共形阵列天线能够实现天线阵列与载体外表面共形,从而具有低雷达散射截面积(Radar Cross Section,RCS)、强隐蔽性、大波束扫描范围等优点,在很多领域都具有广泛的应用前景。共形阵列结构复杂,各个天线单元方向图和极化特性不一致,传统平面阵列下的绝大多数波达方向估计(Direction of Arrival,DOA)方法不再适用。而双极化天线由于能够对天线的两个极化分量进行独立收发信号,相比于传统共形阵,具有更强的极化信息处理能力。因此,基于双极化共形阵列下的DOA和极化参数估计具有非常重要的研究意义。本文针对双极化共形阵下的DOA和极化参数的估计问题展开研究。论文的主要内容包括:首先,论文在平面阵列模型的基础上,分析并构建了双极化共形阵列的信号模型。其次,论文提出了一种基于双极化共形阵的多重信号分类(Dual Polarization Multiple Signal Classification,DP-MUSIC)算法。每个极化信号都被分解为两个正交的极化分量信号,且这两个正交分量信号被看作是来自于同一个方向不同极化的一对相干信号。本文将极化参数建模为这两个正交分量的等效相干系数。在此基础上,利用解相干的方法实现了极化信息和角度信息的去耦合问题。然后,利用DP-MUSIC算法对来波信号的DOA和极化参数进行估计。再利用极化参数的估计值对DOA进行二次估计,极大地提高了DOA的估计精度。最后,论文提出了一种基于双极化共形阵的空间-极化多波束参数估计算法。双极化共形阵有较强的极化信息处理能力,可以形成覆盖空间域和极化域的多波束。这些波束包含角度和极化信息,并且每个波束仅接收特定方向和极化状态的信号,因此不同的角度和极化状态有不同的响应分布,可以利用该特性来估计信号的DOA和极化参数。在该算法中,来波信号的DOA和极化参数的估计彼此之间没有关联,可以同时对它们进行估计。