均匀圆阵(UCA)作为阵列信号处理中一种特殊阵列天线结构，在空间谱估计中具有360度全方位、固定的方向分辨率等特性，因此采用均匀圆阵进行到达角估计更具有实用性的意义。基于子空间分解的到达角估计算法(MUSIC)需要精确已知入射信号源的个数，因此如何有效地估计入射信号源数一直是到达角估计的关键技术之一；同时由于受采样快拍数的限制，使得估计的数据协方差矩阵存在一定的误差，因此在低快拍数下如何有效的估计数据协方差矩阵也是到达角估计的关键技术之一；另外，互耦效应在阵列天线的实际工作中常常是不可避免的，因此存在互耦条件下如何有效估计入射信号方向角也是到达角估计的关键技术之一。本论文针对以上的三个关键技术，主要做了以下几个方面的工作： 1．通过对近年来国内外学术界对基于均匀圆阵的到达角估计算法的研究成果和最新进展的搜集、整理和总结，给出了基于均匀圆阵的到达角估计算法中的三个关键技术，并对各关键技术进行了深入讨论： 2．针对信源数估计这一关键技术，本论文首先从最基本的MDL准则出发，对准则的代价函数进行改进，在此基础上充分考虑AIC准则与MDL准则的优缺点，通过引入影响因子对准则的代价函数进行进一步改进。通过这样的改进，在低信噪比与低快怕数下都能得到较好的估计性能，且具有一致估计性能，算法复杂度低。最后通过大量的仿真实验给出了影响因子的一个近似求解算法，从而能为实际的应用提供一个有用的参考； 3．针对有效估计接收数据协方差矩阵这一关键技术，本论文充分利用空间平滑算法具有数据复用这一特性，来提高数据协方差矩阵的估计精度。但空间平滑算法对矩阵结构有一定的要求，因此本论文在基于均匀线阵的空间平滑算法的基础上，利用均匀圆阵中心对称的结构信息，将阵元顺序进行重排从而实现空间平滑算法在均匀圆阵的应用； 4．针对互耦误差校正算法这一关键技术，本文首先介绍了一种基于二阶统计量的互耦误差校正算法，该算法在无校正源的情况下能较好的估计入射信号方向角，但是该算法在考虑互耦系数个数增加的时候能估计的入射信号源数就比较少。因此，在本论文中我们将其扩展到四阶统计量下估计波达方向，利用虚拟阵元的概念使得在存在互耦影响下也能估计出比阵元数多的信号源数。