针对旋翼目标的探测和识别一直是研究的热点和难点,目前各类探测和识别方法均不能有效提取旋翼目标特征,且具有一定局限性。近几年,随着涡旋电磁波从光学引入到射频微波领域,其特殊的螺旋相位结构和无穷的轨道角动量（Orbital Angular Momentum,OAM）模态数在雷达成像、目标探测和识别领域可能提供更多目标特征信息。因此,本文将涡旋电磁波应用于旋翼目标的探测和识别领域中,对其展开研究,其主要研究成果如下:（1）设计并实现了一种基于均匀圆阵（uniform circular array,UCA）的涡旋电磁波发生器。采用微带天线结构,利用HFSS电磁仿真软件设计了一种基于X波段的八阵元UCA天线,但不仅限于X波段和八阵元,可产生7种不同模态的涡旋电磁波,仿真和实测结果表明,在不考虑实验误差的影响,UCA天线产生的涡旋电磁波主模态纯度在90%以上,具有设计简单、多模态可调、纯度高、成本低廉等特点,为旋翼目标研究实验提供了良好的硬件支持。（2）探究了螺旋桨对OAM谱的影响,提出了一种基于差值谱线的旋翼目标特征提取方法。对比分析了有和无螺旋桨时的OAM谱图,提出了差值谱线的定义,分析了螺旋桨不同叶片参数对涡旋电磁波OAM谱的影响,指出只有螺旋桨叶片数对OAM谱存在谱扩散现象,其他叶片参数则不存在谱扩散现象,通过实测实验结果表明,利用差值谱线能准确估计出螺旋桨叶片数。（3）提出了一种正负模态相消的混合多普勒解耦合方法和一种基于混合多普勒的旋翼目标特征提取方法。考虑旋翼目标处于悬停状态,首先,构建了旋翼目标与涡旋电磁波的回波模型,推导了混合多普勒表达式,详细分析和推导了解耦合方法和旋翼目标特征反演公式,同时分析了旋翼目标位置对混合多普勒极值的影响;接着,针对不同旋翼目标进行仿真实验,结果表明均能有效提取旋翼目标叶片数、叶片长度、螺旋桨转速、目标位置等多个特征,同时指出利用高模态的涡旋电磁波可放大旋转多普勒值,从而提高旋翼目标参数估计精度;最后,实测结果表明,旋翼目标各特征参数估计误差不大于10%,具有较高的识别率和准确率。