| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 研究进展 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 MIMO雷达信号模型 | 第15-22页 |
| 2.1 MIMO雷达回波信号模型 | 第15-18页 |
| 2.2 匹配滤波过程 | 第18-19页 |
| 2.3 虚拟阵元数与最大可辨识目标数 | 第19-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 经典空间谱估计算法在MIMO雷达中的运用 | 第22-35页 |
| 3.1 经典空间谱估计算法 | 第22-28页 |
| 3.1.1 MUSIC算法 | 第22-24页 |
| 3.1.2 Capon算法 | 第24-26页 |
| 3.1.3 Esprite算法 | 第26-28页 |
| 3.2 改进自相关阵计算方法 | 第28-29页 |
| 3.3 仿真实验 | 第29-34页 |
| 3.3.1 MUSIC算法 | 第29-31页 |
| 3.3.2 Capon算法 | 第31-32页 |
| 3.3.3 Esprite算法 | 第32-34页 |
| 3.4 本章小节 | 第34-35页 |
| 第四章 基于稀疏信号恢复的MIMO雷达参数估计 | 第35-54页 |
| 4.1 稀疏表示与稀疏信号恢复 | 第35-36页 |
| 4.1.1 稀疏表示 | 第35-36页 |
| 4.1.2 稀疏恢复 | 第36页 |
| 4.2 MIMO雷达稀疏信号模型 | 第36-38页 |
| 4.3 稀疏信号恢复算法 | 第38-46页 |
| 4.3.11l-SVD算法 | 第38-40页 |
| 4.3.2 回归迭代估计算法RIEA | 第40-43页 |
| 4.3.3 算法仿真 | 第43-46页 |
| 4.4 MIMO雷达降维处理 | 第46-52页 |
| 4.4.1 单基地MIMO雷达降维方法 | 第46-48页 |
| 4.4.2 仿真分析 | 第48-49页 |
| 4.4.3 双基地MIMO雷达降维方法 | 第49-51页 |
| 4.4.4 仿真分析 | 第51-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 MIMO雷达改进稀疏恢复算法 | 第54-70页 |
| 5.1 互耦误差下改进1l-SVD算法 | 第54-60页 |
| 5.1.1 互耦误差下MIMO雷达稀疏信号模型 | 第54-55页 |
| 5.1.2 收发阵列互耦误差的消除 | 第55-57页 |
| 5.1.3 仿真分析 | 第57-60页 |
| 5.2 幅相误差下改进RIEA算法 | 第60-69页 |
| 5.2.1 幅相误差下MIMO雷达稀疏信号模型 | 第60-62页 |
| 5.2.2 幅相误差下MIMO雷达改进RIEA算法 | 第62-63页 |
| 5.2.3 算法仿真 | 第63-69页 |
| 5.3 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 全文总结 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第76-77页 |