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第1章 绪论1

1.1 引言1

1.2 国内外研究现状及发展动态分析1

1.3 章节安排6

参考文献6

第2章 基础知识11

2.1 矩阵代数的相关知识11

2.1.1 特征值与特征向量11

2.1.2 广义特征值与广义特征向量11

2.1.3 矩阵的奇异值分解11

2.1.4 Toeplitz矩阵12

2.1.5 Hankel矩阵12

2.1.6 Vandermonde矩阵12

2.1.7 Hermitian矩阵13

2.1.8 Kronecker积13

2.1.9 Khatri-Rao积14

2.1.10 Hadamard积14

2.2 常用接收阵和发射阵模型15

2.2.1 均匀线阵15

2.2.2 L型阵列16

2.2.3 面阵17

2.3 本章小结18

参考文献18

第3章 MIMO雷达角度估计19

3.1 MIMO雷达的接收信号模型19

3.1.1 双基地MIMO雷达模型19

3.1.2 单基地MIMO雷达模型21

3.2 MIMO雷达的角度估计算法：ESPRIT类22

3.2.1 双基地MIMO雷达基于ESPRIT角度估计算法22

3.2.2 单基地MIMO雷达中基于低复杂度（RC）ESPRIT的角度估计27

3.2.3 非圆实信号MIMO雷达中基于实值ESPRIT的角度估计29

3.2.4 面阵MIMO雷达中基于Unitary RD-ESPRIT的角度估计算法35

3.3 MIMO雷达的角度估计算法：MUSIC类46

3.3.1 2D-MUSIC46

3.3.2 双基地MIMO雷达的角度估计算法：降维MUSIC（RD-MUSIC）算法47

3.3.3 单基地MIMO雷达的角度估计算法：降复杂度（RC）-MUSIC51

3.3.4 双基地MIMO雷达中基于级联MUSIC的角度估计57

3.4 MIMO雷达的角度估计算法：Capon类61

3.4.1 2D-Capon算法62

3.4.2 双基地MIMO雷达系统RD-Capon算法62

3.4.3 双基地MIMO雷达系统中改进RD-Capon算法64

3.4.4 单基地MIMO雷达的角度估计算法：RC-Capon67

3.5 MIMO雷达的角度估计算法：PM类72

3.5.1 单基地MIMO雷达中基于PM算法和降维变换的高效DOA估计算法72

3.5.2 任意阵MIMO雷达中一种低复杂度的联合2D-DOD与2D-DOA的估计算法77

3.6 MIMO雷达的角度估计算法：PARAFAC87

3.6.1 基于三线性分解法的MIMO雷达的角度估计87

3.6.2 MIMO雷达中基于改进三线性分解的角度估计方法90

3.7 MIMO雷达的角度估计算法：联合对角化97

3.7.1 数据模型98

3.7.2 角度估计算法98

3.7.3 仿真结果101

3.8 MIMO雷达的角度估计算法：矩阵束方法103

3.8.1 数据模型103

3.8.2 基于矩阵束的角度估计算法105

3.8.3 仿真结果107

3.9 MIMO雷达中角度估计算法：四元数理论108

3.9.1 基于四元数的Root-MUSIC的双基地MIMO雷达中角度估计算法108

3.9.2 基于四元数ESPRIT的MIMO雷达中角度估计算法114

3.10 MIMO雷达中的角度估计：压缩感知118

3.11 本章小结122

参考文献122

第4章 MIMO雷达相干角度估计125

4.1 单基地MIMO雷达中基于子阵列平移的相干DOA估计算法125

4.1.1 数据模型126

4.1.2 基于前后向平移的相干DOA估计126

4.1.3 仿真结果132

4.2 双基地MIMO雷达中基于PARALIND分解的DOD与DOA联合估计算法134

4.2.1 数据模型134

4.2.2 基于PARALIND分解的DOD与DOA联合估计算法135

4.2.3 仿真结果140

4.3 单脉冲MIMO雷达中的RD-ESPRIT相干DOA估计算法143

4.3.1 单脉冲MIMO雷达接收信号及Toeplitz矩阵集的构造143

4.3.2 RD-ESPRIT算法145

4.3.3 算法步骤，复杂度及优点146

4.3.4 仿真结果148

4.4 单脉冲MIMO雷达中基于矩阵重构与三线性分解的相干DOA估计算法150

4.4.1 基于重构的Toeplitz矩阵进行三线性分解150

4.4.2 DOA估计152

4.4.3 算法步骤，复杂度及优点152

4.4.4 仿真结果及分析153

参考文献155

第5章 MIMO雷达角度和频率联合估计157

5.1 双基地MIMO雷达下的角度和频率联合估计：DOA矩阵法157

