MIMO雷达以其在目标检测、参数估计等方面的独特优势近年来在雷达技术领域成为一个研究热点。它在发射端发射正交编码信号,接收端通过匹配滤波的方法来分离各正交信号,可以得到虚拟阵元,增加系统的自由度,在目标角度估计方面具有明显的优势。由于MIMO雷达虚拟阵列接收数据的全维自由度与其发射阵元数和接收阵元数的乘积成正比,回波数据矢量的维数急剧增加,导致参数估计所需的样本数和算法的计算量都相当大,尤其是二维目标角度估计的运算量将变得更加巨大,因此研究小样本条件下、快速的MIMO雷达目标角度估计算法将具有非常重要的实际应用价值。本论文围绕MIMO雷达的角度估计算法展开研究,主要内容如下:1.给出了MIMO雷达的信号模型,结合MIMO雷达的工作原理和信号处理流程,分析了获取充分统计量的方法。着重说明了虚拟阵元、自由度和最大可分辨目标数等基本概念,并给出几种典型阵列结构的虚拟阵列;推导了MIMO雷达收发二维方位角度估计的克拉美-罗界(CRB)。2.针对单基地MIMO雷达的角度估计算法,研究了常用阵列波达方向估计方法—Capon空间谱估计方法在MIMO雷达中的应用,给出了单基地MIMO雷达一维方位角度和二维方位俯仰角度估计的MIMO-Capon空间谱。通过仿真实验对均匀线阵和L型阵列下的MIMO-Capon空间谱进行了分析,同时对最大可分辨目标数目进行了验证。针对MIMO-Capon空间谱传统搜索方法存在计算量大的问题,提出了一种基于多项式求根的单基地MIMO雷达快速角度估计算法,算法首先对接收数据进行降维预处理,以降低数据协方差矩阵的维数,然后利用多项式求根方法,对目标进行快速的角度估计,该方法在大大减少计算量的同时,还降低了系统对样本数的需求。3.针对双基地MIMO雷达的角度估计算法,首先提出了一种基于瑞利商的双基地MIMO雷达的角度估计算法,该算法将MUSIC空间谱转换成二次优化形式,并构造正交约束条件,从而目标角度可以通过解约束二次优化问题来获得。算法仅需要一次一维谱搜索,便可以获得目标的发射和接收角度值,且不需要额外的配对运算。仿真试验验证了该算法在低信噪比和较少样本数的情况下,仍具有较好的角度估计性能。考虑到基于瑞利商方法在目标大致位置未知的时候,仍需要在整个角度空域进行搜索,计算量较大。为避免谱搜索方式,随后提出了一种基于多项式求根的双基地MIMO雷达角度估计方法,利用双基地MIMO雷达联合导向矢量的特点,将二维的收发方位角估计分离为两个一维的方位角估计过程,先后采用两次多项式求根法对两个一维方位角进行估计。该方法避免了传统的二维谱峰搜索,大大降低了计算量,并且所估计的两个一维方位角能够自动配对。仿真证实了该算法的有效性。最后仿真比较了本文提出的这两种双基地MIMO雷达的角度估计算法的性能:基于瑞利商方法在低信噪比和较少样本数时角度估计性能好;基于多项式求根方法的计算量少。实际应用中,可以根据不同的应用场合进行方法的选择。4.针对MIMO雷达低仰角跟踪问题,考虑到低角跟踪是目前雷达技术面临的主要难题之一,针对理想的平坦阵地且反射波为平面波,提出了一种基于矩阵束原理的MIMO雷达低仰角估计算法。算法在根据MIMO雷达接收数据矩阵特点的基础上,同时考虑了收、发多径信号,构造了前后向矩阵束,可直接对多径下的目标角度进行估计,避免了谱峰搜索。算法可以应用于单样本数或多样本数两种情况。仿真结果表明,在低信噪比条件下,不论是单样本数还是多样本数情况,算法在保证低仰角估计性能的基础上,大大减少了计算量,利于工程实时处理。5.针对存在阵列互耦误差时的MIMO雷达低仰角跟踪问题,首先给出了MIMO雷达多径回波在互耦误差下的数学模型,然后利用均匀线阵互耦矩阵的特性,对基于子空间原理的自校正算法进行理论分析和公式推导。算法在进行角度估计的同时还可以获得多径衰减系数和收发阵列互耦矩阵的估计结果。最后推导了各参数估计的CRB。仿真验证了算法的有效性,分析了算法的估计性能。