| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文的主要工作及内容安排 | 第10-12页 |
| 2 MIMO雷达原理 | 第12-21页 |
| 2.1 单基地MIMO雷达信号模型 | 第12-15页 |
| 2.2 虚拟阵元 | 第15-16页 |
| 2.3 MIMO雷达自由度 | 第16页 |
| 2.4 最大可分辨目标数 | 第16-17页 |
| 2.5 常用发射阵和接收阵模型 | 第17-20页 |
| 2.5.1 均匀线阵 | 第17-18页 |
| 2.5.2 L型阵列 | 第18-19页 |
| 2.5.3 均匀圆阵 | 第19-20页 |
| 2.5.4 面阵 | 第20页 |
| 2.6 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 基于平行因子技术的MIMO雷达目标角度估计算法 | 第21-44页 |
| 3.1 平行因子理论基础 | 第21-25页 |
| 3.1.1 三维数据分析 | 第21页 |
| 3.1.2 三维矩阵的展开 | 第21-22页 |
| 3.1.3 三维矩阵的秩 | 第22-23页 |
| 3.1.4 PARAFAC模型 | 第23-24页 |
| 3.1.5 PARAFAC的可辨识性 | 第24-25页 |
| 3.1.6 PARAFAC模型的求解 | 第25页 |
| 3.2 基于平行因子技术的MIMO雷达目标角度估计 | 第25-30页 |
| 3.2.1 单基地MIMO雷达数据的三线性模型 | 第25-27页 |
| 3.2.2 三线性交替最小二乘(TALS)法求解三线性模型 | 第27页 |
| 3.2.3 一维DOA估计 | 第27-28页 |
| 3.2.4 二维DOA估计 | 第28-30页 |
| 3.2.4.1 发射阵或接收阵为L阵 | 第28-29页 |
| 3.2.4.2 发射阵或接收阵为面阵 | 第29-30页 |
| 3.3 仿真 | 第30-43页 |
| 3.3.1 一维DOA估计 | 第30-34页 |
| 3.3.2 二维DOA估计 | 第34-43页 |
| 3.3.2.1 发射阵或接收阵为L阵 | 第34-39页 |
| 3.3.2.2 发射阵或接收阵为面阵 | 第39-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 基于联合对角化技术的MIMO雷达目标角度估计算法 | 第44-69页 |
| 4.1 联合对角化理论基础 | 第44-46页 |
| 4.1.1 联合对角化的概念 | 第44-45页 |
| 4.1.2 联合对角化方法 | 第45-46页 |
| 4.1.3 基于联合对角化的盲分离算法的可辨识性 | 第46页 |
| 4.2 阵列接收信号的预处理 | 第46-47页 |
| 4.2.1 接收信号的零均值化 | 第46页 |
| 4.2.2 观测信号的白化 | 第46-47页 |
| 4.3 联合近似对角化算法 | 第47-49页 |
| 4.4 基于联合对角化技术的MIMO雷达目标角度估计 | 第49-56页 |
| 4.4.1 数据预处理和高阶累积量矩阵组联合对角化 | 第49-51页 |
| 4.4.2 正交联合近似对角化 | 第51-52页 |
| 4.4.3 一维DOA估计 | 第52-53页 |
| 4.4.4 二维DOA估计 | 第53-56页 |
| 4.4.4.1 发射阵或接收阵为L阵 | 第53-54页 |
| 4.4.4.2 发射阵或接收阵为面阵 | 第54-56页 |
| 4.5 仿真 | 第56-68页 |
| 4.5.1 一维DOA估计 | 第56-60页 |
| 4.5.2 二维DOA估计 | 第60-68页 |
| 4.5.2.1 发射阵或接收阵为L阵 | 第60-64页 |
| 4.5.2.2 发射阵或接收阵为面阵 | 第64-68页 |
| 4.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 5 结论 | 第69-72页 |
| 5.1 全文总结 | 第69-70页 |
| 5.2 后续学习和研究的方向及展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-75页 |
