发射分集多输入多输出(Multiple-input Multiple-output,MIMO)雷达作为MIMO雷达的一种形式,发射正交波形并可在接收时形成同时多波束,因此发射分集MIMO雷达兼顾了 MIMO和相控阵雷达的特点。该体制充分利用了各阵元信号的正交性,在系统自由度、角度分辨能力、干扰抑制性能等方面具有显著的优点,近年来受到广泛的关注。本文针对发射分集MIMO雷达中的波形设计以及参数估计技术进行了研究,主要的研究工作包括:1.研究了发射分集MIMO雷达的波形设计技术。在自相关函数、互相关函数以及模糊函数的基础上对单基地和双基地发射分集MIMO雷达进行了分析。针对单基地发射分集MIMO雷达正交波形设计的问题,提出了基于交替指向的正交波形与失配滤波器联合优化设计方法。仿真结果表明,上述方法能够有效降低正交波形的自相关旁瓣和互相关旁瓣。针对双基地MIMO雷达的的距离速度模糊函数形状和分辨力随位置变化的问题,给出了一种基于距离速度模糊函数的双基地MIMO雷达相位编码信号的设计方法。该方法能够根据目标位置的先验信息,改善正交波形的距离速度分辨力。2.针对发射分集MIMO雷达目标时延一多普勒参数估计问题,分析了 MIMO雷达自适应脉冲压缩方法,研究了一种基于多普勒补偿的时延一多普勒脉冲压缩方法。该方法与匹配滤波器组的方法相比,具有在单个脉冲下分辨多个目标的能力。针对稀疏的目标探测场景,采用分布式压缩感知(Distributed Compressed Sensing,DCS)理论解决发射分集MIMO雷达目标参数的高精度估计问题,给出了基于DCS的发射分集MIMO雷达时延—多普勒参数联合估计方法,获得比APES+Capon更高的参数估计精度。3.针对发射分集MIMO雷达散射点位置—幅度联合估计的问题,在分析MIMO雷达布阵模型基础上,研究了发射分集MIMO雷达的虚拟孔径阵列的形成,分别给出了基于快速极坐标格式(Fast Ploar Format Algorithm,FPFA)的MIMO雷达场景重构方法,以及基于压缩感知的发射分集MIMO雷达后向投影(Backward Projection,BP)场景重构方法。基于FPFA的MIMO雷达场景重构方法具有单次快拍估计的特点,解决了目标复杂运动带来的补偿问题;与时域和其它空间谱域估计方法相比,该算法利用了距离向和方位向的尺度变换,因此其计算复杂度明显降低。基于压缩感知的MIMO雷达后向投影算法避免了 BP算法中的插值,在高信噪比下能够消除BP成像带来的高旁瓣问题,更有利于对弱小目标的重构。4.开展了多载波发射分集MIMO雷达研究。根据多载波各个子载波的多普勒频率关系,提出了单次脉冲下的多载波雷达速度估计的信号处理方法。该方法能够在一个脉冲内实现目标的高分辨距离成像和速度估计,因此可以用于高信噪比条件下对远程高速、高机动目标的观测。理论分析和仿真结果表明该方法实现简单,能够在单散射点和多散射点的情况下实现有效的速度估计。本文还研究了一种距离和角度联合估计的多载波MIMO雷达信号处理方法,在单个脉冲内也可以实现距离和角度的联合测量。在此基础上,将多载波雷达的测速技术引入,给出了多功能多载波MIMO雷达的信号处理流程和框架,为开展新体制MIMO雷达系统研究提供了一种新思路。