多输入多输出(MIMO)雷达是一种新体制雷达，具有阵列扩展、回波信息自由度高等优点。稀疏理论是近年来提出的一种能够以远低于奈奎斯特采样频率高概率恢复原始信号的新理论。《基于稀疏理论的MIMO雷达运动目标三维成像》将MIMO雷达与稀疏理论相结合，探讨针对复杂运动目标的短时(单快拍)成像问题。《基于稀疏理论的MIMO雷达运动目标三维成像》较为深人地论述基于稀疏理论的MIMO雷达成像基本理论和方法，**介绍作者在该领域的**研究成果。《基于稀疏理论的MIMO雷达运动目标三维成像》7章，内容包括：绪论、MIMO雷达成像基本原理、均匀阵列MIMO雷达的超分辨三维成像、稀布阵列MIMO雷达三维成像、双基结构MIMO雷达三维成像、基于多快拍图像相干融合的MIMO雷达三维成像以及总结与展望。

目录 前言 缩略词对照表 第1章 绪论 1 1.1 运动目标三维成像基本方法 2 1.2 MIMO雷达成像技术 4 1.3 基于稀疏性的微波成像技术 7 1.4 本书内容结构 8 第2章 MIMO雷达成像基本原理 10 2.1 MIMO雷达空时采样等效原理 10 2.2 MIMO雷达成像模型 13 2.2.1 阵列结构 14 2.2.2 信号模型 14 2.3 影响成像性能的主要因素 17 2.3.1 发射波形正交性 17 2.3.2 阵列结构 21 2.3.3 目标相对雷达的视角 24 2.3.4 目标参数估计精度 27 2.4 基于稀疏理论的MIMO雷达成像 30 2.4.1 运动目标雷达图像的稀疏性 31 2.4.2 压缩感知成像理论 32 2.4.3 矩阵填充成像理论 34 第3章 均匀阵列MIMO雷达的超分辨三维成像 37 3.1 基于压缩感知的MIMO雷达波形分离 37 3.1.1 CS波形分离方法 38 3.1.2 仿真分析 39 3.2 基于压缩感知的二维方位向超分辨成像 47 3.2.1 CS超分辨成像方法 47 3.2.2 CS基失配问题及对二维方位向超分辨成像的影响 48 3.3 基于KCS的超分辨成像 52 3.3.1 KCS超分辨成像方法 52 3.3.2 一种降维KCS超分辨成像方法 53 3.3.3 仿真分析 56 第4章 稀布阵列MIMO雷达三维成像 65 4.1 成像模型 65 4.1.1 阵列模型 65 4.1.2 信号模型 66 4.2 基于联合稀疏性的行/列稀布阵三维成像 67 4.2.1 分维压缩模型 67 4.2.2 分维压缩原理 68 4.2.3 成像方法流程 70 4.2.4 仿真分析 71 4.3 基于矩阵填充的随机稀布阵三维成像 77 4.3.1 基于结构化MC的MIMO雷达成像方法 77 4.3.2 仿真分析 79 第5章 双基结构MIMO雷达三维成像 84 5.1 成像模型 84 5.1.1 双基成像模型I 84 5.1.2 双基成像模型II 87 5.1.3 仿真分析 90 5.2 超分辨三维成像 92 5.2.11 D-SL0算法 92 5.2.2 MD-SL0算法 93 5.2.3 基于MD-SL0的超分辨三维成像方法 95 5.2.4 仿真分析 97 5.3 稀布阵列三维成像 100 5.3.1 稀布阵列成像模型 100 5.3.2 基于MC的稀布阵列三维成像方法 101 5.3.3 仿真分析 103 第6章 基于多快拍图像相干融合的MIMO雷达三维成像 105 6.1 多快拍MIMO雷达信号模型 105 6.2 越距离单元徙动校正 107 6.2.1 MTRC现象分析 108 6.2.2 MTRC校正方法 108 6.2.3 MTRC对CS波形分离方法的影响 110 6.2.4 仿真分析 111 6.3 多快拍三维图像相干融合 115 6.3.1 包络对齐与相位校正 115 6.3.2 合成转速估计 118 6.3.3 相干融合 119 6.3.4 仿真分析 120 6.4 双基MIMO雷达多快拍三维成像 125 6.4.1 双基合成转速估计 125 6.4.2 仿真分析 127 第7章 总结与展望 129 7.1 总结 129 7.2 展望 130 参考文献 133 附录 145 附录A PCM信号相位编码值 145 附录B 单基成像模型斜视条件下非正交基证明 146 附录C 双基成像模型下线性无关向量组证明 146 附录C1 双基成像模型I线性无关向量组证明 146 附录C2 双基成像模型II线性无关向量组证明 146