本文以非等长双平行线阵为基础讨论了基于传播算子的DOA估计方法。　　讨论了DOA估计的理论基础，包括信号模型、阵列模型和影响DOA估计性能的因素和评价标准。讨论了三种经典的DOA估计方法:CBF、MVDR和MUSIC，CBF和MVDR没有考虑噪声的统计特性，性能不如MUSIC，MUSIC算法作为子空间分解类方法的代表具有很好的角度分辨力，但需要特征值分解，计算量较大。　　重点研究了基于传播算子的一维DOA估计问题，包括窄带、宽带、相干和非相干信号的DOA估计，通过对PM、OPM和MUSIC在估计性能、运算量等方面的比较，表明PM和OPM方法既有在中高信噪比条件下接近MUSIC的性能，又能有效降低计算量。重点研究了基于PM的宽带相干信号的一维DOA估计问题，讨论了一种无需预估方位的基于PM的相干信号子空间方法CSM-OPM，为了提高低信噪比和小快拍数条件下PM算法的DOA估计性能，研究提出了一种基于STCM的OPM方法-STOPM，提高了PM算法的适用范围。　　最后，讨论了两种基于PM的二维DOA估计方法:降维处理法和一种基于PM的快速算法。降维处理法利用双线阵的结构特性降低了二维DOA估计的计算量;基于PM的快速方法无需谱峰搜索，计算量较小，但对信噪比和数据长度较敏感。