1、多輸入多輸出(Multiple-Input Multiple-Output，MIMO)雷達(dá)是近年來(lái)新興的一種雷達(dá)體制。利用MIMO雷達(dá)多通道觀測(cè)的優(yōu)勢(shì)對(duì)飛機(jī)、導(dǎo)彈、艦船等運(yùn)動(dòng)目標(biāo)成像，能夠克服傳統(tǒng)成像技術(shù)中的缺陷與不足，顯著縮短成像時(shí)間，降低成像對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的要求，并且還可以實(shí)現(xiàn)三維成像，有著廣闊的應(yīng)用前景，值得深入開(kāi)展研究。
　　本論文圍繞非合作運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的MIMO雷達(dá)成像這一主題，旨在利用MIMO雷達(dá)多發(fā)多收的體制優(yōu)勢(shì)，提高對(duì)

2、非合作運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的成像性能。文章首先研究了一種結(jié)合MIMO雷達(dá)與逆合成孔徑雷達(dá)(Invers Synthetic Aperture Radar, ISAR)的二維成像技術(shù)(MIMO-ISAR)，可有效減少物理陣元數(shù)，縮短相干積累時(shí)間。針對(duì)該技術(shù)，重點(diǎn)討論了目標(biāo)轉(zhuǎn)速估計(jì)、運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償和信號(hào)處理方法等問(wèn)題。接下來(lái)，又研究了基于窄帶雙基地MIMO雷達(dá)的三維成像技術(shù)，可直接利用窄帶發(fā)射信號(hào)進(jìn)行三維高分辨成像，有效降低了系統(tǒng)硬件成本。
　　論文的

3、主要工作可概括為如下四個(gè)部分:
　　第一部分首先分析了MIMO-ISAR成像的二維幾何和信號(hào)模型，討論了成像原理等基礎(chǔ)問(wèn)題。為對(duì)MIMO-ISAR的空時(shí)二維采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合相干處理，需要估計(jì)轉(zhuǎn)臺(tái)目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)速度，而現(xiàn)有基于最小熵準(zhǔn)則的方法運(yùn)算量巨大。為此，本文又提出了兩種新的MIMO-ISAR目標(biāo)轉(zhuǎn)速估計(jì)方法:
　　1)基于通道相位差的方法。該方法充分利用了MIMO雷達(dá)多通道觀測(cè)的優(yōu)勢(shì)，首先估計(jì)各通道回波中的線性相位系數(shù);然后

4、根據(jù)最小二乘(Least-Squares，LS)準(zhǔn)則計(jì)算相鄰?fù)ǖ篱g相位系數(shù)的差異，并由此得到目標(biāo)的轉(zhuǎn)速。
　　2)基于二維頻率估計(jì)的方法。該方法首先通過(guò)基于子空間旋轉(zhuǎn)不變性的2DESPRIT算法估計(jì)目標(biāo)散射點(diǎn)的離散多普勒頻率和空間頻率，然后利用二維頻率間的線性耦合關(guān)系，通過(guò)隨機(jī)霍夫變換(Random Hugh Transform，RHT)估計(jì)兩者比值，最后通過(guò)該比值得到目標(biāo)轉(zhuǎn)速。
　　上述兩種方法均利用了現(xiàn)代譜估計(jì)算法的超分

5、辨性能，具有較高的參數(shù)估計(jì)精度，且運(yùn)算量均低于現(xiàn)有基于最小熵準(zhǔn)則的方法。計(jì)算機(jī)仿真驗(yàn)證了這兩種方法的有效性和優(yōu)越性。
　　第二部分研究了一種基于空時(shí)處理的MIMO-ISAR成像方法。傳統(tǒng)基于回波重排的MIMO-ISAR成像方法需對(duì)重排后的一維回波信號(hào)進(jìn)行均勻插值。然而，插值操作的運(yùn)算量較大，且若插值不準(zhǔn)確，還會(huì)對(duì)成像質(zhì)量產(chǎn)生明顯的影響。為直接利用非均勻采樣的MIMO-ISAR回波信號(hào)進(jìn)行成像，提出一種基于空時(shí)處理的成像方法。在估計(jì)

