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战场侦察雷达能够迅速而准确地探测其威力范围内的人员、车辆等活动目标,并能估计目标的速度和类型。在现代战争的条件下,它已经成为整个战场纵深内不可缺少的侦察工具。在抗地物杂波干扰、机动性能、操作建议、可靠性以及其它战术技术指标方面,对战场侦察雷达提出十分苛刻的要求。MIMO雷达作为一种新体制雷达,是传统相控阵雷达基础上的进一步发展,也是当前国际上研究的热点。MIMO雷达在发射端分子阵发射正交的波形,在空间中形成宽波束,接收端采用DBF技术同时形成多个接收波束和等效的发射波束。这样,MIMO雷达就有了许多不同于传统雷达的新特性,将MIMO雷达技术应用于战场侦察,可以显著地提高雷达目标分辨、弱目标检测、抗截获等能力,较之传统雷达,有较大优势。本文在战场侦察的背景下,针对MIMO雷达的数字波束形成技术,以及强杂波中的目标检测问题和MIMO雷达的误差校正问题进行了研究,工作主要包括以下几点:(1)研究了MIMO雷达的同时多波束技术,介绍了MIMO雷达DBF的几种等效的结构。并从自适应处理的基本原理出发,研究了经典算法SMI算法在MIMO雷达中的应用,并从自由度的角度分析了MIMO雷达中自适应模块的位置问题,指出了匹配滤波器不会影响MIMO雷达的有源干扰自由度,自适应模块最好在匹配滤波器之后,因为匹配滤波器大大地增加了计算量。(2)研究了战场侦察MIMO雷达的强杂波中的低速、弱目标检测技术,并对杂波谱进行了研究。利用多普勒处理进行目标检测的关键就是杂波谱与目标的分离。在雷达系统多普勒分辨率足够高的情况下,目标检测主要受风速等条件的影响;在风速较小时,可以增加雷达积累时间来提高多普勒分辨率来压缩杂波谱,同时,在慢时间进行加窗来降低多普勒分辨率旁瓣的影响,同时加窗会带来信噪比损失、主瓣展宽等影响;窗函数是根据雷达回波的SCNR来进行选择;积累时间在增加到一定程度后,杂波谱的压缩效果将不会再有改善,本文给出了积累时间临界值的计算方法。同时本文对MTI滤波器对低速弱目标检测的影响作了研究。(3)对于MIMO雷达互耦误差的校正问题进行了研究。提出了一种将方位估计与互耦系数估计的参数联合估计方法,该算法无需校正源,可以实现发射阵列和接收阵列的自校正,并且运算量较小,并且利用计算机仿真验证了算法的有效性。对误差估计的CRB进行了分析,证明了MIMO雷达虚拟阵列的噪声分布没有发生变化。