入射信号的频率与DOA联合估计,是阵列信号处理领域的研究热点和难点。现有的频率与DOA联合估计算法大多是以均匀线阵为基础,通过对奈奎斯特采样得到的信号样本进行变换和处理而得出估计结果。然而,随着应用频段的不断升高,一方面现有算法下的阵列模型会带来过于紧密的阵元布置,从而在实际应用中产生严重耦合;另一方面,高频段信号处理使得对ADC采样器的性能和算法要求越来越严苛,大幅提高了硬件成本与算法复杂度。因此,基于稀疏阵列的频率与DOA联合估计研究有着重要的研究价值。围绕上述问题,本文提出了一种基于新型稀疏阵列的频率与DOA联合估计算法。首先,本文介绍了一种新型稀疏阵列——松弛互素稀疏阵列,并详细介绍了其构造原理与方法。该阵列具有独特的单阵元双ADC的布置结构,同时具有高度的空间稀疏结构,属于真正意义上的稀疏阵列。此外,本文给出了该阵列的闭合表达式,因而便于在实际工程中应用与优化。其次,本文引入了闭式鲁棒中国余数定理与频谱校正的思想。在空时域联合欠采样的情况下,传统算法难以有效利用样本信息实现信号的参数估计,针对此问题,本文提出了一种新的信号处理方法,即利用校正后的频谱信息结合中国余数定理实现参数的高精度重构。再次,针对远场窄带非相干信号,本文提出了一种基于互素稀疏阵列的单目标频率与DOA联合估计算法。文中介绍了该算法的信号模型,并给出了详细的算法原理。该算法能够通过互素稀疏阵列对入射信号进行空时域联合欠采样,而后利用频谱校正构造得到频率余数与相位余数实现入射目标的频率与DOA估计,实验证明该算法具有较高的估计精度和良好的抗噪性。最后,本文在单目标频率与DOA联合估计的基础上,提出了一种新的参数分组匹配方法,解决了欠采样下多目标参数无法自动分组匹配的问题,并在此基础上实现了多目标的频率与DOA联合估计。与现有算法相比,该算法不仅该算法打破了传统奈奎斯特采样定理的限制,也打破了物理阵元对阵列自由度的限制,无需对入射目标进行下变频等处理,仅利用单次采样数据即可实现多目标频率与DOA联合估计。参数实验与对比实验证明了该算法的可行性与高精度性。