多输入多输出(Multi-input-multi-output,MIMO)雷达作为一种新体制雷达,具有多个发射天线和多个接收天线。相对于传统的只能发射单一波形的相控阵雷达,MIMO雷达可以同时发射多个不同波形,具有更高自由度。设计发射波形是MIMO雷达的重要研究内容之一,通过发射机和接收机联合优化设计、自适应发射波形设计,能够有效提升MIMO雷达在复杂环境中抑制干扰、目标检测、参数估计以及目标识别等性能。本文针对MIMO雷达面向目标检测及参数估计的自适应波形设计(Adaptive Waveform Design,AWD)算法展开研究,主要内容概括如下:1)阐述了MIMO雷达基本原理及关键技术,给出了MIMO雷达在扩展目标及信号相关杂波下的信号模型,介绍了MIMO雷达AWD的基本理论。2)研究了面向目标检测的MIMO雷达恒模波形与接收机滤波器联合设计算法。首先给出了确定目标冲激响应(Target Impulse Response,TIR)和随机TIR下MIMO雷达目标检测性能与发射波形之间的关系;介绍了面向目标检测的AWD的常用准则并进行了准则的比较与选取。然后给出了一种在杂波环境下先验知识准确时的MIMO雷达恒模发射波形与接收机滤波器联合设计算法。该算法基于信杂噪比(Signal to Clutter and Noise Ratio,SCNR)准则,采用迭代优化的方法将联合设计问题分解为两个子步骤:将发射波形固定时的接收机滤波器权值优化问题建模为广义瑞利商模型,求解得到相应的接收机滤波器权值;利用半正定松弛技术对接收机滤波器权值固定时的发射波形优化问题进行求解,获得对应的波形矩阵,在求解过程中引入引理3.1对问题进行化简,并根据得到的波形矩阵,通过高斯随机化的方法获得所需的恒模波形。仿真实验表明:与其它波形及接收机滤波器权值相比,该算法所设计的恒模发射波形与接收机滤波器权值所对应的SCNR更高,雷达检测性能更好。最后考虑到估计误差对先验知识的影响,提出了一种先验知识不准确情况下的MIMO雷达恒模稳健波形与接收机滤波器联合设计算法。该算法将随机TIR及杂波冲激响应(Clutter Impulse Response,CIR)分布特性先验知识不准确时的联合设计问题建模为一个极大极小化问题,采用迭代优化的方法将该问题分解为两个子步骤,分别利用广义瑞利商模型的求解方法以及凸优化的方法对这两个子步骤进行求解,得到所需的稳健波形及接收机滤波器权值,从而提高了系统目标检测性能的下界。仿真实验表明了所提算法的有效性。3)研究了面向参数估计的MIMO雷达AWD算法。首先对随机TIR下MIMO雷达参数估计性能与发射波形的关系进行了分析;介绍了面向参数估计的AWD常用准则并进行了准则的比较与选取。其次针对快速运动目标的TIR不断变化的问题,提出了一种基于互信息(Mutual Information,MI)准则的波形设计算法。该算法通过卡尔曼滤波一步预测的方法对TIR进行预测,实现对目标的精准估计,并采用最大能量分配算法对所建模型进行求解,得到所需的发射波形矩阵。然后考虑到估计误差对先验知识的影响,提出了一种MIMO雷达稳健波形设计方法。该方法根据目标及噪声先验知识的不准确性对基于MI准则的MIMO雷达稳健波形设计问题进行建模,并利用凸优化的方法对该模型进行求解,获得所需的稳健发射波形,提高了雷达在目标及噪声先验知识不准确情况下估计性能的下界。最后,考虑到在实际场景中往往要求发射波形能够同时完成多种雷达任务(例如目标检测、参数估计、跟踪和识别等),提出了一种兼顾检测性能的MIMO雷达发射波形设计方法,使雷达不仅能够提升参数估计性能,同时还满足了检测性能的基本需求。