研究了MIMO雷达在对称α稳定分布(SαS,Symmetricα-stable)冲击噪声背景下,基于子空间的多目标DOA估计问题,并分析了空间分集特性对DOA估计性能的改善。由于SαS噪声不存在二阶及以上矩,使得传统的基于二阶或高阶累计量的多目标DOA算法在SαS噪声中性能得到恶化。为此,首先在分析MIMO雷达接收数据FLOM(Fractional lower order moment)矩阵子空间的基础上,给出FLOM-MUSIC算法。考虑到FLOM-MUSIC算法需要冲击噪声特征指数的先验信息,为避免噪声特征指数估计,提出基于无穷范数对接收数据归一化处理的Inf-MUSIC(Infinity-norm normalization MUSIC)算法。理论分析表明,无穷范数归一化后的数据协方差矩阵有界,且能分解成噪声子空间和信号子空间。计算机仿真验证了上述两种算法的有效性。仿真结果还表明在冲击噪声背景下,MIMO雷达的空间分集特性也能改善DOA估计的精度。