6、得到回波信號(hào)空時(shí)譜分布情況的基礎(chǔ)上，該方法首先通過(guò)空域與慢時(shí)間域的波束形成處理將目標(biāo)回波中模糊的譜分量一一提取出來(lái)，并重新拼接為無(wú)混疊的完整空時(shí)譜;然后將不模糊的空間頻率值轉(zhuǎn)換為散射點(diǎn)橫向坐標(biāo)，從而得到目標(biāo)的方位向圖像。與現(xiàn)有基于回波重排的成像方法相比，該方法不需要對(duì)回波進(jìn)行復(fù)雜的均勻化插值，運(yùn)算效率更高。在此基礎(chǔ)上，本文又分析了空時(shí)處理解空間頻率模糊后的信號(hào)比改善情況，并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)理論分析進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明，當(dāng)MIMO-ISAR回

7、波信號(hào)滿足空間均勻采樣時(shí)，該方法的信噪比改善系數(shù)達(dá)到最大。
　　第三部分提出了兩種MIMO-ISAR超分辨成像方法:
　　1)基于空間頻率解模糊的MIMO-ISAR超分辨成像方法。對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行多普勒處理后，該方法首先通過(guò)酉ESPRIT算法和投影變換，估計(jì)散射點(diǎn)的多普勒頻率和空間頻率;然后利用估計(jì)精度低、不模糊的多普勒頻率，解出估計(jì)精度高但可能發(fā)生模糊的空間頻率的真實(shí)值;最后，將解模糊后的空間頻率值轉(zhuǎn)化為散射點(diǎn)的橫向坐標(biāo)。相

8、比基于回波重排和基于空時(shí)處理的MIMO-ISAR成像方法，該方法可獲得更高的方位向分辨率，且在不影響成像質(zhì)量的情況下進(jìn)一步降低了成像積累時(shí)間，從而使得大部分非合作目標(biāo)都能滿足在成像期間均勻運(yùn)動(dòng)的假設(shè)。
　　2)針對(duì)MIMO-ISAR多通道觀測(cè)結(jié)構(gòu)導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償困難的問(wèn)題，提出一種基于稀疏重建和空間頻率解模糊的MIMO-ISAR聯(lián)合運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償和超分辨成像方法。該方法利用目標(biāo)回波信號(hào)的稀疏特性，首先采用一種結(jié)合正交匹配追蹤(Orthogo

9、nal MatchPursuit，OMP)算法和最大似然估計(jì)(Maximun Likehood Estimation，MLE)的迭代最小化方法，在重建目標(biāo)多普勒-空間頻率場(chǎng)景的過(guò)程中同時(shí)進(jìn)行平動(dòng)相位誤差補(bǔ)償;然后利用散射點(diǎn)的多普勒頻率解其空間頻率的模糊。結(jié)果表明，該方法可自適應(yīng)地處理由目標(biāo)平動(dòng)引入的相位誤差，且在成像積累時(shí)間較短或目標(biāo)轉(zhuǎn)角較小的情況下，仍能得到高質(zhì)量、高分辨率的MIMO-ISAR圖像。
　　第四部分針對(duì)非合作運(yùn)動(dòng)目

10、標(biāo)的三維成像問(wèn)題，給出了一種新的成像技術(shù)——基于窄帶雙基地MIMO雷達(dá)的三維成像。在對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行匹配濾波和相位補(bǔ)償后，該方法首先利用雙基地MIMO雷達(dá)的矩形發(fā)射和接收陣列，分別從不同視角對(duì)目標(biāo)進(jìn)行二維方位-方位向成像;然后根據(jù)收發(fā)陣列分別獲得的散射點(diǎn)二維方位向坐標(biāo)與其三維坐標(biāo)間的投影關(guān)系，重構(gòu)出目標(biāo)的三維圖像。與現(xiàn)有寬帶單基地MIMO雷達(dá)三維成像相比，該成像方法采用雙基地配置，提升了雷達(dá)的戰(zhàn)場(chǎng)生存能力和對(duì)隱身目標(biāo)的成像能力;且通過(guò)發(fā)射