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多输入多输出（MIMO）雷达技术在合成孔径成像系统中展现出显著的潜力。本文为美国乔治亚理工学院的博士论文，共计149页。研究重点分析了MIMO雷达如何通过改进信号处理体系结构，提升合成孔径雷达（SAR）和合成孔径声纳（SAS）系统的图像质量和区域覆盖能力。MIMO技术不仅在接收端展现出多通道优势，还可以充分利用发射自由度，进一步增强系统性能。

然而，MIMO在实际应用中仍面临两个主要挑战：一是距离旁瓣性能的下降对图像质量的负面影响，二是如何有效缓解这一问题。为此，本文提出了一种新的失配滤波方法。为此，本文推导了抽样理论中的新结果，能够量化广义平稳随机过程在非均匀抽样时出现的混叠现象。这些结果不仅适用于重复采样场景，还被用于量化方位模糊对MIMO SAR/SAS图像对比度的影响。

本文的研究成果体现在以下几个方面：首先，通过MIMO雷达的信号处理体系结构，系统性地分析了其在SAR和SAS中的适用性；其次，深入探讨了MIMO技术在多通道合成孔径成像中的优势与局限性；最后，通过创新性的失配滤波方法和抽样理论的新成果，提出了有效解决MIMO系统中的混叠问题的方案。

文章结构安排如下：第1部分为引言，介绍研究背景和主要问题；第2部分详细阐述MIMO雷达的信号处理方法；第3部分重点分析MIMO在合成孔径成像中的应用；第4部分探讨MIMO雷达中的距离旁瓣控制技术；第5部分结合重复采样与多通道采样机制进行深入讨论；第6部分详细描述多通道SAR/SAS系统的混叠问题；最后，第7部分总结研究成果并提出未来发展方向。

附录A详细介绍了广义平稳随机过程的相关理论；附录B则探讨了重复采样信号的频谱特性。

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