线性调频(LFM)信号作为一种具有大的时宽-带宽积的宽带非平稳信号,被广泛应用在主动声呐中以进行目标探测和目标方位(DOA)估计。阵列信号处理技术是实现目标DOA估计的最主要手段。对于LFM这种宽带信号,常规的阵列信号处理技术首先采用傅里叶变换(FT)将时域信号转换到频域,然后对每个子带做波束形成。分数阶傅里叶变换(FRFT)技术对LFM信号分析具有独特的优势,通过最佳变换阶次处理,LFM信号在分数阶域产生能量聚焦,从而将宽带问题转化为窄带问题。本论文即围绕基于FRFT的目标DOA估计方法开展相关研究。本文首先对基本的波束形成算法进行了研究,包括CBF算法、MVDR算法和对角加载算法,并仿真分析了三种算法的性能。在此基础上,将上述几种波束形成算法与FRFT技术相结合进行低信噪比下目标DOA估计,并与基于FT技术的DOA估计结果进行了对比分析。仿真结果发现基于FRFT的波束形成方法可以获得更低的旁瓣和更窄的主瓣宽度,并且其可以准确实现相邻两个目标的DOA估计,而基于FT技术的波束形成方法无法实现相邻两个目标DOA估计。此外,CBF算法分辨率受到瑞利限的制约,FRFT处理并不能帮助其突破瑞利限,MVDR算法的目标方位估计能力较强,通过FRFT处理后获得了更高的分辨率和更低的旁瓣,但是稳健性不足,对角加载算法通过引入对角加载因子,在一定程度上提高了稳健性,但是没有给出获取最优对角加载因子的方法,性能受限。同时,本文研究了稳健性更高的波束形成技术,通过RCB算法来解决对角加载算法无法有效获取对角加载因子的问题,通过完整的理论推导获取加载因子,提高了稳健性。但是该方法并不适用于小快拍情况下,因此本文又研究了一种改进RCB(RRCB)算法来解决该问题,在小快拍情况下仍然具有稳健性。最后,将分数阶域预处理与稳健波束形成算法结合,利用稳健算法抑制FRFT阶次扫描中带来的误差影响,实现了对低信噪比环境下目标DOA的稳健估计,通过仿真和试验数据处理进行了验证。