多入多出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)雷达是近几年兴起的一种新体制雷达,目前已成为雷达领域研究的热点。与传统的相控阵雷达不同的是,MIMO雷达通过发射相互正交的波形,在空间上形成多个收发通道,从而增大系统自由度。在MIMO雷达中,信号检测和参数估计是其中两个重要的研究课题,传统的波束形成在处理空间特性相干的信号时,其空间聚焦能力会大大降低,甚至失效。近年来的研究发现信号的极化信息可以弥补信号的空间相干,可以刻画目标特性,是一个非常有用的信息。本文的信号来自于双基地MIMO雷达,其目标在空间上呈现相干特性(空间位置上很接近),由于传统算法Capon、多重信号分类(MUSIC)、子空间旋转不变(ESPRIT)和传播算子在该情形下失效,因此将极化信息引入模型中,推导了波达角、波离角和多普勒频率的算法,并给出了相应的仿真分析,证明了极化信息的引入能够在一定程度上提高目标的分辨率。其次推导了一种信号检测算法——正交参数法,通过加入一组正交参数来处理空间角度相干信号的检测,结合传播算子算法,较好的检测出相干信号的极化信息。该方法的实质是通过加入一组微扰动,使得空间相干信号在保持空间相干特性的基础上,凸显出极化信息的不相关特性,仿真分析显示这组扰动参数的加入大大提高了空间相干信号的分辨率。进一步将极化信息引入到目标散射矩阵,以往的研究表明目标散射矩阵与目标的结构、材料、形状、姿态等有直接的联系,根据目标散射矩阵的特性可以判断目标的很多特性。我们将目标散射矩阵加入MIMO雷达中,采用本文提出的正交参数法,对波达角、波离角、多普勒频率和目标散射矩阵参数进行了联合估计。上述理论推导全部经过计算机仿真实验,对文中的各种参数都进行了大量的仿真分析,结果表明正交参数法结合极化信息可以提高系统的分辨率,同时对后续的工作,比如目标材料,姿态等进行判断提供了依据。