通过研究声矢量传感器阵列中高效的运动目标到达角 (DOA)跟踪算法，提出一种声矢量传感器阵列中基于紧缩投影近似子空间跟踪 (PASTd)的 DOA跟踪方法。该方法利用 PASTd算法进行声矢量传感器任意阵的 DOA跟踪，其快速收敛的特点可以降低运算复杂度。同时，其角度跟踪的均方根误差 (RMSE)性能优于常用的 PAST算法。仿真结果验证了该算法的有效性。

针对基于声矢量传感器的空气流动速度(简称空速）测量问题，提出基于时空扩展MUSIC空速估计算法。首先，经过理论分析，得出在超音速气流形成的马赫锥内，任何一点有且仅有两个波阵面相叠加，这两个波阵面可以被认为是由两个相干“等效声源”产生的，在此项基础上，建立了声波在超音速稳定气流中的传播模型；其次，结合声矢量传感器的测量模型，基于时空扩展MUSIC算法实现超音速空速估计，并对测量模型进行了失效分析，推导了估计的CRB界；仿真实验结果验证了算法的有效性。

由于四元数MUSIC(Multiple Signal Classification)算法计算量较大, 本文结合声矢量传感器的四元数导向矢量模型, 提出了一种声矢量阵列波达方向估计的四元数最小范数法。首先, 将声矢量阵列输出协方差矩阵奇异值分解所得到的(M-N)×M维(M为阵元数、N为信源数)噪声子空间依最小范数(Minimum-Norm, MN)准则构建为一个新的四元数域1×M维噪声矢量。接着, 提出了简化的谱峰搜索公式, 理论分析了四元数最小范数法在搜索计算量上的优势。对提出的算法与Q-MUSIC算法进行了对比。 结果显示: 该算法至少能节省50%的谱峰搜索量。同时, 提出的算法构建的低维噪声矢量与导向矢量间的正交性优于高维噪声子空间与导向矢量间的正交性, 在0 dB时, 其范德蒙范数和谱峰分别为Q-MUSIC算法的1/3和3倍。另外, 该算法在减小谱峰搜索量的同时, 可以较好地分辨信源波达方向, 且其统计特性与四元数MUSIC算法相当。 提出的算法不局限于L线阵, 也适用于双平行线阵及面阵。