超宽带多输入多输出(Ultra-wideband Multiple-input Multiple-output，UWB-MIMO)雷达是近几年提出的一种新体制雷达，其很好的融合了超宽带技术与MIMO技术，使雷达具备了超高分辨能力与成像能力，但是同时也给雷达信号处理，特别是雷达信号的智能化设计与处理，带来了巨大的挑战。认知雷达被认为是雷达发展的重要方向，而自适应波形设计则是认知雷达研究的基础与重点。因为波形具有自适应性，从根本上改变了传统雷达被动的信息处理方式，能够大幅度提高雷达系统的性能与环境适应能力，是雷达实现智能化的重要途径之一，具有极为重要的理论研究与应用价值。本课题以超宽带MIMO雷达作为研究背景，从波形自适应设计的角度出发，以抑制干扰、提高目标检测与信息获取能力为目的，对自适应波形设计进行了深入的研究。论文主要工作如下:　　1)针对超宽带MIMO雷达的应用背景，分别构建了全分集和发射分集的两类UWB-MIMO雷达系统模型。根据构建的模型，研究了不同的天线架构及信号处理方法对雷达输出信噪比与检测概率的影响。研究结果表明当回波信噪比（信杂噪比）较低时，发射分集式的天线架构更有利于检测目标与抑制杂波干扰。为后续基于超宽带MIMO雷达的自适应设计提供了研究基础。　　2)基于编队雷达同频干扰抑制需求，研究了基于多种调制方式的超宽带脉冲压缩雷达正交波形的设计方法，提出了一种基于子脉冲跳时和调频的复合调制正交波形设计方法。该方法利用混沌序列和Costas序列的类随机性，可以产生大量具有优异正交性能的发射波形，避免了复杂的寻优过程，降低了系统复杂度。所设计的双调制发射信号具有较低的自相关旁瓣峰值和互相关峰值，有利于改善雷达的目标测量精度和降低回波间的干扰。通过与常规正交波形（如:正交相位编码波形、正交频率编码波形）的比较仿真验证了其优越性。　　3)针对雷达工作环境的时变特征，基于信息理论，分别以最大化目标回波信号与杂波信号间的互信息值和最小化连续时刻回波信号互信息值为设计准则，研究了杂波与噪声背景下的超宽带MIMO雷达自适应波形设计方法。该方法的实现基于发射分集的天线架构，根据目标先验角度信息，采用接收端波束形成技术，分别得到来自目标与杂波的回波信号。并以此计算相应互信息值，根据设计准则，得到最优化发射信号。与传统基于信息理论的波形设计方法相比，利用该方法设计得到的发射信号能够更加有效的抑制杂波信号，提高目标信息获取量。　　4)在同样的时变背景下，基于目标检测理论，提出了一种以最优化检测为准则的自适应波形设计方法。该方法将包含杂波与噪声的接收信号看作是一个满足多元分布的Dirichlet混合模型。通过Dirichlet过程混合模型簇分离算法，对信号中包含的不同目标进行分离与参数识别。在此基础上对发射信号的能量进行了优化分配，将能量集中在目标与杂波频域响应间差异最大的频段内，以获得最大的SCNR（信杂噪比）与目标检测概率。通过该方法可以根据环境的变化，利用了超宽带信号频率成分的丰富性，自适应的调整发射信号，达到抑制杂波干扰，优化检测性能的目的。理论分析和仿真实验均验证了该方法的可行性。