随着通信技术的发展,MIMO技术得到广泛关注,并被引入雷达研究领域。MIMO雷达技术的研究逐渐成为雷达研究领域的重要分支,随着研究的雷达系统模型越来越庞大,雷达接收信号的组成结构也越来越复杂,传统的基于矩阵的雷达信号处理方法逐渐不能适应新的变化。MIMO雷达的接收信号具有高维结构,基于矩阵的处理方法未充分利用信号内部有效信息,而本文引入的基于张量分解的处理方法可以有效利用复杂接收信号的多维结构,避免庞杂的运算并能获得较好的参数估计性能。张量分解是一种新兴的高维数据处理方法,具有优秀的辨识性和较高的分解精度,本文将张量分解应用于MIMO雷达多目标定位问题,将极大推动相关理论发展和技术的应用。本文研究基于张量分解算法的MIMO雷达多目标定位问题,主要内容如下:·构建MIMO雷达数据模型。本文构建了基于三维坐标系的双基地多脉冲MIMO雷达数据模型和单发射基地-多接收基地MIMO雷达数据模型,建立了基于以上MIMO雷达数据模型的多目标定位方法框架。构建了雷达输出的接收信号模型,并对接收信号进行滤波处理,以适用基础的张量分解算法,对接收信号做矩阵化重构,以适用传统信号处理算法。本文所提出的多基地雷达目标定位方法不需要传统MIMO雷达必须具有的相互正交波形信号的假设,这对相关研究和应用有重要意义。·应用基于张量和耦合张量的分解算法处理MIMO雷达多目标定位问题。本文创新性的将典范多因子分解(CPD)和耦合典范多因子分解(C-CPD)引入多基地多脉冲MIMO雷达系统中,在该模型中每个接收阵列处的接收信号可以堆叠成符合CPD模型的三阶张量,并且这些张量的集合共享因子矩阵从而拥有耦合关系,它们共同遵循C-CPD模型。我们将基于CPD和C-CPD的算法应用于这些堆叠张量,以估计相关因子矩阵,其中一些可用于提取目标的位置信息,并能定位目标的空间位置。仿真实验结果说明,所建立的多基地MIMO雷达数据模型在应用基于张量和耦合张量的分解算法处理多目标定位问题中获得了良好的性能。