随着全球范围内军事武器技术和电子对抗技术的快速发展,国际间政局日益复杂、风云变幻,各国对于弹道导弹弹头目标的识别方法的研究日趋活跃。本文以MIMO(Multi-Input Multi-Output)雷达下弹头目标的参数估计和运动特征检测、识别问题为研究课题,重点研究了分置天线MIMO雷达接收信号模型和弹头目标运动参数估计性能、弹头目标在三维空间运动的状态空间模型,并应用新的局部最优检测LOUD(Locally Optimum Unknown Direction)算法对目标状态突变特征检测。经过与似然比检测(Likelihood Ratio Test)等检测算法对比发现,该LOUD方法检测快速,对微小特征变化灵敏度高。本文主要研究内容分为四个部分:第一部分:分置天线MIMO雷达信号建模及参数估计;介绍了MIMO雷达的分类和原理、特点,主要研究了分置天线MIMO雷达基本原理和特点以及MIMO雷达发射和接收信号的特点,并在回波信号模型的基础上推导了目标参数最大似然估计方法和性能分析等。第二部分:建立弹头目标细微运动模型;为深入分析真弹头目标与假弹头目标的区别和特征,对飞行在自由段的弹头目标运动模型进行分析,将弹头复杂运动分解为平动和微动,并对弹头的微动进行数学建模分析。第三部分:建立弹头目标运动状态空间模型描述;根据线性系统理论,分析弹道目标的运动特点,建立MIMO雷达目标状态观测方程和目标空间运动转移方程,构建弹道目标运动状态空间模型。第四部分:假设检验理论在弹头目标识别中的应用;介绍一般假设检验理论,将真假弹头在细微运动上的差异反映到状态方程的系数矩阵中,构建弹头识别二元复合假设检验问题,应用LOUD算法进行局部变化特征检测。把LOUD算法跟理想情况下的似然比检测(Ideal Likelihood Ratio)、广义似然比检测(GLR)等算法进行对比仿真,分析不同算法的检测性能,仿真结果证明了LOUD算法的有效性。