【摘 要】
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多输入多输出雷达（Multiple Input Multiple Output,MIMO）是一种新型的雷达体系,由于其具有分辨率高、稳定性好、抗干扰能力强和系统自由度高等优点,在信号处理领域得到了广泛的应用。其中,单基地MIMO雷达的波达角度（Direction of Arrival,DOA）估计作为空间谱估计的研究热点之一,得到了国内外学者的广泛关注。传统的DOA估计算法大多是基于高斯噪声的,但
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多输入多输出雷达（Multiple Input Multiple Output,MIMO）是一种新型的雷达体系,由于其具有分辨率高、稳定性好、抗干扰能力强和系统自由度高等优点,在信号处理领域得到了广泛的应用。其中,单基地MIMO雷达的波达角度（Direction of Arrival,DOA）估计作为空间谱估计的研究热点之一,得到了国内外学者的广泛关注。传统的DOA估计算法大多是基于高斯噪声的,但是在大量的观测实验中发现,测量背景噪声是一种具有指数拖尾性质的非高斯噪声。经研究表明,该噪声可以用α稳定分布很好地进行描述。由于α稳定分布不存在有限方差,导致经典的子空间类DOA估计算法性能下降,甚至失效。针对上述问题,本文做了如下研究:1.研究了单基地MIMO雷达的接收信号数学模型和α稳定分布的相关性质,并对经典的α稳定分布噪声的抑制方法进行了详细分析;2.针对经典的FLOM算子在较小特征值α和较低信噪比下算法性能下降的问题,本文提出了基于无穷范数-分数低阶矩的酉ESPRIT算法。通过计算机仿真与传统经典的FLOM-MUSIC算法和ROC-MUSIC算法在成功概率、均方根误差、计算量上进行了详细的对比,表明了改进算法在较低的特征值α和较小的信噪比下,DOA估计性能比传统算法有明显提高;3.针对α稳定分布噪声下相干信号源DOA估计的问题,本文采用Toeplitz矩阵重构算法和无穷范数-分数低阶矩阵进行联合,通过仿真与改进的前、后向空间平滑算法、FLOM-SS算法进行了详细对比,表明本章算法在较低的信噪比下,依然能对相干信号源进行精确的角度估计,并且克服了空间平滑类算法阵元数随信源数变化的问题及阵列孔径损失的问题。
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