对目标进行波达方向(DOA)估计是阵列信号处理的重要应用之一,阵列DOA估计的两个重要指标为角度分辨力和自由度(DOF)。阵列的角度分辨力和阵列的孔径紧密相关,阵列的自由度取决于阵列阵元的数目。在满足空间采样情况下,提升两种指标的最直接的办法是增加阵列的阵元数目,这就意味着增加系统的复杂度。为了控制阵列系统的复杂度,在给定的阵元数目情况下,如何提高阵列的角度分辨力和自由度具有重要意义。一方面,可以采用稀疏非均匀直线阵列配置获得大孔径,通过其在互质空间上的等效阵列获得更大的阵列自由度;另一方面,可以采用多输入多输出(MIMO)阵列配置获得合成等效孔径以及更多的等效阵元。此外,可以采用多载频稀疏均匀阵列配置获取大的孔径。以上三类阵列配置均可以归于多载频稀疏MIMO雷达的三种特殊等效阵列。因此,本文对多载频稀疏MIMO雷达等效阵列DOA估计中存在的重要问题进行了深入地研究,主要内容概括如下:1)深入研究了多载频稀疏MIMO雷达的等效阵列类型,分析了多载频稀疏MIMO提升雷达系统空间角度分辨力以及自由度的机理。首先,对单载频情况下的MIMO等效阵列进行了研究;其次,在单载频MIMO等效阵列的基础上,分析了多载频两类综合等效非均匀阵列的特征。针对等效稀疏非均匀直线阵列,提出了一种适用于稀疏非均匀直线阵列的快速DOA估计算法。通过将稀疏非均匀直线阵列看作均匀直线阵列的一部分,建立了稀疏非均匀直线阵列与均匀直线阵列的联系,实现了传统的子空间求根算法的改进,使其适用于稀疏非均匀直线阵列。2)基于稀疏非均匀直线阵列互质空间等效阵列的特点,提出了一种基于单次快拍的DOA估计方法。该方法首先利用压缩感知DOA估计方法对目标进行DOA粗估计,再利用基于角度预估计的阵列插值方法获得最终的DOA估计,一方面解决了压缩感知方法的网格失配问题,另外一方面解决了阵列插值方法处理目标数少的问题,能充分利用稀疏非均匀直线阵列在互质空间上的孔径以及自由度。此外,在任意非均匀阵列DOA估计方面,针对传统稀疏参数估计方法(SPA)受限于均匀直线阵列以及稀疏非均匀直线阵列的问题,提出了两种SPA拓展方法,一种为基于阵列插值的SPA拓展方法(AI-SPA),另一种为基于导向矢量分离技术的SPA拓展方法(MS-SPA)。两种拓展方法都继承了传统SPA方法的优点,适用于任意的非均匀阵列。3)针对稀疏MIMO雷达等效稀疏非均匀周期阵列的相干信号DOA估计问题,提出了两种拓展空间平滑方法。首先分析了稀疏MIMO雷达等效阵列的结构特征。在处理相干信号时,传统的空间平滑方法受限于均匀直线阵列,为了将传统的空间平滑算法拓展到稀疏非均匀周期阵列,提出了拓展空间平滑方法。拓展方法充分利用了稀疏非均匀周期阵列的结构特征,将其分解成多个具有相同结构的互质子阵列,利用子阵列进行前向平滑处理和前后向平滑处理,实现了数据协方差矩阵秩的重构。在平滑处理后,利用改进的子空间求根算法对互质子阵列进行最终的DOA估计,提高了估计性能。4)针对MIMO等效稀疏均匀直线阵列的角度模糊问题,提出了两种多载频解模糊方法。一种是互质多载频解模糊方法;另外一种是任意多载频解模糊方法,分别给出了各自解模糊的充分条件。利用稀疏均匀直线阵列空间谱的周期特征,提出了两种基于多载频峰值匹配的快速DOA估计算法。i)基于匹配的部分谱搜索法,该算法通过对空间谱进行部分搜索获得各自载频的所有模糊DOA,然后通过多载频匹配解模糊,从而降低计算量。ii)基于匹配的子空间求根方法,首先利用传统的子空间求根方法求取各个载频所有的模糊根,然后通过多载频根匹配算法解模糊;此外,针对互质多载频解模糊,提出了互质多载频联合子空间求根算法。该方法首先将各个频率的等效阵列看成同一个均匀直线阵列的不同子阵列,然后通过对各个子阵列的求根多项式求和滤除各自多项式的模糊根,实现解模糊处理。为了将该算法拓展到任意多载频解模糊,提出了一种基于阵列导向矢量分离技术的拓展联合求根算法。