阵列信号处理领域中一个基本问题就是空间信号到达方向角（DOA）的估计问题,同时这也是雷达、声呐等多个领域的重要任务。传统的空间谱测向算法在面对阵元故障、阵元数目较少、或信号受到严重污染等情况时,无法保证估计的准确性。因此,如何精确鲁棒地估计信源的DOA是阵列信号处理中的一个重要研究方向。同时,对于二维的参数估计问题,现有的空间谱估计算法的计算复杂度高,在实际工程环境中应用时有一定的局限性,有效的鲁棒二维DOA估计算法的研究也非常重要。本文分别从阵列被故障传感器影响和接收信号被脉冲噪声影响的角度出发,深入地研究了一系列DOA估计方法。主要工作如下:本论文首先介绍了空间谱测向技术的产生背景、研究历史与现状、数学模型与相关定义、目前应用的主要方法及优缺点。然后分别从子空间和压缩感知的角度出发介绍了几种DOA估计算法。本文的主要工作是在经典算法研究的基础上提出了一种存在故障阵元时的欠定DOA估计方法以及一种存在脉冲噪声时的基于（?）_2,p范数的信号恢复和鲁棒DOA估计算法。当阵列存在故障阵元时,本文从Khatri-Rao（KR）子空间方法出发,利用准平稳信号的二阶统计量在一个短周期内的平稳特性对损坏传感器单元进行有益补充,抵消故障阵元对估计性能的影响,提出了一种针对故障阵元的欠定DOA估计方法。具体来说,可定义准平稳信号的局部协方差矩阵,然后对局部协方差矩阵进行矢量化,所有局部矢量组成一个新矩阵,由此达到阵列孔径扩展的目的。由于局部协方差矩阵矢量化过程相当于对失效传感器的空间响应进行修复,因此本文所提算法可以解决存在故障传感器情况下的DOA估计问题,并且进行的仿真实验结果表明所提方法在有故障传感器存在时,仍然能够准确估计出信号的波达方向,且分辨率明显优于MUSIC算法。当信号被脉冲噪声影响时,受到（?）_p范数的启发,本文提出了（?）_2,p范数以及矩阵间（?）_2,p相关系数的概念,并利用交替迭代的优化求解理念推导出计算（?）_2,p相关系数的方法。在此基础之上,（?）_2,p相关系数与正交匹配追踪（OMP）理论相结合,针对DOA估计提出了在脉冲噪声环境下更加鲁棒的（?）_2,p-OMP算法。（?）_2,p-OMP算法通过观测信号与感知矩阵之间的（?）_2,p相关性匹配以及（?）_2,p相关系数中最小化过程的求解可以恢复出观测信号的位置和能量大小。因此（?）_2,p-OMP算法可以实现脉冲噪声影响下的稀疏信号的精确重建,在此基础之上结合阵列信号应用背景,本文将（?）_2,p-OMP算法应用在了一维多快拍和二维单快拍信号模型的DOA估计问题中。仿真分析证明该算法应用在DOA估计时,不仅避免了谱峰搜索,也能抵抗信号中脉冲噪声的干扰,充分体现了算法鲁棒性。最后本论文进行了归纳总结,概述本文所做的主要工作且指出不足的地方,并简要说明未来的研究方向。