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多输入多输出（Multiple-input Multiple-output，MIMO）雷达是一种新体制雷达，利用多天线发射多重探测信号照射目标，并利用多天线接收目标反射的后向散射回波信号。与传统的相控阵雷达相比，MIMO雷达可以显著改善参数可辨识性、有更好的分辨率，更高的灵敏度，受到国内外关注。本文的工作背景是以中央高校基金为支撑，研究了MIMO雷达参数识别性能、信号检测、参数估计以及成像技术等方面问题，包括以下内容：1.研究了MIMO雷达参数识别性能。通过对MIMO雷达系统模型的建立，从理论上推导分析了MIMO雷达参数识别性能。2.研究了基于MIMO雷达系统的目标估计与检测的数据独立方法。首先讨论了在不考虑阵列抖动情况下，通过理论分析Capon算法、APES算法以及GLRT算法的具体参数估计能力，并通过仿真证明了Capon能精确的估计目标的角度，但幅度估计存在偏差；APES则正好与Capon算法相反；GLRT算法能很好的消除强干扰的影响。接着讨论了在考虑阵列抖动情况下，本文将鲁棒Capon波束形成（RCB）和双约束鲁棒Capon波束形成（DRCB）方法运用到MIMO雷达系统中进行参数估计，理论分析和仿真验证了两种方法都能获得精确的参数估计以及较高的抑制干扰的性能。3.研究了MIMO雷达成像设计。针对基于延时求和（DAS）方法的MIMO雷达有着较低分辨率以及有较高的旁瓣等问题，研究了将迭代自适应（IAA）算法应用到MIMO雷达中进行静止目标和运动目标成像。首先针对两种情况，分别推导了不同情况下的应用IAA算法的估计目标参数式。接着针对IAA算法在运动目标成像时分辨率不高问题，还研究了一种正则IAA（IAA-R）算法。最后通过两个实验仿真验证了MIMO雷达的检测性能更加优于SIMO雷达，并对比了IAA算法与正则算法的检测性能，IAA-R算法要优于IAA算法。4.研究了MIMO雷达稀疏成像设计。针对IAA算法和IAA-R算法有着较高计算复杂度问题，研究了一种基于循环最优的稀疏信号恢复算法，并将其应用MIMO雷达中进行成像。通过仿真验证基于MIMO雷达三维成像的稀疏信号恢复算法性能；并仿真对比了加权l1范数，IAA算法的性能与该方法之间的性能。