MIMO雷达是一种多输入多输出雷达系统，它利用多个发射和接收天线来提高雷达系统的性能。MIMO雷达在测量目标的波达方向（DOA）方面具有显著的优势，特别是在多径环境下，能够有效区分直接信号和反射信号。多径效应是指雷达信号在传播过程中遇到障碍物后反射，形成多条路径到达接收点，这些路径的信号可能相互干涉，造成信号质量的波动。在多径环境中准确估计目标的DOA对于雷达系统来说是一个重要的技术挑战。 针对这一挑战，本文提出了基于双向空间平滑的样本复用MIMO雷达低角多径目标DOA估计算法。该算法基于MIMO雷达四路径回波信号模型，通过匹配滤波技术对接收信号进行处理，得到一个虚拟阵列，即等效的阵列接收数据。这种方法的优点在于可以利用MIMO雷达波形分集的特性，有效降低由多径效应引起的波达方向估计误差。 虚拟阵列的构建利用了MIMO雷达的空间分集能力，通过合成虚拟阵元来增加阵列的有效孔径，从而改善波达方向估计的性能。在虚拟阵列的基础上，算法实施了行列复用技术，即同时对虚拟阵列进行横向和纵向的空间平滑处理。这种双向空间平滑的做法可以进一步减少多径效应带来的干扰，提高低信噪比条件下的DOA估计精度。 空间平滑是一种有效的信号处理技术，主要用来抑制阵列信号中由于相干噪声引起的估计误差。在MIMO雷达系统中，空间平滑通过构造一个新的信号协方差矩阵来实现对信号的处理，该矩阵可以通过对原始数据进行加权平均得到，从而使原本因多径效应而相干的信号变得不相干，削弱或去除这些相干噪声的影响。 文章中提到的M-S-S MUSIC算法是一种常用的波达方向估计算法，它基于信号的特征结构，并利用子空间技术来估计目标方向。然而，该算法在低信噪比环境下性能会有所下降。本研究的算法通过空间平滑有效提高了DOA估计的精度，特别是在信噪比小于-12dB的恶劣环境下，能够将均方根误差平均减小1度，显示了显著的性能优势。 关键词中提及的“MIMO雷达”、“多径”、“波达方向估计”和“空间平滑”是雷达信号处理领域的专业术语，反映了本文算法所涉及的核心技术和应用场景。MIMO雷达的应用主要是在无线通信和雷达系统中，利用空间分集提高系统的性能；多径分析则是在雷达和通信信号处理中必须考虑的环境因素；波达方向估计是雷达系统对目标进行定位和跟踪的重要依据；空间平滑技术在雷达信号处理中具有减少干扰、增强信号处理能力的作用。 文章的研究成果对于雷达系统设计、信号处理算法开发以及多径环境下的目标定位等方面都具有重要的理论和实际应用价值。通过改善DOA估计精度，可以有效提升雷达系统的性能，特别是在复杂电磁环境下，对于提高目标检测、跟踪和识别能力具有重要的意义。

针对基于阵列协方差矩阵特征分解的子空间类算法存在的问题,提出了一种基于改进空间平滑的新方法。首先介绍了“等效信源”的概念,在此基础上分析了当目标数多于发射阵元数时,一些基于子空间类算法失效的原因;从理论上推导说明了在接收阵元数足够多的情况下,本文算法可突破发射阵元数对可估计目标数的限制的机理,从而使得MIMO雷达在发射阵元数较少时能估计更多的目标。仿真结果表明:本文所提方法具有比TDS算法更好的估计性能。

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目标定位是具有众多应用的多输入多输出（MIMO）雷达系统的一项基本任务。 在本文中，我们研究了带有电磁矢量传感器（EMVS）的双基地MIMO雷达中的定位问题。 与传统的定标器传感器不同，EMVS能够提供二维（2D）方向搜索，并且可以提供光源的附加偏振特性。 因此，双基地EMVS-MIMO雷达系统中的目标定位涉及2D离开方向（2D-DOD）和2D到达方向（2D-DOA）估计。 此外，我们可以获得目标的发射偏振特性以及偏振特性。 为了利用匹配滤波器之后的阵列测量的张量性质，开发了张量子空间算法，该算法通过叉积技术从张量子空间估计目标参数。 所提出的算法获得了用于参数估计的封闭形式的解决方案，与现有算法相比，它表现出更准确的性能。 数值仿真验证了所提算法的有效性和改进性。

