自适应波束形成和方向图综合是阵列信号处理的重要内容,在雷达、通信、声波诊断、地质学等众多领域都有广泛应用。自适应波束形成根据应用环境变化,实时自适应地调整阵列加权矢量,使系统的整体性能达到某种最优准则意义上的最佳；方向图综合则是通过设计一系列阵列参数,使实际的方向图在主瓣形状和宽度以及旁瓣的高度上尽可能地切合所期望的方向图。传统的自适应波束形成算法对阵列参数和环境模型失配稳健性差,在存在明显失配时性能将严重恶化；对于方向图综合,问题则在于,一些经典方法不适用于任意阵型,而应用自适应理论的迭代方法往往存在收敛速度较慢的问题。本文首先对阵列信号及其环境进行了建模,在最大信干噪比意义上对几种自适应波束形成算法进行了分析比较。重点考查了它们在阵列参数和环境模型失配下的稳健性。在此基础上,研究了三类提高稳健性的方法,即对角加载类算法、基于特征子空间的稳健算法以及利用线性约束拓宽主瓣的算法,并针对传统对角加载的弊端,深入研究了基于对角加载类的加权矢量模约束算法和导向矢量不确定集算法,得出负加载比正加载更优的结论。最后一章对方向图综合进行了研究,针对切比雪夫方法仅适用于均匀线阵的弊端,研究了引入虚拟干扰机制的自适应方向图综合理论。并重点分析了一种具有主瓣赋形功能且适用于任意阵型的方向图综合算法,该算法利用当前方向图与期望方向图在旁瓣区域的差值来迭代调整虚拟干扰功率的大小。在此基础上,本文对其迭代公式提出了改进,加快了该算法的收敛速度,并增强了其稳健性。