太赫兹波泛指频率在0.1~10THz之间的电磁波,位于微波与红外之间,处于电子学向光学的过渡频段。太赫兹雷达相比传统微波/毫米波雷达具有成像分辨率高和多普勒敏感等独特优势,是目标探测与识别领域的重要发展方向。本课题以弹道导弹防御和空间态势感知为应用背景,系统研究了太赫兹频段目标微动特征提取方法。具体地,本课题研究内容主要包括以下几个方面:第一章阐述了课题研究背景及意义,归纳了太赫兹雷达技术和太赫兹频段目标微动特征提取方面的研究现状,总结了该领域研究目前采取的主要技术途径和存在的主要问题。最后介绍了本课题的主要研究工作和文章结构安排。第二章进行了太赫兹频段目标微动特性分析。对太赫兹频段影响比较显著的微多普勒模糊特性和目标表面粗糙散射特性进行了理论分析和仿真验证,为后文的微动特征提取提供了理论基础。此外,还介绍了太赫兹频段目标微动研究实验设计,重点介绍了太赫兹雷达系统、微动模拟装置、运动模拟装置和一些配套设备等。第三章研究了非理想条件下的太赫兹频段微动目标参数估计方法。非理想条件主要指的是由太赫兹频段微多普勒敏感性带来的微多普勒模糊问题和微小振动干扰问题。针对微多普勒模糊问题,提出了基于脉内干涉的解模糊算法,其本质是充分利用宽带信号特征,将带宽内不同采样点的数据进行干涉处理以降低等效载频,有效实现了微多普勒解模糊参数估计。针对微小振动干扰问题,提出了基于时频域滤波的微动参数估计方法,该方法通过将时频域滤波与时频分析、Radon变换等手段有效结合,在微动目标高精度参数估计的基础上,实现了微小振动干扰的参数估计和信号补偿。第四章进行了基于微尺度特征的太赫兹频段微动目标参数估计。这里的微尺度特征主要包括尺寸微尺度和运动微尺度,反映在微动目标特征提取中,即为目标表面粗糙和目标微小运动。对于粗糙表面微动目标,在分析其太赫兹频段回波特性的基础上,提出了基于时频峰值的算法,有效实现了微动参数估计和目标尺寸反演。对于目标微小运动,提出了基于相位测距和经验模态分解相结合的算法,其中相位测距实现微小运动的位移测量,而经验模态分解对该位移进行分离和降噪。所提算法均经过实验验证,并进行了性能分析。第五章研究了太赫兹雷达微动目标高分辨成像方法。首先提出了一种基于微动角的微动目标高分辨/高帧频成像算法并进行了实验验证,并利用其成像结果进行了高精度微动参数反演。然后针对粗糙表面微动目标,采用了卷积逆投影成像算法,取得了较好的结果。最后,针对太赫兹频段的特殊性,分析了目标或者雷达平台振动对成像的影响,并分别提出了基于自聚焦和基于特显点的振动补偿算法,得到了聚焦良好的目标二维像。第六章进行了微动目标平动补偿研究。对于“平动+微动”目标,为了对其进行高精度参数估计和高分辨成像,首先需要进行平动补偿,但是由于微动的存在,平动补偿变得比较复杂。第六章从目标低速运动和高速运动两个角度出发,对于低速运动目标,不考虑参考距离的时变性,提出了基于多项式拟合的平动补偿算法;对于高速运动目标,考虑参考距离的时变性,提出了基于二次补偿的平动补偿算法和基于多层感知器的平动补偿算法。所有算法均经过了详细的理论推导和实验验证,并给出了性能曲线。第七章对论文的研究工作和主要创新点进行了总结,并指出了需要进一步研究的方向和潜在的应用领域。