针对现有多阵列非圆(NC)信号直接定位方法(DPD)谱峰搜索计算复杂度高，对基站的位置比较敏感，没有考虑信号在空间中传播时的损耗差异，导致估计性能不稳定的问题，提出一种联合降维传播算子与泰勒补偿(JRT-PM)的非圆信号直接定位算法。首先根据非圆信号的椭圆协方差信息扩展阵列孔径，通过降维方法消除非圆相位搜索维度进行粗估计降低计算复杂度，然后联合所有基站的信息进行泰勒补偿提升算法估计性能。仿真实验表明，相比于传统到达角K 均值聚类(AOA-clustering)两步定位算法、最小均方无畸变响应(MVDR)直接定位算法、子空间数据融合(SDF)直接定位算法，所提算法在提升定位精确度的同时可以估计更多目标；与非圆传播算子(NC-PM)直接定位相比，所提算法在保证估计性能的同时显著降低了计算复杂度。

定位参数的快速估计是无线定位系统的关键环节。针对超分辨时延估计算法计算复杂度较高这一问题，提出一种基于旋转不变传播算子 (PM)的时延估计算法。该算法首先对正交频分复用(OFDM)频域接收信号进行建模，然后计算协方差矩阵，再根据子载波流行矩阵的范德蒙矩阵属性，采用旋转不变 PM算法实现时延参数的闭式解，从而既无须特征值分解又避免了伪谱峰搜索，计算速度快。理论分析和仿真结果表明，该算法在计算量大幅度下降的同时，参数估计性能接近于基于旋转不变技术 (ESPRIT)估计信号参数算法，具有一定的可行性和有效性。

传播算子(PM)用线性运算代替了特征值分解, 从而降低了运算量, 但仍需要在整个空间谱内遍历搜索, 且在低信噪比时估计性能严重下降。在PM算法的基础上, 提出了一种镜像压缩PM(IC-PM)算法, 该算法利用传播算子与导向矢量的正交特性, 在一维空间内构造出真实信源的镜像信源, 等效于对整个空间谱进行了压缩。理论分析和仿真实验证明, IC-PM算法能够将PM算法的运算量降低一半, 同时, 在低信噪比情况下的估计精度相应提高。

在正交频分复用(OFDM)系统的超分辨时延估计中, 针对多重信号分类(MUSIC)算法的特征分解计算复杂度较高的问题, 给出一种基于传播算子(PM)的时延估计算法。对OFDM系统进行信道估计, 根据信道估计结果计算协方差矩阵, 并利用协方差矩阵计算PM, 然后根据PM构造出噪声子空间并将其标准正交化, 最后利用伪谱函数进行时延估计。仿真结果和复杂度分析表明, 在复杂度大幅度下降的条件下, 所提算法与MUSIC性能相当, 且逼近克拉美罗界。

扩展传播算子(EPM)算法是首先对数据进行扩展, 再利用传播算子(PM)方法进行测向的一种算法, 该算法充分利用了非圆信号的特点, 分辨力和估计精度优于未充分利用非圆信号信息的经典高分辨算法。但是在实际信号测向中, 由于阵元位置误差的存在, 算法的估计性能会受到一定的影响。因此提出一种基于内插阵列变换的扩展传播算子(VIA-EPM)算法, 该算法利用真实阵列流型与虚拟阵列流型之间的变换矩阵, 将真实协方差矩阵变换为虚拟协方差矩阵, 再对虚拟协方差矩阵进行分块并得出扩展传播算子, 进而得出算法的空间谱函数。仿真实验表明: 在存在阵元位置误差的情况下, 新算法通过对阵元位置校准数据进行内插阵列变换(VIA), 取得与阵元位置校准的EPM算法相当的估计性能, 保持了阵列扩展能力以及高估计精度, 在低信噪比情况下, 基于扩展协方差矩阵的VIA-EPM算法的分辨力以及估计精度均要优于基于扩展数据矩阵的VIA-EPM算法。