MIMO雷達技術(shù)是下一代陣列雷達系統(tǒng)最具潛力的發(fā)展方向之一，也是學術(shù)界、工程界的研究熱點。該研究方向不僅有重大的理論和學術(shù)意義，而且具有巨大軍用價值和潛在的民用價值，在國防(警戒、火控、偵察)、反恐與救援(穿墻、探地)、農(nóng)林(氣象、遙感)、交通運輸(導航、實時監(jiān)測、無人駕駛)、地質(zhì)勘探等諸多領(lǐng)域應用前景廣闊。然而，現(xiàn)有角度估計算法絕大多數(shù)都依賴于 MIMO 雷達工作在理想的條件下的假設(shè)，如正常收發(fā)的天線陣元高斯、白特性的噪聲、相互正交的發(fā)射波形等。由于雷達系統(tǒng)的復雜性任務的多樣性以及探測背景的特殊性，在實際應用中MIMO雷達的工作條件往往是非理想的。本書主要研究非理想條件下MIMO雷達目標定位理論與方法全書共分成8章，主要內(nèi)容涵蓋MIMO雷達定位技術(shù)的研究現(xiàn)狀、數(shù)學基礎(chǔ)知識、MIMO雷達定位基礎(chǔ)、互耦背景下MIMO雷達角度估計算法、增益-相位誤差背景下 MIMO 雷達角度估計算法、空域有色噪聲背景下 MIMO 雷達角度估計、非正交發(fā)射波形下 MIMO雷達的 DOA估計算法、基于機器學習的 MIMO雷達穩(wěn)健角度估計算法。本書將從數(shù)學模型、求解方法、理論性能分析、仿真驗證等多個角度闡述非理想條件下 MIMO 雷達定位的相關(guān)技術(shù)方案。本書可以作為高等院校通信與信息系統(tǒng)、信號與信息處理、控制科學與工程、應用數(shù)學等專業(yè)的專題閱讀材料或研究生選修教材，也可作為從事通信雷達、電子、導航測繪、航天航空等領(lǐng)域的科學工作者和工程技術(shù)人員自學或研究的參考書。
目 錄
第 1 章 引言
1.1 MIMO 雷達定位技術(shù)概述
1.2 MIMO 雷達定位技術(shù)研究現(xiàn)狀
1.2.1 MIMO 雷達系統(tǒng)應用進展
1.2.2 MIMO 雷達角度估計算法進展
1.2.3 非理想條件下 MIMO 雷達角度估計進展
1.3 本書內(nèi)容結(jié)構(gòu)安排
1.4 本章小結(jié)
參考文獻
第 2 章 預備知識
2.1 矩陣分析基礎(chǔ)
2.1.1 Hermitian 矩陣
2.1.2 Toeplitz 矩陣
2.1.3 Hankel 矩陣
2.1.4 Vandermonde 矩陣
2.1.5 Kronecker 積
2.1.6 KhatriRao 積
2.1.7 Hadamard 積
2.1.8 偽逆（Pseudo-inverse）
2.2 矩陣及張量分解預備知識
2.2.1 SVD 與 EVD
2.2.2 SVD/EVD 的性質(zhì)
2.3 張量分解基礎(chǔ)
2.3.1 張量的基本定義
2.3.2 張量的基本代數(shù)運算
2.4 機器學習基礎(chǔ)
2.4.1 壓縮感知與稀疏重構(gòu)
2.4.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.5 陣列信號處理預備知識
2.5.1 ULA
2.5.2 L 形陣列
2.5.3 任意陣列流形
2.6 本章小結(jié)
參考文獻
第 3 章 MIMO 雷達角度估計基礎(chǔ)
3.1 MIMO 雷達信號模型及 CRB
3.1.1 MIMO 雷達信號模型
3.1.2 角度估計的 CRB
3.2 MUSIC 算法及其改進算法
3.2.1 2D-MUSIC 算法
3.2.2 RD-MUSIC 算法
