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天波雷达因其探测距离远、监视范围广、性价比高、反隐身和抗低空突袭能力强等优点,受到了世界大国的重视,被广泛应用在各类国防军事和海态监测等民用领域中。相较于常规雷达,天波雷达特殊的工作方式使其具备了许多优势,然而其复杂的工作环境也使其面临一系列挑战:在长脉冲积累时间的条件下,机动目标的的多普勒谱展宽加剧,使得机动目标的检测和参数估计十分困难;接收信号中存在具有较强方向性的射频干扰和瞬态干扰,这类功率较大的干扰是限制目标检测和参数估计的重要因素。针对上述问题,本文主要对天波雷达中的机动目标参数估计以及DOA估计展开研究。本文的主要工作如下:（1）机动目标参数估计算法的对比研究对天波雷达中的机动目标回波的多普勒谱展宽进行了分析,给出了两种具有代表性的机动目标参数估计算法:基于高阶模糊函数（HAF）的机动目标参数估计算法和基于魏格纳-霍夫变换（WHT）的机动目标参数估计算法,并分别利用实测数据对这两种算法进行了仿真分析,最后通过仿真实验对比了这两种算法的性能,分析了各自的优缺点。（2）基于稀疏重构的机动目标参数估计算法研究针对已有机动目标参数估计算法中的不足,给出了一种基于稀疏重构的机动目标参数估计算法,该算法通过将天波雷达回波的短时傅里叶逆变换建模为一个稀疏优化问题,并利用分裂布雷格曼迭代对该问题进行求解,最后通过对所得稀疏时频分布进行霍夫变换来估计机动目标的运动参数。仿真结果表明,本文算法比基于HAF和基于WHT的机动目标参数估计算法精度更高,并且本文算法要求的输入信噪比门限更低。（3）基于稀疏重构的高分辨率DOA估计算法研究给出了一种基于Meridian先验DOA估计算法,该算法对稀疏向量施加概率密度集中在零值的Meridian先验分布,通过求解稀疏向量的最大后验估计来获得目标信号的DOA估计。仿真结果表明,相较于经典的l1-SVD算法,本文算法具有更高的分辨率。