当前,雷达面临的作战环境更加复杂恶劣,除了需要应对传统的“四大威胁”以外,无人集群新型作战样式的出现也对基于传统体制的机械扫描雷达和电子扫描阵列雷达带来了极大的挑战。全息凝视雷达采用低增益宽发射波束,通过同时多波束形成来进行回波接收以实现目标的检测与跟踪,并且具有抗截获与同时多目标的检测识别能力。由于全息凝视雷达的低发射增益使其需要更长的积累时间来达到一定的检测性能。而机动目标回波的跨距离单元徙动与跨多普勒单元走动现象会严重影响长时间积累的增益。传统针对机动目标的积累方法达不到对机动目标检测性能要求。因此本文研究了基于全息凝视雷达的机动目标长时间积累检测算法,主要内容如下:（1）研究了全息凝视雷达工作原理,并将其独特的泛探波束收发模式与数字阵列雷达的其他几种波束收发模式进行对比分析。随后针对其独特的波束收发模式,搭建了一套全息凝视雷达的回波信号处理流程。并对其中的关键步骤进行了说明。同时推导了全息凝视雷达机动目标回波信号模型,利用模型和仿真分析了对回波信号进行长时间积累时会遇到的跨距离单元徙动与跨多普勒单元走动问题,以及对积累效果的影响程度。（3）针对匀加速运动目标探测问题,其回波信号会在积累的过程中发生跨距离单元走动与跨多普勒单元走动的现象。处于近距离高信噪比场景下的目标,首先提出了KT-IDPT算法,利用Keystone变换校正距离走动,再利用IDPT算法估计出目标运动加速度并对其引起的多普勒走动进行补偿。其算法复杂度低,能够实现单目标的快速探测。随后针对远距离低信噪比场景下的多目标检测问题,提出了Radon-KT-LVT算法。利用Radon变换快速求出速度模糊因子,LVT算法良好的时频聚焦性能与交叉项抑制能力为微弱多目标回波的积累检测与分辨提供基础。（4）针对更高阶的运动目标探测问题,提出了Dechirp DP-WD混合积累算法。在对长时间进行合适的分段以后,通过Dechirp方法补偿目标回波的相位并进行段内相参积累,随后利用改进的小波去噪算法对段内相参积累结果做进一步的滤波处理。最后在段间利用动态规划算法进行非相参积累,在对动态规划积累结果进行状态回溯的同时即可得到目标的运动轨迹与运动参数。与现有的相参积累算法和非相参积累算法相比,该算法在检测性能与复杂度之间取得了较好的平衡。