迄今为止，基于标量传感器阵列的参数估计方法已经有相当长的研究历史，传统阵列的参数估计方法也趋于成熟。传统的参数估计方法有很多，其中最经典的两种方法莫过于MUSIC(信号多重分类算法)和ESPRIT（旋转不变子空间算法）。传统的标量传感器无法获得电磁波的全部信息，造成五个场分量信息全部浪费。标量传感器阵列对信号参数估计可利用的信息也只是电磁波传播到达相邻阵元的过程中波程差所造成的相位延迟。电磁矢量传感器可以获得电磁波的全部的六个分量，因此除了空域信息以外更可以获得极化信息。相比于标量传感器阵列，电磁矢量传感器阵列检测信号的能力更强，空域分辨能力更高，抗干扰的性能也更好。本文分别针对单电磁矢量传感器和由电磁矢量传感器组成的阵列进行了如下两方面的研究。1．在使用单电磁矢量传感器进行信号参数估计的过程中，会存在信息冗余和分量间互耦的问题。针对这两个问题，研究了只有两个电偶极子的简化电磁矢量传感器以及分量间不共点配置的分离式结构的高分辨参数估计。假设信号的某些参数已知，如信号的DOA信息已知，只需要估计极化参数。此时两个场分量信息即可完成对信号极化参数的估计，没有必要使用六分量结构的矢量传感器。可以使用简化的电磁矢量传感器结构，在此结构的基础上提出两分量电磁矢量传感器的参数估计方法。最后针对共点配置的单电磁矢量传感器分量间存在互耦问题，为了满足分量间互相独立的要求会增加天线的复杂性和硬件上的代价。分离式电磁矢量传感器结构可以在保持单电磁矢量传感器优点的基础上减少分量间的互耦，降低天线硬件设备量，并且在空间上增加天线孔径从而提高测角精度。2．目前处理相关信号的方法是将各个分量串联成一个长矢量，但这种方法将不同分量间的正交关系忽略了，因此基于长矢量的联合谱估计算法性能有待提高。四元数可以将复数扩展到了四维空间，比复数有更强的正交约束特性，能更好的描述电磁矢量传感器不同分量之间的正交结构，更方便的处理多维信号。使用四元数对二分量电磁矢量传感器阵列的接收数据进行建模，在此模型的基础上分别使用MUSIC算法和ESPRIT算法推导出基于四元数的极化-空域联合谱估计，并结合空间平滑技术对相干信号的参数进行联合估计，在相同的快拍数和信干噪比的条件下，基于四元数MUSIC算法和基于四元数的ESPRIT算法的分辨率更高，角度估计误差更小。