无线电技术近年来发展迅猛,天线的极化信息对于后续的信号处理是一种十分有用的无线资源。极化敏感阵列因为其特殊的阵列结构,不仅可以接收到信号的基本信息,还可以获得信号的极化信息,因此成为了近几年来在测向方面的热点研究课题之一。但是,目前多数对极化敏感阵列测向系统算法的研究都是基于普通阵中已有的空间谱估计算法和信源数估计算法直接进行扩展应用,而极化敏感阵列特殊的阵列结构没有得到应用,且直接扩展应用算法的估计性能也需要加强。因此,本文将针对极化敏感阵列的特殊结构进行细致的研究,具体如下:首先,本文对极化敏感阵列的阵列接收信号模型进行了建模,对目前基于极化敏感阵列的信源数估计算法和波达角与极化参数联合估计算法进行了研究,分析了现有算法的优缺点,并在此基础上提出了算法的改进。其次,在实际的应用中,保证测向系统准确率的前提是提高信源数估计的准确性,而信源数估计的成功概率会受到噪声环境的影响。在色噪声背景下,目前较多信源数估计算法存在误差较大和失效等问题。针对上述缺陷,本文提出了一种能够用于色噪声背景下的投影信源数估计算法。该算法利用信号子空间和噪声子空间构造投影矩阵,再对数据协方差矩阵进行投影处理,随后根据处理结果构造判别函数,最终得到信源个数。然后,考虑到基于长矢量的MUSIC算法对极化敏感阵列的波达角与极化参数联合估计时需要进行四维谱峰搜索运算存在运算量过大的问题。为了解决这一问题,本文提出了基于极化敏感阵列的对称搜索降维MUSIC算法。该算法先对极化敏感阵列接收矩阵中的极化参数信息进行降维处理以降低搜索维数,再根据极化敏感阵列的相位特点,将搜索范围对称化,用一半的搜索区间完成整个谱峰的搜索。最后,本文在GNU Radio软件平台上搭建了测向算法仿真测试系统。通过该系统将提出的两个算法进行联合使用,通过组建信号模块、算法模块、显示模块来完成极化敏感阵列测向算法的仿真测试。当地面雷达和预警机无法满足实际需求时,加载了本文设计的基于极化敏感阵列测向算法的测向系统就能很好的检测目标信号的方位。该系统无论在日常生活还是战场中都有着十分重要的作用。