近年来,随着科学技术的不断发展,自适应阵列系统对于宽带信号的处理越来越频繁。相比于窄带信号的处理,宽带信号的处理更为复杂,由于宽带信号需要占用一定的频带宽度,为了在整个处理带宽内形成一致的波束形状,就需要更多的自由度来对波束进行调整。对宽带信号的处理一般分为两种方式,一种是空时自适应处理,它在空间域的基础上增加了一个时域的处理,对来自空间不同方位的信号进行空域和时域的联合处理;还有一种是基于频率的并行处理,它将入射的宽带信号进行傅里叶变换,在频域上提取信号各频点的数据,并行的对各个频点进行单独的处理。本文从阵列信号处理的信号模型和处理模型出发,基于窄带波束形成与宽带波束形成结论的一致性,首先从经典的窄带最小方差无失真响应算法出发,对算法在信源快速抖动的情况下的鲁棒性进行了研究。提出了一种联合算法,该算法结合了统计模型零陷展宽和最坏情况下的对角加载技术,在目标定位误差时,提高波束对方位快速变化的信源的鲁棒性。针对联合算法零陷深度的不足,提出了一种能够调节零陷深度的权值求解模型。在该模型下使用零陷展宽技术,通过调整因子的控制,能够获得较联合算法零陷更深的鲁棒波束。最后,通过空时域联合处理模型,将计算模型扩展到宽带模式。通过仿真展示了算法的相关结论,并算法间的性能比较。上述算法的性能依然依赖对目标方向的估计值,但是,在干扰很强的情况下,获得目标方向的信息是非常困难的。为了解决目标定位对算法性能的影响,提出了一种不需要目标定位信息的空时自适应算法。该算法对目标信号的频率失真较小,并且能够保证无法估计目标导向矢量情况下处理系统的性能。而且,在干扰突然增强时,系统的性能也有一定的保障。通过仿真给出了算法的波束结果,并对算法间的性能进行了分析和对比。