空间谱估计是阵列信号处理的一个重要研究方向。空间谱估计理论与技术已日趋成熟，近几十年的经典谱估计技术包括：常规波束形成（CBF）、Capon谱估计、多重信号分类（MUSIC）、旋转不变子空间算法（ESPRIT）、最大似然（ML）、子空间拟合（SF）及这些算法的扩展和变形。上述算法在各个分散的文章中均有具体深入的理论分析和研究，亦有类似的两种或三种算法的性能比较，但是针对这些所有算法的性能比较就笔者所知尚无公开报道，而使工程实现时对算法的选择没有依据。文中对这些经典算法进行简介，列出各个算法的优缺

针对波束域算法分辨率低和高分辨空间谱估计算法对噪声敏感而导致的复杂电磁环境下定位精度低的问题，提出一种Capon和Root-MUSIC的联合算法（CRMU），用于短波单站一维定位技术的研究。该算法不仅能避免谱峰搜索带来的高运算量，还能在实际探测中，抑制噪声对信号的影响，从而降低方位角估计均方根误差。在仿真模型中，CRMU算法的输出方位角角度估计的均方根误差至少比Root-MUSIC算法小0.2°。在短波单站一维定位实际应用中，CRMU算法的定位误差均在3%以下，满足了定位误差5%以内的实际工程需