1、MIMO雷達(dá)作為一種新體制雷達(dá)，與傳統(tǒng)的相控陣?yán)走_(dá)相比，在目標(biāo)檢測(cè)、波束形成和參數(shù)估計(jì)等方面具有明顯的優(yōu)勢(shì)。在實(shí)際MIMO雷達(dá)應(yīng)用中，目標(biāo)往往只占據(jù)少數(shù)的分辨單元，即MIMO雷達(dá)的目標(biāo)回波信號(hào)是稀疏的。因此，壓縮感知理論能應(yīng)用于MIMO雷達(dá)的目標(biāo)參數(shù)估計(jì)問(wèn)題中。本文設(shè)計(jì)了一種抗噪聲能力強(qiáng)的自適應(yīng)正則化SL0算法，以及研究MIMO雷達(dá)在病態(tài)感知矩陣和陣元失效條件下的多維目標(biāo)參數(shù)估計(jì)問(wèn)題，主要內(nèi)容如下:
　　(1)針對(duì)快速稀疏重構(gòu)算法

2、—SL0算法的抗噪聲能力和穩(wěn)健性較差的問(wèn)題，提出一種自適應(yīng)正則化的SL0算法。該算法在SL0算法的內(nèi)循環(huán)最速上升法中以第一次迭代的信號(hào)殘差項(xiàng)估計(jì)值以及該迭代前后的稀疏信號(hào)估計(jì)的偏差值作為當(dāng)前正則化參數(shù)的選擇依據(jù)，從而能自適應(yīng)地調(diào)整在外循環(huán)迭代中的信號(hào)稀疏度和誤差容許項(xiàng)的權(quán)重值，在優(yōu)化過(guò)程中保持兩者的平衡性，從而有效降低稀疏信號(hào)的重構(gòu)誤差，提高了SL0算法的抗噪聲干擾能力。
　　(2)針對(duì)MIMO雷達(dá)因感知矩陣病態(tài)而導(dǎo)致SL0算法失

3、效的問(wèn)題，利用修正截?cái)嗥娈愔捣纸夥椒ǜ纳芃IMO雷達(dá)的病態(tài)感知矩陣，使得SL0算法能有效應(yīng)用于MIMO雷達(dá)的快速多目標(biāo)參數(shù)估計(jì)。為了方便科研人員測(cè)試MIMO雷達(dá)的目標(biāo)參數(shù)估計(jì)性能，開(kāi)發(fā)了基于LabVIEW的病態(tài)感知矩陣下MIMO雷達(dá)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)測(cè)試軟件。
　　(3)為了解決MIMO雷達(dá)因陣元失效而導(dǎo)致其目標(biāo)參數(shù)估計(jì)性能下降的問(wèn)題，將矩陣填充應(yīng)用于陣元失效MIMO雷達(dá)的目標(biāo)參數(shù)估計(jì)。在失效陣元輸出的整行或整列零元素上疊加微小的服從高