多发多收（Multiple Input Multiple Output,MIMO）雷达采用多个发射阵元和多个接收阵元,充分利用了雷达的发射自由度,在地面运动目标指示（Ground Moving Target Indication,GMTI）的过程中能够发挥相当可观的作用。将空时自适应处理（Space-Time Adaptive Processing,STAP）的基本架构与MIMO雷达系统特性相结合,得到的MIMO STAP与传统的单输入多输出（Single Input Multiple Output,SIMO）STAP相比,具有更高的多普勒分辨率和更低更清晰的杂波陷波。进一步考虑运用先验知识,进行MIMO STAP的自适应发射波形和接收滤波器的联合优化,可以进一步增强对低速地面运动目标的检测性能。论文的主要工作包括:第一章绪论。对本文课题的背景与意义进行了归纳和阐述,对GMTI的相关技术以及MIMO雷达发射端STAP技术的研究现状进行了总结,并对全文的结构进行了介绍。第二章介绍了前斜视STAP的基础理论。分析了前斜视雷达的工作模式和任务特点,对回波信号进行建模,总结了最优STAP的基本方法,针对于最优STAP方法计算量大和获得大量用来估计协方差矩阵的独立同分布样本数存在困难的问题,介绍了降维STAP方法,并对几种方法进行了仿真和比较。本章作为全文的基础,其输出可作为后两章联合优化的先验和前提。第三章介绍了脉冲间发射波形不变的MIMO雷达发射波形-接收滤波器联合优化的相关方法。总结了在能量约束下MIMO雷达收发联合优化设计,以最大化输出信干噪比（Signal-to-Interference-noise ratio,SINR）为优化准则,采用循环迭代的方法以解决非凸优化问题,该算法可以有效降低算法的最小可检测速度（Minimum Detectable Velocity,MDV）。针对多目标条件下,导向矢量相近的目标产生的互抑制现象,提出基于杂波协方差矩阵重建的联合优化方法,可有效降低目标间的相互干扰。最后,针对目标导向矢量存在误差的非理想条件,进行了稳健的MIMO雷达收发联合优化设计。第四章将脉冲间发射波形不变的MIMO雷达发射波形-接收滤波器联合优化拓展到脉冲间变化的模式。讨论了加入恒模约束和相似性约束下的脉冲间发射波形变化的联合优化方法,由于优化问题是非凸性的问题,采用松弛和随机化方法、分式规划和类功率迭代方法解决恒模约束下的优化问题;采用松弛和秩1分解方法、分式规划和SWORD（Signal Waveforms Optimal-under-Restriction Design）方法解决相似性约束下的优化问题。通过仿真实验,验证了在本文的处理方法下,脉冲间发射波形变化的优化方法将进一步提高运动目标的检测水平,并且在加入恒模约束和相似性约束后,联合优化的动目标检测性能不会有明显的下降。第五章是总结与展望。概括了全文的主要工作内容和创新点,并提出了对未来的研究工作的展望。