随着阵列信号处理的应用范围越来越广泛,波束形成作为阵列信号处理中的一个重要研究内容,由于无线通信的飞速发展,受到了越来越多的关注。在实际应用中,工作环境比较复杂,存在各种各样的误差,如阵列校准误差、信号波形失真、波达方向误差等,再加上快拍数限制,使得传统的自适应波束形成算法性能严重下降,所以提升波束形成算法的稳健性很有必要。主要做了如下几方面的工作:1、对波束形成算法的研究背景及意义进行了深入研究,建立了理想情况下的阵列信号接收模型,阐述了自适应波束形成算法中常用的准则,分析了自适应波束形成算法中误差的来源及性能下降的原因。2、针对期望信号导向矢量失配以及采样协方差矩阵中包含期望信号时,传统自适应波束形成器性能下降的问题,提出了一种改进的基于协方差矩阵重构的稳健波束形成算法。该算法首先进行空间谱估计并对期望信号和干扰的大致来波方向范围进行积分以估计出导向矢量,然后利用主模式去除信号间多余的相关性,并重构出最终的协方差矩阵。有效高了期望信号导向矢量失配时的稳健性,并且拥有更低的复杂度。3、针对低快拍时采样协方差矩阵与其统计协方差矩阵之间存在差异,传统自适应波束形成器性能下降的问题,考虑了一种单快拍的极端情况,提出了一种基于压缩感知的单快拍稳健波束形成算法。该算法首先利用阵列接收信号的稀疏性,通过压缩感知中的OMP算法对其稀疏重构,估计出期望信号及干扰的导向矢量,然后重构出满秩的干扰加噪声协方差矩阵,从而使协方差矩阵可逆。有效地提升了算法的稳健性,降低了对快拍数的敏感性,并且拥有更低的复杂度。4、针对低快拍时采样协方差矩阵与其统计协方差矩阵之间存在差异,传统自适应波束形成器性能下降的问题,又提出了另一种基于SPICE的单快拍稳健波束形成算法。该算法首先利用SPICE算法迭代估计重构干扰协方差矩阵所需的参数,然后通过解决一个线性规划问题估计噪声功率,以重构出更准确的满秩干扰加噪声协方差矩阵,从而使协方差矩阵可逆,最后重新修正期望信号的导向矢量。有效地提升了算法的稳健性,降低了对快拍数的敏感性。