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信号的来波方向（DOA，Direction of arrival）估计是阵列信号处理的主要研究方向之一，它在军事领域和民用领域都有着重要的应用。空间信号波达方向估计最早采用机械扫描法，这种方法属于常规波束形成，当相邻信号源的入射角之差小于波束宽度的时，角度估计误差的将会变大，即是所谓的瑞利限的约束，所以在速度、精度上该方法都无法满足实际的需求。在阵列天线尺寸（孔径）较小的情况下，为了能区分波束宽度内的多个信号，需要寻找超分辨算法，可以在有限的阵列条件下获得比常规方法更佳的技术性能。而且随着现代许多雷达系统、侦察系统以及通讯系统的特征日益复杂，也需要采用超分辨方位估计技术来提高相应的信息获取能力。本文则就基于此，研究了基于均匀圆阵的二维DOA估计方法，对于丰富此方面的研究有着重要的意义。

需要大量的阵元才能获得高分辨率，其中较为典型的两种算法是：经典波束形成器法（也叫延迟相加法）和Capon最小方差法。
2.2.1波束形成法
经典波束形成器法是最简单的一种DOA估计方法，图2-2是经典窄带波束形成器的结构图。
综上所述，改进的UCA-ESPRIT算法具体步骤如下：
1.相干信号源条件下，对接收到的信号进行交换，得到圆阵阵列的输出矩阵X及其协方差矩阵R_x；
2.根据变换矩阵F，将均匀圆阵变换为虚拟均匀线阵，得到虚拟线阵的输出矩阵Y及其协方差矩阵R_y；
3.计算；
4.对R进行特征值分解，得到最大特征值所对应的特征向量e₁；
5.利用相关函数r（k）构造矩阵Z；
6.对新构造的矩阵Z进行特征分解得到信号子空间U_S，并根据特征值估计出信号源的个数N；
7.对信号子空间采用空间平滑原理，得到重构矩阵R’；
8.用R’实值特征值分解对应的特征向量构造式，然后求解出各来波信号的方位角和俯仰角。
由以上算法的分析过程，与常规UCA-ESPRIT算法相比，改进算法具有两个创新点：
1.解相干能力。本文利用SVD算法和矩阵重构的方法对接收数据协方差矩阵进行解相干处理，最大限度上利用数据协方差矩阵的信号信息，是一种高效地解相干算法。
2.减少运算量。利用实值变换的概念，将矩阵分解从复数域变换到实数域，从而有效地减少了运算量，提高估计算法的性能。此外，改进算法是利用特殊手段进行重构矩阵，也减少了运算量，提高了计算效率。