5.1.1 数据模型158

5.1.2 多普勒频率估计158

5.1.3 二维发射角和到达角估计159

5.1.4 仿真结果160

5.2 双基地MIMO雷达角度和多普勒频率联合估计：ESPRIT算法162

5.2.1 多普勒频率估计163

5.2.2 二维发射角和到达角估计164

5.2.3 仿真结果165

5.3 双基地MIMO雷达角度和多普勒频率联合估计：PM算法167

5.3.1 多普勒频率估计167

5.3.2 二维发射角和到达角估计168

5.3.3 利用PM算法实现角度和频率联合估计169

5.3.4 仿真结果170

5.4 基于四线性分解的双基地MIMO雷达的角度和多普勒频率联合估计173

5.4.1 双基地MIMO雷达时空数据模型173

5.4.2 基于PARAFAC四线性分解的联合估计算法175

5.4.3 仿真结果178

5.5 MIMO雷达中基于稀疏表示的联合角度和多普勒频率估计181

5.5.1 数据模型181

5.5.2 MIMO雷达中基于稀疏表示的联合角度和多普勒频率估计181

5.5.3 仿真结果185

5.6 单基地MIMO雷达中基于压缩感知平行因子分析的联合角度与多普勒频率估计算法187

5.6.1 数据模型187

5.6.2 CS-PARAFAC算法联合角度与多普勒频率估计187

5.6.3 性能分析192

5.6.4 仿真结果194

5.7 本章小结197

参考文献197

第6章 MIMO雷达中DOA跟踪199

6.1 单基地MIMO雷达中基于自适应PARAFAC-RLST的DOA跟踪算法200

6.1.1 数据模型200

6.1.2 利用自适应PARAFAC-RLST进行DOA跟踪200

6.1.3 复杂度分析203

6.1.4 仿真结果203

6.2 单基地MIMO雷达中基于双平行阵列的二维DOA跟踪算法205

6.2.1 数据模型205

6.2.2 基于PASTd的二维DOA跟踪算法206

6.2.3 CRB209

6.2.4 仿真结果209

6.3 单基地MIMO雷达中基于Kalman滤波和OPASTd的DOA跟踪算法211

6.3.1 数据模型212

6.3.2 利用Kalman滤波和OPASTd进行DOA跟踪212

6.3.3 复杂度分析和CRB215

6.3.4 仿真结果215

6.4 单基地MIMO雷达中基于协方差矩阵元素的DOA跟踪算法217

6.4.1 数据模型218

6.4.2 降维处理218

6.4.3 基于协方差矩阵元素的DOA跟踪算法219

6.4.4 修正221

6.4.5 复杂度分析和本节算法的优点222

6.4.6 误差分析223

6.4.7 仿真结果223

6.5 本章小结225

参考文献225

第7章 非理想阵列情况下MIMO雷达参数估计227

7.1 双基地MIMO雷达中基于RD-MUSIC的联合角度和幅相误差估计228

7.1.1 数据模型228

7.1.2 联合角度和幅相误差估计算法229

7.1.3 仿真结果232

7.2 双基地MIMO雷达中基于三线性分解的联合角度和阵列幅相误差估计235

7.2.1 数据模型235

7.2.2 联合角度与幅相误差估计方法236

7.2.3 复杂度分析及算法优点239

7.2.4 仿真结果239

7.3 收发阵列为非线阵的双基地MIMO雷达中一种角度与阵列幅相误差联合估计242

7.3.1 数据模型242

7.3.2 联合角度与幅相误差估计算法243

7.3.3 复杂度分析、CRB及算法优点总结245

7.3.4 仿真结果245

7.4 MIMO雷达中幅相误差下的联合角度和多普勒频率估计247

7.4.1 数据模型248

7.4.2 幅相误差下MIMO雷达中的联合角度和多普勒频率估计248

7.4.3 复杂度分析、CRB及算法优点总结250

7.4.4 仿真结果250

7.5 单基地MIMO雷达中未知互耦下基于Root-MUSIC的角度估计252

7.5.1 数据模型252

7.5.2 角度和互耦联合估计算法253

7.5.3 复杂度分析及算法优点总结255

7.5.4 算法性能分析256

7.5.5 仿真结果257

7.6 MIMO雷达中未知互耦下基于稀疏表示的联合角度和多普勒频率估计258

7.6.1 数据模型259

7.6.2 双基地MIMO雷达中未知互耦下的联合角度和多普勒频率估计260

7.6.3 算法总结262

7.6.4 仿真结果262

7.7 双基地MIMO雷达中一种基于PM-like的联合角度与幅相误差估计263

7.7.1 数据模型264

7.7.2 PM-like算法实现联合角度与幅相误差估计265

7.7.3 仿真结果及分析271

参考文献276