近年来兴起的多输入多输出（Multiple-input Multiple-output，MIMO）雷达定位技术比传统雷达探测目标更可靠，其探测精度更高，但该技术目前还处于理论研究阶段。传感器布置对MIMO雷达定位性能至关重要。不同于传统的传感器布置问题，分布式（多基地）MIMO雷达需要发射机和接收机彼此协作来执行探测。因此，本文开展针对分布式MIMO雷达到达时间和（Time Summation of Arrival，TSOA）目标定位的发射机和接收机布局研究，基于极小化克拉美罗下界（CRLB）建立针对TSOA定位的传感器布局优化模型，使用交替方向乘子法（ADMM）对模型迭代求解，本报告的创新点如下：为了确保所有感兴趣区域都具有较高的目标定位精度，我们将感兴趣的区域划分为若干个网格点，期望目标在任何位置点的CRLB都能尽可能的小。因此，本文通过极大极小化最优性准则，对发射机和接收机的布局提出了一个非线性非凸约束优化问题。为了解决这样一个布局问题，本文应用ADMM+BFGS算法新框架，简化约束条件，将该难题分解为几个可解的子问题，交替迭代求解。仿真结果表明：采用本文方法对分布式（多基地）MIMO雷达的传感器进行布置，所有感兴趣区域内的目标都能够获得很高的定位估计精度，在一些特殊的传感器配置下，与国际上已有研究的布局结果保持一致，并且本文方法可应用于任何普遍的传感器配置下，验证了本文算法的可行性。本文的方法对于多基地雷达、无人机组网雷达、室内外定位等具有很大的应用价值。采用ADMM方法求问题的数值解，还存在计算复杂度高、实时性差等缺点。为了满足潜在的实时计算需求，求解解析解和优化算法复杂度是我们未来的研究方向。