提出了一种在互耦条件下基于酉张量分解的多输入多输出（MIMO）雷达非圆目标稳健的角度估计算法。所提算法首先在张量域利用互耦系数矩阵的带状对称Toeplitz结构来消除未知互耦的影响，然后通过构造一个特殊的增广张量捕获非圆信号的非圆特性与其固有的多维结构特性，并利用增广张量的 centro-Hermitian 特性通过酉变换转化为实值张量，最后利用高阶奇异值分解（HOSVD）获得信号子空间，结合实值子空间技术获得目标的离开方向（DoD）和到达方向（DoA）估计。由于同时利用信号的非圆结构与多维结构特性，所提算法具有比现有的子空间算法更准确的角度估计性能，同时所提算法只需要实值运算，具有较低的运算复杂度。仿真结果表明，所提算法具有有效性与优越性。

本文提出了一种通过具有两个垂直线性阵列的窄带多输入多输出（MIMO）雷达系统进行二维成像的系统模型和方法。 此外，我们的方法的成像公式是通过傅立叶积分处理开发的，并且还检查了天线阵列的参数，包括跨范围分辨率，所需大小和采样间隔。 与在反向合成Kong径雷达（ISAR）成像中多次快照照明期间对散射回波进行采样的空间顺序过程不同，该方法利用空间并行过程在单个快照照明期间对散射回波进行采样。 因此，可以避免ISAR成像中的复杂运动补偿。 此外，在我们的阵列配置中，采用了以正交多相序列编码的多个窄带频谱共享波形。 来自不同滤波器带的压缩回波的主瓣可能位于同一范围内，因此，经典ISAR成像中的范围对准是不必要的。 提供基于合成数据的数值模拟以测试我们提出的方法。

应用于输入多输出（MIMO）雷达成像的稀疏恢复算法可能会在收发器对之间的相位不匹配的情况下失去其优势。 在这封信中，我们确定了随机相位不匹配对成像问题的影响可能会成为MIMO点扩展函数幅度的缩小因子。 因此，我们建立了成功的支持恢复条件和针对所涉及问题的正交匹配追踪（OMP）算法的性能度量，这两者都是缩减因子的函数。 同时，提出了通过期望最大化（SIEM）进行稀疏成像的方法，以缓解面对相位失配的OMP性能损失。 数值结果证实了分析结果，并说明了SIEM算法的有效性。

在跨发射机和接收机的载波偏移下，多/输入多输出（MIMO）雷达成像会遭受性能下降的困扰。 本文从MIMO点扩展函数（PSF）的角度分析了载波偏移对稀疏目标成像的影响。 建立了使用正交匹配追踪（OMP）成功进行支持恢复的条件，并且根据l（2）距离来表征性能损失。 提出了一种考虑载波偏移引起的扰动的稀疏成像算法，该算法对OMP算法进行了改进。 数值实验证实了这一分析。

在[1]中，通过迭代最小化（SLIM）方法进行的稀疏学习已被证明在MIMO雷达模型的高分辨率成像中是有效的。 但是，那里的回声模型是直接根据离散形式导出的。 成像空间的先前网格化以及所有散射体都精确位于网格上的假设。 因此，这里我们将回波模型推广到任意位置散射体的连续形式。 通过比较两个模型，我们首先指出了先前模型中的一个推导错误。 然后，我们分析了先前模型和SLIM方法在何种程度上会受到离网散射体的范围和角度偏差的影响。 根据我们的分析，由于先前模型中的采样间隔和离散距离仓的大小是根据传输的子脉冲的持续时间设计的，因此距离偏差对成像性能没有重大影响。 但是，角度偏差可能导致基矩阵不匹配，从而严重影响SLIM的重建结果。 因此，提出了一种基于自更新的SLIM（SUB-SLIM）方法，通过交替稀疏成像和自适应细化角箱来处理偏角网格散射体。 数值结果说明了我们的方法和相关分析的有效性。

采用L形MIMO雷达对运动目标进行三维成像，首先分析了MIMO雷达发射阵 列的稀疏布阵方式，其次结合压缩感知理论具体阐述了基于稀疏阵列的三维成像方法!该方法在大幅减少L型MIMO雷达发射天线的条件下，实现了对运动目标的单次快拍三维成像