米波雷达由于具有较远的探测距离、抗反辐射导弹和天然的反隐身性能等优势而备受关注。然而,米波雷达波长较长,通常波束较宽,角度分辨力较差。对于低仰角目标,由于受到严重的多径效应的影响,米波雷达难以从空域、时域和频域上对直达波和多径回波进行区分。尤其是在实际的复杂阵地条件下,多径回波呈现出多路径、幅度及相位不规则变化的特征,导致米波雷达低仰角测高问题成为低空目标探测与跟踪领域内亟待解决的工程难题之一。本文以米波雷达实际的工程应用为背景,在前人研究工作的基础上,针对实际复杂阵地下米波雷达低仰角测高若干问题进行了研究,主要的研究内容概括如下:1.研究米波雷达低仰角测高技术,并对某型号米波雷达实测数据进行处理分析。首先,研究了三种米波雷达低仰角目标的信号模型:经典多径模型、扰动多径模型和多反射中心多径模型。随后,研究了常用的米波雷达测高算法,推导了经典多径模型下阵列输出信号的幅相特性,并对三种典型阵地的米波雷达实测数据处理分析,分析了不同阵地条件对回波幅相特性的影响以及常用测高算法的测角和测高效果。2.研究复杂阵地条件下基于正交匹配追踪的低仰角测高方法。首先,针对经典多径模型与实际阵地环境中的回波不匹配的问题,本文提出了扰动多径模型。随后,通过阵列输出信号的空域超完备表示构建稀疏重构模型,采用正交匹配追踪算法对入射信号进行稀疏重构。当算法收敛,可以根据入射信号的稀疏结构求得目标仰角的估计,进而得到目标高度。计算机仿真表明所提算法能够高精度的估计出预设的扰动参数、具有较强的相干信号分辨能力。最后,通过对某型号雷达的实测数据处理对所提算法进行验证。3.研究基于稀疏贝叶斯学习的复杂阵地低仰角测高方法。首先,本文将扰动多径信号模型中的扰动参数作为一个超参数代入到稀疏贝叶斯学习信号模型中。随后,根据入射信号的稀疏结构,借助EM算法迭代优化求得目标仰角的估计,进而得到目标高度。计算机仿真对扰动参数、不同信噪比和不同扰动大小下所提算法进行了分析,结果表明所提算法能够对预设的扰动参数进行高精度的估计,在不同信噪比及扰动大小下所提算法性能优于现有算法。最后,通过实测数据处理对所提算法进行了验证,对比了两条不同方位区间、同一时间段内的两条航线的实测数据处理结果,所提算法能够得到较好的测角和测高效果,并且对复杂阵地的影响并不敏感。4.研究基于阵列协方差向量稀疏重构的多反射中心多径的低仰角测高方法。首先,本文引入多反射中心多径信号模型,将多径回波建模为一组角度间隔较近同时多径信号的数目未知的相干信号。随后,将阵列测向的观测数据从阵列输出数据转化为阵列协方差向量的形式,并利用稀疏贝叶斯学习灵活算法的结构,提出了一种基于阵列协方差矩阵稀疏重构的多反射中心多径低仰角测高方法。计算机仿真和实测数据处理结果均表明本章算法相比于现有DOA估计算法具有更高精度的角度估计性能。同时,多反射中心多径模型一定程度上反映了实际环境中回波在空间上的分布情况,相比于经典多径模型更适用于复杂阵地条件下米波雷达低仰角测高问题。5.研究基于空域滤波的相邻相干信号角度估计方法。围绕空域相邻相干信号的分辨及角度估计问题,提出了一种基于空域滤波的相邻相干信号的角度估计算法。首先,分析了现有的相干信号角度估计算法如子空间类超分辨算法、最大似然类算法以及稀疏恢复类算法的优缺点。并着重指出稀疏重构类算法内在的目标函数约束与高精度DOA估计的要求并不吻合,并没有从根本上解决高精度DOA估计的问题,当角度间隔较小或信号之间具有强相关性时,稀疏重构类算法性能会出现明显下降。最后,本章采用空域滤波的方法,将相干信号彼此分离,最大限度的消弱信号之间的相干性对角度估计的影响,同时也避免最大似然算法多维非线性的角度搜索。仿真分析了本章所提算法的测角性能随信噪比、采样点数和目标角度间隔的变化,相比于其他类型的算法,本章算法能够取得更高精度的测角结果,同时能够接近Cramer-Rao界。