多输入多输出(MIMO:Multiple-Input Multiple-Output)雷达这个概念在2004年的国际雷达会议上正式提出,引起了国内、国际工业界和学术界的强烈关注,成为现代雷达的主流发展方向之一。MIMO雷达借鉴通信领域取得巨大成功的MIMO技术,同时根据MIMO雷达发射-接收阵列配置的不同,充分利用信号的空域分集增益和波形分集增益,从而比传统相控阵雷达具有更多的优势,例如更多的自由度、更高的空域分辨率以及更好的目标检测性能等。随着信号环境的日益复杂,如低截获率和隐身技术、目标的快速机动特性以及各种有意或无意的电磁干扰等,都会让MIMO接收信号面临小样本和色噪声问题;同时实际应用系统中存在阵列误差的问题,这些都会导致传统的角度估计方法性能恶化甚至失效。因此研究在小样本、色噪声以及阵列误差条件下实现目标角度的稳健高分辨率估计具有非常重要的理论意义和应用价值。本文针对小样本、阵列误差与色噪声条件下,以张量分析为数学工具,研究MIMO雷达的稳健高精度角度估计方法,本文主要研究内容如下:1.建立MIMO雷达信号模型,整理解析目前MIMO雷达中基于协方差矩阵分解的子空间角度估计算法,这些算法可以分为两类:基于空域谱搜索的角度估计算法与基于子空间旋转不变性的角度估计算法。采用理论分析与仿真结果的方法对这两类方法进行介绍,并总结它们的优缺点,为后面的研究内容奠定良好的研究基础。2.研究在小样本情况下如何同时利用MIMO雷达的张量结构特性与非圆结构特性来提高目标角度估计性能。第一步,创建MIMO雷达的张量信号模型,剖析MIMO雷达信号的多维结构特征,紧接着阐述基于高阶奇异值分解的MIMO雷达角度估计方法,充分验证了采用MIMO雷达多维的结构特征,可以提高目标角度估计性能。然后把MIMO雷达信号的非圆结构特性考虑进去,提出基于非圆张量分析的MIMO雷达角度估计算法,该算法有效地同时捕获信号的张量结构特性和非圆结构特性,明显地提高了目标角度估计的准确率。3.探讨在幅相误差的条件下,利用信号的多维张量结构特征,来提升目标角度估计性能的方案。首先建立幅相误差条件下的MIMO雷达信号模型,研究基于子空间分解的ESPRIT-LIKE算法,实现幅相误差条件下稳健的角度估计。然后为了能够利用信号的张量结构,分析幅相误差条件下的MIMO雷达信号特性,提出一种幅相误差条件下基于张量分析的稳健角度估计方法,该算法有效地抑制幅相误差的影响,同时能够利用信号的张量结构特性增加目标的角度估计的准确率。4.研究互耦误差和色噪声条件下利用信号的多维张量的结构特性增加目标角度估计识别率的方案。第一步,先建立在色噪声条件下的MIMO雷达信号模型,研究基于时域互相关张量分析的角度估计方法,该方法在张量域利用色噪声在时域上的非相关特性抑制色噪声的影响,同时避免了阵列孔径的损失,获得了良好的角度估计性能,但该算法并没有考虑收发天线间的互耦特性。针对色噪声与互耦误差同时存在的条件,首先建立互耦误差和色噪声条件下张量信号模型,然后提出一种基于稳健张量分析的角度估计算法,该算法不仅能够在张量域有效地消除色噪声,它还能同时消除互耦的影响,获得性能优良的角度估计结果。