| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 注释表 | 第12-13页 |
| 缩略词 | 第13-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-24页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-21页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第21-24页 |
| 第二章 MIMO雷达信号模型与参数估计方法 | 第24-36页 |
| 2.1 MIMO雷达的信号模型 | 第24-29页 |
| 2.1.1 信号模型 | 第24-26页 |
| 2.1.2 虚拟阵元 | 第26-29页 |
| 2.2 MIMO雷达的参数估计算法 | 第29-35页 |
| 2.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 非均匀线阵MIMO雷达的参数估计 | 第36-49页 |
| 3.1 MIMO雷达的非均匀线性阵列配置 | 第36-42页 |
| 3.1.1 信号模型 | 第36-37页 |
| 3.1.2 最大可分辨目标数分析 | 第37-38页 |
| 3.1.3 MIMO雷达的最小冗余线性阵列配置方法 | 第38-39页 |
| 3.1.4 仿真结果与分析 | 第39-42页 |
| 3.2 基于压缩感知的非均匀线阵MIMO雷达参数估计 | 第42-48页 |
| 3.2.1 CS理论 | 第42-43页 |
| 3.2.2 非均匀线阵MIMO雷达信号的稀疏表示模型 | 第43-44页 |
| 3.2.3 参数重构算法 | 第44-45页 |
| 3.2.4 仿真结果与分析 | 第45-48页 |
| 3.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于CS的均匀线阵MIMO雷达压缩观测与参数估计 | 第49-67页 |
| 4.1 基于混沌随机滤波器结构的CS-MIMO雷达压缩观测与参数估计 | 第49-57页 |
| 4.1.1 DOA估计的稀疏表示模型 | 第49-51页 |
| 4.1.2 基于logistic映射的混沌随机滤波器设计 | 第51-52页 |
| 4.1.3 随机滤波等效测量矩阵优化 | 第52-53页 |
| 4.1.4 仿真结果与分析 | 第53-57页 |
| 4.2 基于二维时空混沌的CS-MIMO雷达压缩观测与参数估计 | 第57-66页 |
| 4.2.1 二维时空混沌信号 | 第57-58页 |
| 4.2.2 基于二维时空混沌的测量矩阵设计与优化 | 第58-59页 |
| 4.2.3 基于时空混沌测量矩阵的DOA重构 | 第59-60页 |
| 4.2.4 仿真结果与分析 | 第60-66页 |
| 4.3 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 基于稀疏随机阵列的CS-MIMO雷达参数估计 | 第67-83页 |
| 5.1 稀疏随机阵列CS-MIMO雷达的信号模型 | 第67-69页 |
| 5.1.1 稀疏随机阵列配置 | 第67-69页 |
| 5.1.2 DOA估计的稀疏表示模型 | 第69页 |
| 5.2 稀疏随机阵列CS-MIMO雷达参数估计性能分析 | 第69-74页 |
| 5.2.1 感知矩阵性能分析 | 第69-72页 |
| 5.2.2 基于均匀分布随机阵列的CS-MIMO雷达重构条件验证 | 第72-74页 |
| 5.3 仿真结果与分析 | 第74-81页 |
| 5.4 本章小结 | 第81-83页 |
| 第六章 面阵MIMO雷达的多参数联合估计 | 第83-102页 |
| 6.1 圆阵MIMO雷达的二维角度估计 | 第83-91页 |
| 6.1.1 信号模型 | 第83-84页 |
| 6.1.2 圆阵MIMO雷达的二维DOA估计 | 第84-86页 |
| 6.1.3 二维DOA估计的克拉美·罗界 | 第86-89页 |
| 6.1.4 仿真结果与分析 | 第89-91页 |
| 6.2 L型阵列MIMO雷达的角度和多普勒频率联合估计 | 第91-101页 |
| 6.2.1 信号模型 | 第92页 |
| 6.2.2 基于降维ESPRIT算法的角度和多普勒频率联合估计 | 第92-96页 |
| 6.2.3 角度估计的克拉美·罗界 | 第96-97页 |
| 6.2.4 仿真结果与分析 | 第97-101页 |
| 6.3 本章小结 | 第101-102页 |
| 第七章 总结与展望 | 第102-105页 |
| 7.1 全文总结 | 第102-103页 |
| 7.2 工作展望 | 第103-105页 |
| 参考文献 | 第105-114页 |
| 致谢 | 第114-115页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第115-116页 |
