参数估计是阵列信号处理领域的一个重要分支,在通信、雷达、声呐、地震勘测、射电天文以及生物医学等多种国民经济、科学研究和军事国防领域得到广泛应用,具有重要的研究意义。大多数参数估计算法均假设辐射源位于阵列的远场区域,然而在很多实际应用中,可能存在信源位于近场区域,或者远场源与近场源共存的情况。本文主要对近场源及混合源的参数估计问题展开研究,深入研究了现有算法所存在的运算复杂度高、阵列孔径损失、估计精度较低以及参数配对等问题,并提出了可行的解决方案。本文的主要内容可概括为以下四个部分:第一部分对近场参数估计中的理论与数学基础进行了介绍。首先对参数估计算法中常用的数学基础知识（矩阵代数及高阶累积量）进行了介绍。其次建立了均匀线阵接收近场源信号的数学模型,并进一步推导了近场参数估计性能分析的克拉美罗界。最后概括了现有近场参数估计算法的三种思路,并详细介绍两种经典的近场源参数估计算法:近场求根算法和基于高阶累积量的ESPRIT-like算法。第二部分研究了子空间类算法的一个基本概念——阵列流形,阵列流形包含了近场源的所有位置参数信息,对其特性的研究有助于分析阵列参数估计性能并对参数估计新算法的提出具有重要意义。首先针对近场源信号的球面波传播特性,构建了N元阵列近场阵列流形的数学模型,可以看出近场阵列流形是嵌在N维复空间CN中的复曲面,并对远场阵列流形与近场阵列流形进行了对比。其次利用微分几何对近场阵列流形的局部特性开展了研究,通过建立CN内的滑动坐标系,给出了近场阵列流形弧长和一阶曲率的数学表达式,并利用这两种局部特性参数分析了近场参数估计的精度及分辨性能。最后分析了阵列流形对近场波束形成的影响,提出了一种基于近场波束综合的阵型优化算法,在给定阵元数及间距约束的情况下,利用差分进化策略对阵元位置进行优化,以达到降低波束方向图旁瓣电平的目的。第三部分研究了近场非圆信号的参数估计算法。首先对信号的“圆”和“非圆”特性进行了介绍,指出了现有算法并未充分利用信号的椭圆协方差矩阵信息,并建立了近场非圆信号的阵列接收数学模型。其次,基于双极化传感器阵列提出了一种近场非圆信号的实值多维参数估计算法,利用信号的非圆特性以及阵列的对称性,将阵列流形矢量中的角度、距离、极化等参数进行解耦,将传统子空间算法的高维谱峰搜索问题简化成为多个一维搜索,根据降秩定理对信号源的参数进行估计,并利用实值运算有效降低了运算复杂度,除此之外,通过对信号非圆特性的充分利用,最大可分辨信源数和参数估计精度均有所提高。最后,提出了一种近场非圆信号的快速参数估计算法,在解耦近场导向矢量的基础上,利用多项式求根取代传统的谱峰搜索,一旦阵型结构确定,只需求解多项式即可估计出信号源的位置参数,该算法无需参数配对等额外操作,算法简单易于工程实现。第四部分研究了远场源与近场源共存时的多目标参数估计算法。在基于麦克风阵列的声源定位、水下声纳系统、室内导航系统以及电子对抗系统中通常会出现远近场混合源的情况,而纯远场源与纯近场源均可看作是远近场混合源的两种特例。首先分析了利用远场和近场参数估计算法处理混合源数据的性能,指出其可能会导致参数估计精度下降甚至算法失效的问题。其次,基于稀疏子阵提出了一种远近场混合源的参数估计算法,通过特定阵元的选取,构造出仅包含角度信息的四阶累积量矩阵,利用子阵内与子阵间的双尺度旋转不变特性,分别得到角度的无模糊粗估计与有模糊精估计,再利用解模糊算法得到混合源的高精度角度估计,将估计出的混合源角度值代入另外构造的累积量矩阵,通过一维搜索得到近场源的距离估计。最后,提出了一种基于十字型阵列的混合源三维参数估计算法,首先利用z轴线阵的信号接收矩阵对混合源的俯仰角和近场源的距离参数进行估计,再将其代入x轴的阵列输出数据,通过对方位角的一维搜索获得混合源的方位角估计。