小孔径阵列随着阵列载体设备,如车辆、卫星等朝着小型化、微型化发展,渐渐成为阵列信号处理的研究热点。小孔径阵列的阵列自由度不高,很难实现对信号的高分辨,为了解决小孔径约束所带来的问题,出现一系列扩展阵列自由度的方法,如标量阵扩展到矢量阵、空时域联合处理、宽线性处理技术等。本文在小孔径约束下,给出空时域联合的宽线性降秩抗干扰算法;针对期望信号非稳态情况,给出具有稳健性的极化空时多域联合的降秩抗干扰算法;对奥米娅棕蝇的机械耦合结构和基于该机械耦合结构的阵列的最大似然估计方法进行分析。如下是本文主要工作:针对现有算法处理非圆信号会使得抗干扰性能下降、空时域联合处理和矩阵求逆运算会造成算法计算复杂度高等问题,给出三种空时域联合的宽线性降秩抗干扰算法。本文通过降秩联合迭代的求解方式,有效避免矩阵求逆运算,且使算法具有自适应性;通过宽线性技术和高斯熵准则的使用,提高算法的抗干扰性能,尤其是处理非圆信号时的性能。仿真结果表明基于高斯熵准则的抗干扰算法具有更强的干扰抑制能力,它们的输出信干噪比大于基于最小均方准则的算法。基于极化空时天线阵列,给出极化空时多域联合的降秩最小方差无失真算法,后通过理论分析,了解到该算法不能处理非稳态期望信号的情形,因为其不具有跟踪期望信号变化的能力,故紧接着给出两种具有稳健性的极化空时多域联合的降秩抗干扰算法,并通过仿真说明稳态时三者具有相同的性能,而对于非稳态情形,后给出的两种算法因具有跟踪期望信号变化的能力,故能够保持较好的抗干扰性能和保证期望信号无失真的能力。针对小阵元间距情形,对奥米娅棕蝇的机械耦合结构进行分析,给出基于奥米娅棕蝇耦合结构的最大似然角度估计算法,仿真验证奥米娅棕蝇双耳间的机械耦合结构具有放大双耳间幅度差和相位差的作用、基于奥米娅棕蝇耦合结构的阵列的最大似然估计算法,相对于标准阵列具有更好的性能,这都说明奥米娅棕蝇双耳间的机械耦合结构,可提高角度估计的准确性。