1、多輸入多輸出(MIMO)雷達(dá)是近年來興起的一種新體制雷達(dá)，目前已成為雷達(dá)界研究的熱點(diǎn)。與傳統(tǒng)相控陣?yán)走_(dá)不同的是，MIMO雷達(dá)在發(fā)射端發(fā)射的是一組正交的波形，這種波形的分集能夠在空間形成多個(gè)收發(fā)通道，能夠增大系統(tǒng)自由度，提高參數(shù)估計(jì)的精度和空間分辨率，增加可估計(jì)的最大信源數(shù)等。由于信號(hào)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)是MIMO雷達(dá)信號(hào)處理的核心內(nèi)容，本論文的研究工作圍繞MIMO雷達(dá)的信號(hào)檢測(cè)和參數(shù)估計(jì)相關(guān)問題展開，主要研究工作包括以下幾個(gè)方面：
　　

2、 1.分析了MIMO雷達(dá)模糊函數(shù)的特性，根據(jù)回波信號(hào)模型得到單個(gè)接收陣元回波信號(hào)的模糊函數(shù)，從而推導(dǎo)出相關(guān)MIMO雷達(dá)的模糊函數(shù)。其模糊函數(shù)是距離、多普勒頻率和角度的三維函數(shù)，可以清楚的反映相關(guān)MIMO雷達(dá)在距離、多普勒頻率和角度上的分辨特性。對(duì)于波形正交的MIMO雷達(dá)來說，距離、多普勒頻率和角度之間沒有耦合。其距離—多普勒分辨特性是各個(gè)發(fā)射信號(hào)的模糊函數(shù)在距離—多普勒維分辨特性的疊加，角度分辨特性是發(fā)射端角度分辨特性與接收端角度分辨

3、特性的綜合。
　　 2.對(duì)各種不同線陣結(jié)構(gòu)下MIMO雷達(dá)能夠獲得的有效虛擬陣元數(shù)進(jìn)行了分析和比較，提出了一種基于陣元利用率的MIMO雷達(dá)陣列結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法。該方法能夠利用較少的實(shí)際物理陣元數(shù)獲得盡可能多的MIMO雷達(dá)有效虛擬陣元數(shù)，同時(shí)使虛擬陣列滿足最小冗余陣的要求，從而獲得較高的系統(tǒng)分辨率并對(duì)高旁瓣進(jìn)行抑制。在總的實(shí)際物理陣元數(shù)相同的條件下，本文算法優(yōu)化出的MIMO雷達(dá)具有與最小冗余MIMO雷達(dá)相近的主瓣寬度和干擾抑制性能，但能

4、夠很好的解決波束柵瓣和高旁瓣問題，獲得更低的主副瓣比。對(duì)同等陣元數(shù)條件下該算法優(yōu)化出的MIMO雷達(dá)與最小冗余MIMO雷達(dá)和均勻線陣MIMO雷達(dá)的波束形成性能進(jìn)行了仿真和比較，驗(yàn)證了理論分析的正確性。
　　 3.對(duì)MIMO雷達(dá)的自適應(yīng)脈沖壓縮問題進(jìn)行了研究。首先基于最小均方誤差(MMSE)準(zhǔn)則，提出了一種有效的MIMO雷達(dá)自適應(yīng)脈沖壓縮方法，從每個(gè)接收陣元接收到的信號(hào)中分別自適應(yīng)地計(jì)算每個(gè)距離單元的脈沖壓縮濾波器的權(quán)系數(shù)。經(jīng)過多次

5、迭代，直到獲得期望的脈壓性能。該方法能夠抑制信號(hào)本身的距離旁瓣，降低信號(hào)之間的互相關(guān)電平，使脈壓之后的信號(hào)波形更接近理想正交波形匹配濾波之后的信號(hào)。為了進(jìn)一步降低MIMO雷達(dá)自適應(yīng)脈沖壓縮濾波器的計(jì)算復(fù)雜度，又提出了一種基于多級(jí)維納濾波的MIMO雷達(dá)自適應(yīng)脈沖壓縮方法。該方法采用多級(jí)維納濾波技術(shù)對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，進(jìn)而降低權(quán)系數(shù)求解的計(jì)算量。具有與最小均方誤差自適應(yīng)脈沖壓縮方法和廣義旁瓣相消(GSC)自適應(yīng)脈沖壓縮方法相近的脈沖壓縮性能

6、，但其計(jì)算復(fù)雜度明顯降低。
　　 4.根據(jù)MIMO雷達(dá)的工作原理和回波模型，首先討論了幾種典型的波達(dá)方向估計(jì)方法在MIMO雷達(dá)中的應(yīng)用，然后在陣列最大似然算法的基礎(chǔ)上，推導(dǎo)了MIMO雷達(dá)波達(dá)方向估計(jì)的最大似然方法，并給出了波達(dá)方向估計(jì)的一致性證明和估計(jì)方差的計(jì)算公式，理論分析和計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果表明，MIMO雷達(dá)最大似然估計(jì)方差比相同接收陣元數(shù)的傳統(tǒng)相控陣?yán)走_(dá)要小。最后提出了一種基于MIMO雷達(dá)接收數(shù)據(jù)矩陣行列復(fù)用的虛擬空間平滑算法

7、，算法利用MIMO雷達(dá)發(fā)射波形的分集和收發(fā)通道的獨(dú)立性以及MIMO雷達(dá)收、發(fā)陣列之間的對(duì)偶性，對(duì)MIMO雷達(dá)回波數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行了行列復(fù)用以等效地增加樣本數(shù)量，獲得基于發(fā)射陣平滑和基于接收陣平滑的虛擬子陣接收信號(hào)，進(jìn)而計(jì)算空間平滑之后的協(xié)方差矩陣。與MIMO雷達(dá)接收陣空間平滑算法和虛擬陣列空間平滑算法相比，該算法提高了波達(dá)方向的估計(jì)精度。
　　 5.提出了一種低復(fù)雜度的MIMO雷達(dá)信號(hào)子空間重構(gòu)方法，該方法利用基于接收陣的數(shù)據(jù)協(xié)方差