3.3 ESPRIT 算法及快速算法
3.3.1 基本的 ESPRIT 算法
3.3.2 基于 PM 的快速角度估計算法
3.4 基于 PARAFAC 分解的角度估計算法
3.4.1 PARAFAC 模型與 PARAFAC 分解
3.4.2 DOD 和 DOA 的估計
3.4.3 仿真結(jié)果
3.5 本章小結(jié)
參考文獻
第 4 章 互耦背景下 MIMO 雷達角度估計算法
4.1 改進的 RD-MUSIC 估計算法
4.1.1 信號模型
4.1.2 角度估計及互耦校正算法
4.1.3 仿真結(jié)果
4.2 ESPRIT-Like 估計算法
4.2.1 信號模型
4.2.2 基于選擇性矩陣的去耦算法
4.2.3 低復雜度的角度估計算法
4.2.4 仿真結(jié)果
4.3 一種基于 HOSVD 的估計算法
4.3.1 信號模型
4.3.2 基于 HOSVD 參數(shù)聯(lián)合估計
4.3.3 基于實值子空間的參數(shù)估計
4.3.4 仿真驗證與分析
4.4 基于 PARAFAC 分解的估計算法
4.4.1 信號模型
4.4.2 含耦合的方向矩陣估計
4.4.3 DOD 和 DOA 聯(lián)合估計
4.4.4 互耦系數(shù)估計
4.4.5 CRB
4.4.6 算法分析
4.4.7 仿真結(jié)果
4.5 一種改進的 PARAFAC 估計算法
4.5.1 信號模型
4.5.2 PARAFAC 分解
4.5.3 角度粗估
4.5.4 精化角度估算
4.5.5 互耦系數(shù)估計
4.5.6 算法分析
4.5.7 仿真結(jié)果
4.6 基于實值三線性分解的估計算法
4.6.1 信號模型
4.6.2 實值 PARAFAC 分解模型
4.6.3 實值 TALS
4.6.4 聯(lián)合 DOD 與 DOA 估計
4.6.5 算法分析
4.6.6 仿真結(jié)果及分析
4.7 基于三維壓縮感知的 PARAFAC 估計算法
4.7.1 信號模型
4.7.2 互耦抑制
4.7.3 三維壓縮感知
4.7.4 角度估計
4.7.5 復雜度分析
4.7.6 仿真結(jié)果
4.8 本章小結(jié)
參考文獻
第 5 章 增益 - 相位誤差下 MIMO 雷達角度估計
5.1 基于 ESPRIT-Like 的估計算法
5.1.1 信號模型
5.1.2 ESPRIT-Like 算法
5.2 基于 RD-MUSIC 的估計算法
5.2.1 RD-MUSIC 算法
5.2.2 GPE 估計
5.3 一種角度和增益相位誤差估計方法
5.3.1 角度估計
5.3.2 增益相位誤差計算
5.4 基于 PARAFAC 的聯(lián)合角度 - 增益相位誤差估計算法
5.4.1 基于張量的 MIMO 雷達信號模型
5.4.2 方向矩陣估計
5.4.3 基于 ESPRIT 的多參數(shù)聯(lián)合估計算法
5.5 一種適用于非線性陣列的 PARAFAC 算法
5.6 一種低復雜度的 PARAFAC 算法
5.6.1 增益誤差估計
5.6.2 角度和相位誤差估計
5.6.3 仿真驗證與分析
5.7 基于單個校準 Tx/Rx 陣元的角度估計方法
5.7.1 問題表述
5.7.2 DOA 和 DOD 估計
5.7.3 算法分析
5.7.4 仿真結(jié)果
5.8 本章小結(jié)
參考文獻
第 6 章 空域有色噪聲背景下 MIMO 雷達角度估計
6.1 統(tǒng)計的 CRB
6.1.1 預備知識及信號模型
6.1.2 CRB 的
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