利用天线阵列进行波达方向估计在诸如雷达、声呐、射电天文和无线通信的许多场合有着广泛的应用。其中,高分辨和低复杂性的波达方向估计算法尤为重要。由于传统的空间谱估计算法应用于实时估计场合通常需要对参数空间进行耗时的谱峰搜索,所以能够避免进行谱峰搜索的低复杂性的空间谱估计算法便成为当前的研究热点之一。本研究主要内容包括：　　 ⑴对于利用均匀线阵进行空间谱估计的场合,本文给出了一种改进的类似于ESPRIT算法的传播算子方法(MEPM)。该方法以PMV-ESPRIT算法为基础并利用了传播算子矩阵的所有信息,因此在不增加算法复杂性的情况下减少了孔径损失。由于MEPM不需要进行类似于MUSIC算法的谱峰搜索,也不需要像ESPRIT算法进行互相关矩阵的特征分解,因此计算复杂度有所降低。　　 ⑵对于利用均匀圆阵进行空间谱估计的场合,本文给出了一种改进的波束空间传播算子方法(UCA-BT-PM)。UCA-BT-PM以相位模式激励函数为基础并结合了MEPM。与UCA-ESPRIT算法和PM-ESPRIT算法一样,UCA-BT-PM可以给出封闭的方位角和俯仰角估计,从而避免了耗时的谱峰搜索和复杂的角度配对过程。所不同的是,与UCA-ESPRIT算法相比,UCA-BT-PM不需要进行互相关矩阵的特征值分解,因此减小了计算复杂度；与PM—ESPRIT算法相比,UCA-BT-PM也利用了传播算子矩阵的所有信息,从而提高了估计精度。　　 ⑶对于利用非均匀平面阵列进行空间谱估计的场合,本文给出了一种新的辅助变量流形分离技术(AV-MST)。该技术结合了Jacobi-Anger展开及积化和差公式,可以将非均匀阵列结构的导向矢量建模成采样矩阵和两个范德蒙德结构系数矢量积的形式。进而利用传播算子形成一个二元多项式方程组,通过提取过渡矩阵的广义本征值求得该方程组的根。为了验证算法的有效性,我们利用非均匀四臂对数螺旋阵结合AV-MST进行了二维波达方向估计。由于算法本身可以给出闭式的方向角和俯仰角估计,所以利用AV-MST算法也避免了谱峰搜索和角度匹配过程。