| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 MIMO雷达研究概况 | 第11-13页 |
| 1.2.2 角度估计算法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 张量代数研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 论文章节安排 | 第15-18页 |
| 第2章 MIMO雷达基本知识 | 第18-30页 |
| 2.1 MIMO雷达信号模型 | 第18-23页 |
| 2.1.1 L型MIMO雷达阵列结构 | 第19页 |
| 2.1.2 L型MIMO雷达信号模型 | 第19-21页 |
| 2.1.3 虚拟阵元 | 第21-22页 |
| 2.1.4 分辨力 | 第22-23页 |
| 2.1.5 最大可估计目标数 | 第23页 |
| 2.2 典型角度估计算法原理 | 第23-29页 |
| 2.2.1 MUSIC算法 | 第24-25页 |
| 2.2.2 Root-MUSIC算法 | 第25页 |
| 2.2.3 ESPRIT算法 | 第25-27页 |
| 2.2.4 算法性能分析 | 第27-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于张量的二维DOA估计算法 | 第30-56页 |
| 3.1 张量代数 | 第30-34页 |
| 3.1.1 基本运算 | 第30-32页 |
| 3.1.2 张量Tucker(HOSVD)分解 | 第32-33页 |
| 3.1.3 张量的CP(CANDECOMP/PARAFAC)分解 | 第33-34页 |
| 3.2 基于张量的MIMO雷达信号模型 | 第34-35页 |
| 3.3 基于张量HOSVD的MUSIC类估计算法 | 第35-40页 |
| 3.3.1 2D-MUSIC算法 | 第35-36页 |
| 3.3.2 降维MUSIC算法 | 第36-38页 |
| 3.3.3 算法性能分析 | 第38-40页 |
| 3.4 基于张量HOSVD的ESPRIT类估计算法 | 第40-50页 |
| 3.4.1 ESPRIT算法 | 第40-42页 |
| 3.4.2 HOSVD-ESPRIT算法 | 第42-45页 |
| 3.4.3 实值ESPRIT算法 | 第45-47页 |
| 3.4.4 HOSVD-实值ESPRIT算法 | 第47-48页 |
| 3.4.5 算法性能分析 | 第48-50页 |
| 3.5 基于张量CP分解的DOA估计算法 | 第50-54页 |
| 3.5.1 算法原理 | 第50-53页 |
| 3.5.2 算法性能分析 | 第53-54页 |
| 3.6 本章小结 | 第54-56页 |
| 第4章 基于张量的非圆信号DOA估计算法 | 第56-72页 |
| 4.1 非圆信号模型 | 第56-58页 |
| 4.2 基于张量ESPRIT算法的非圆信号DOA估计 | 第58-64页 |
| 4.2.1 基于非圆信号的ESPRIT算法 | 第58-59页 |
| 4.2.2 基于非圆信号的张量ESPRIT算法 | 第59-62页 |
| 4.2.3 算法性能分析 | 第62-64页 |
| 4.3 基于实值张量ESPRIT算法的非圆信号DOA估计 | 第64-71页 |
| 4.3.1 基于非圆信号的UESPRIT算法 | 第64-66页 |
| 4.3.2 基于非圆信号的张量UESPRIT算法 | 第66-69页 |
| 4.3.3 算法性能分析 | 第69-71页 |
| 4.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
