一种基于深度学习的非正交波形MIMO雷达成像方法

本发明公开了一种基于深度学习的非正交波形MIMO雷达成像方法，包括以下步骤：构建MIMO雷达回波信号模型，获得整个成像场景下的目标回波信号；在发射波形满足理想正交条件下，将所述目标回波信号中不同波形的信号进行分离，得到不同波形对应的波形矢量，并进行方位向压缩，得到MIMO雷达的理想目标图像；将MIMO雷达回波信号模型中不同接收阵元处的频域回波信号和所述理想目标图像作为训练集，对构建的深度网络模型进行训练，得到训练好的深度网络模型；利用训练好的深度网络模型对实际的目标回波信号进行目标成像；本发明通过训练好的深度网络回波对回波信号进行处理，能够有效抑制波形间的耦合干扰，并高效地获取目标高分辨图像。