MIMO雷达是近年来新兴的一种雷达系统,其利用波形分集技术,显著提高了系统的目标探测及参数识别能力。相比于传统雷达系统,MIMO雷达在目标探测、噪声抑制及抗干扰能力等方面具有很大优势。压缩感知理论只需极少信号采样值即可实现信号的精确重构。由于MIMO雷达目标信号呈稀疏性,故可以利用压缩感知实现其目标信号的重构。然而MIMO雷达信号模型中感知矩阵呈严重病态性,导致压缩感知重构算法无法有效快速实现目标信号的精确重构。针对上述问题,本文进行以下研究工作,主要包括:(1)针对SL0算法因MIMO雷达感知矩阵病态性而导致其失效的问题,提出一种基于截断修正平滑l0范数的MIMO雷达目标参数估计方法。该方法基于TSVD方法,通过设置截断门限将保留的感知矩阵奇异值分成两部分,并分别对它们进行修正,并通过SVD反变换获得非病态感知矩阵,然后以非病态感知矩阵实现MIMO 雷达目标信号的重构,从而显著提高了 MIMO雷达目标参数估计速度。(2)为了解决SL0算法中所采用的高斯函数对l0范数的逼近程度差以及算法迭代过程中存在“锯齿效应”的问题,提出一种利用基于修正近似双曲正切函数的平滑l0范数算法实现MIMO雷达目标信号的重构方法。该方法构造一种对l0范数逼近程度更高的修正近似双曲正切函数,并建立基于该函数的MIMO雷达稀疏重构模型,然后利用牛顿法对其进行求解,从而能够以较高的精度重构出MIMO雷达的目标信号。(3)主要利用LabVIEW实现MIMO雷达目标快速重构的软件设计及开发。本次软件开发的创新之处在于实现了 LabVIEW与MATLAB的灵活结合,充分发挥了它们在界面设计和编程运算方面的优势。利用MATLAB Script结点技术,将目标的三维估计图显示在LabVIEW界面,完成测试软件的开发。