电磁矢量传感器是由若干极化特征不全相同的子天线所组成,由电磁矢量传感器组成的矢量传感器阵列,可以获取入射信号的空域、时域和极化域三维信息,使得其在弱小目标检测,自适应波束形成,以及多维参数估计等方面的性能要优于传统的标量传感器阵列。利用四元数多虚部的特点对矢量传感器阵列的接收数据进行数学建模,可以更好的描述各个子天线分量间的正交性,提高参数估计的精度。围绕矢量传感器阵列多维参数估计的问题,并借助四元数工具,本文针对共心式和拉伸式矢量传感器阵列的高分辨参数估计算法展开了研究,主要研究成果包括以下三个方面:1、研究了基于一维共心式矢量传感器阵列的多维参数估计问题。首先针对传统降维四元数多重分类方法(Dimensional reduced quaternion multiple signal classification,DRQ-MUSIC)需要通过长矢量模型重估信号极化参数这个问题,提出了降维四元数旋转不变子空间算法(Dimensional reduced estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,DRQ-ESPRIT)。该算法表明DRQ-MUSIC算法存在“四元数模型相干”问题,使得接收数据的协方差矩阵会丢失信号的极化信息和隐含的子天线分量正交信息,然后该算法通过互相关矩阵代替协方差矩阵避免了该问题,并利用极化-角度域的耦合关系和四元数模型的结构特点实现了信号方位角、俯仰角、极化辅角和极化相位差的估计。其次,为了解决“四元数模型相干”问题,又提出了伪虚拟对称扩展孔径Q-ESPRIT算法。该算法基于四元数模型的建模机理,并结合四元数乘法不满足交换律的特性,通过修正阵元空间相移矢量和极化角度域导向矢量的乘法顺序解决了“四元数模型相干”问题,此外,为了弥补由于类空间平滑操作引起的阵列孔径和自由度的损失,该算法将Khatri–Rao子空间操作扩展至四元数模型中,并结合导向矢量虚拟对称操作,提高了可估计信源个数和参数估计的精度。最后,针对四元数模型会损失阵列一半自由度的问题,本章又提出了基于二级嵌套矢量传感器阵列的Q-ESPRIT算法,该算法将二级嵌套标量传感器阵列应用到矢量传感器阵列中,利用二级嵌套阵的阵型特点,进一步扩展阵列孔径,增加阵列自由度,从而能够估计更多的信号源,且估计精度更高。2、研究了基于二维共心式矢量传感器阵列的多维参数估计问题。首先针对由共心正交磁环-偶极子(Co-centered orthogonal loop and dipole,COLD)传感器组成的均匀L形阵,阵元间距为半波长,提出了基于L形阵的DRQ-MUSIC算法。该算法利用L形阵的几何特点,将搜索导向矢量分解为三部分,并通过类空间平滑操作将互相关矩阵的对角线元素构造成列满秩矩阵,从而依次估计搜索导向矢量的各个部分,将高维参数搜索的问题简化为一维参数搜索问题,计算复杂度得到了大幅度地降低。其次,为了进一步扩展阵列孔径,增加阵列结构的灵活性,提高参数估计精度,本章将均匀L形阵拓展为由沿z轴半波长均匀分布的线性子阵和沿x-y平面任意稀疏分布的平面子阵所组成的二维矢量传感器阵列,并提出了基于极化多元性的Q-ESPRIT算法。该算法通过构建旋转不变结构反推阵列流形,并结合参考原点处新增偶极子天线所携带的极化-角度域耦合关系信息,实现了信号波达方向(Direction of arrival,DOA)和极化参数的无模糊估计。3、为了充分利用电磁矢量传感器各个子天线分量的空间信息,研究了基于拉伸式矢量传感器阵列的多维参数估计问题。首先研究了由拉伸式COLD传感器组成的均匀L形阵,偶极子分量和磁环分量均为半波长均匀拉伸,为了避免传统MUSIC算法的四维参数搜索,提出了基于广义旋转不变的降维MUSIC算法。该算法利用两个子阵间的广义旋转不变结构,通过两次降维处理,将高维参数搜索的问题简化为一维参数搜索问题,大大降低了计算复杂度。其次,为了进一步扩展阵列孔径,又研究了COLD传感器的稀疏拉伸操作,偶极子分量不再是半波长均匀拉伸,而是稀疏均匀拉伸,磁环分量依然是半波长拉伸,为了解决由于偶极子分量稀疏拉伸引起的角度模糊问题,提出了基于四元数模型的广义旋转不变降维MUSIC算法。该算法通过在参考原点处新增一个偶极子天线,利用其携带的极化-角度域耦合关系信息,并结合四元数模型实现了解角度模糊操作。最后,将稀疏拉伸式COLD传感器扩展成稀疏拉伸式三分量电磁矢量传感器,并提出了基于广义旋转不变的Q-MUSIC算法。该算法利用四元数模型提高对信号DOA和极化参数的估计精度,并通过三分量电磁矢量传感器的极化多元性解决了双偶极子分量稀疏拉伸操作引起的角度模糊问题。