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-MUSIC 46
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）-MUSIC 51
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-Capon 67
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：PARAFAC 87
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 CRB 209
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CRB 215
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