阵列信号处理技术一直是近些年来国内外十分关注的研究焦点，阵列信号处理技术中一个很重要的研究方向就是目标方位估计。在这个领域，目前的一个热点是分布式目标的方位估计，之所以强调分布式目标，是因为以往的研究均假设目标为点目标，即使是考虑多目标也只是假设它们是独立的反射点，而实际情况是，现实中的物体，尤其是一些大型的目标，或者是当观测点与目标距离比较近的时候，该物体会在空间上占据一定的体积，因此这样的目标在距离和方位上都不会只表现为一个几何点，如果继续应用点目标模型来模拟这样的物体，则会显得不真实，不能真切的反应目标的特点，并且在算法的研究中带来不利的影响。本文的工作是根据分布式目标的特点建立分布式目标的模型，并在模型的基础上研究目标方位估计方法。具体工作概括如下： 一、研究了四种分布式目标模型。针对分布式目标在不同情况下的特点，以及考虑建模的角度不同，现在的分布式目标的研究中，存在几种不同的建模途径，虽然出发点不同，但是最终殊途同归，不同的模型之间是可以相互解释的。 二、研究了现有的分布式目标方位估计算法，并将其进行了分类：即①MUSIC类算法，②拟合类算法，③ESPRIT类算法，这三种算法也是对点目标进行方位估计的时候所采用的三类主要的方法。对每一类算法首先从理论上阐述算法的原理，然后进行了大量的仿真，最后比较了算法性能的差异，得出算法适应性的结论。 三、详细研究了不同的模型算法在不同的环境下的估计性能，并将典型的基于点目标模型的算法应用在分布式目标环境中，比较它与基于分布式目标模型算法之间的差别，探讨对后者进行研究的必要性。 四、建立多亮点的分布式目标模型，研究模型中具体参数对模型及对算法的影响；提出了一种建立非对称分布源模型的途径。 五、针对具体的目标环境，对现有分布源方位估计算法进行改进，提出了三种改进算法的方案，并对改进后的算法与改进前的算法进行比较分析，最后用实测数据进行算法验证，结果表明了算法的有效性。