1.一种基于张量子空间和旋转不变的MIMO雷达角度估计算法，其特征在于，所述基于张量子空间和旋转不变的MIMO雷达角度估计算法包括如下步骤：S1、构建目标回波信号的三阶张量模型，通过张量模型结构构建接收信号的高阶协方差张量模型；

S2、对高阶协方差张量模型进行高阶奇异值分解，并构建新的信号子空间，获取高精度的噪声子空间；

S3、构造阵列数据的旋转不变模型，根据约束优化的方法和拉格朗日乘子法估计出GPE的相关信息，获取配对的DOD与DOA；

其中，旋转不变特性的函数如下：

式中， Bt1＝At1⊙(CrAr)，Bt2＝At2⊙(CrAr)，Br1＝(CtAt)⊙Ar1和Br2＝(CtAt)⊙Ar2，且At1和At2分别代表At的前M-1行与后M-1行，Ar1和Ar2分别代表Ar的前N-1行与后N-1行。

2.根据权利要求1所述基于张量子空间和旋转不变的MIMO雷达角度估计算法，其特征在于，所述步骤S2包括如下分步骤：S21、构建一个4阶的接收信号的张量协方差模型R；

S22、根据张量协方差模型R用截短的HOSVD来构建一个信号子空间矩阵Rs；

S23、对信号子空间矩阵Rs进行EVD分解获得一个新的信号子空间Es，Es与虚拟方向矩阵A张成相同的子空间。

3.根据权利要求1所述基于张量子空间和旋转不变的MIMO雷达角度估计算法，其特征在于，所述张量模型的包括以下三个操作定义：定义1、张量展开：令 为一个N阶张量，X的模-n矩阵展开表示为[X]n，其中，位于张量X的in位置的元素成为位于矩阵[X]n的(in,j)处的元素， 且定义2、模-n张量与矩阵乘积：定义N阶张量 与矩阵  的模-n乘积为YX＝X×nA，其中 且 

定义3、张量模乘性质：N阶张量 的模乘性质主要有如下两条：X×n·A×m·B＝X×m·B×n·A,m≠nX×n·A×m·B＝X×n·(B·A)

4.根据权利要求3所述基于张量子空间和旋转不变的MIMO雷达角度估计算法，其特征在于，当发射阵元的基带波形为相互正交的编码信号时，则目标回波信号的矩阵模型表示为：X＝[CtAt⊙CrAr]ST+N＝AST+N；

上式中，M为发射阵元的个数；N为接收阵元的个数，λ为发射载波的波长，  为第m个发射阵元的GPE， 为第n个接收阵元的GPE，且 为目标相对发射天线阵列的DOD，θk为目标相对于接收阵列的DOA； 为发射方向矩阵， 为发射导引矢量，其第m(m＝1,…,M)个元素为为 接 收 方 向 矩 阵 ，

为接收导引矢量，其第n(n＝1 ,…,N)个元素为Ct＝Diag{ct}为发射GPE矩阵，Diag{·}为对角化操作，为发射GPE矢量；Cr＝Diag{ct}为接收GPE矩阵，为接收GPE矢量； 为目标RCS系数，且所有目标的RCS在L个接收快拍内满足Swerling-II模型；N为接收的噪声矩阵，并满足高斯白噪声模型。

5.根据权利要求4所述基于张量子空间和旋转不变的MIMO雷达角度估计算法，其特征在于，所述三阶张量模型表示为：(m＝1,…,M；n＝1,…,N；l＝1,…,L)上式中，At(m,k)表示At中的第(m,k)个元素。