利用合成孔径雷达(SAR:Synthetic Aperture Radar)进行地面动目标指示(GMTI:Ground Moving Target Indication)的主要任务是在所观测区域的SAR图像中探测出动目标，并估计其运动状态，判定其实际位置。由于其在军事和民用领域都有很重要的应用价值，因而对其研究备受关注。就实现方式而言，可分为多通道/多天线方式和单天线方式。本文就利用单天线实现SAR-GMTI做一研究。　　对于给定的一幅SAR图像，要从其中探测出动目标并估计其运动状态，在技术层面面临以下挑战。首先目标运动导致其在图像中呈散焦状态，图像在背景中幅度较低，被背景杂波所淹没，因此增加了探测难度；其次，为避免距离模糊，SAR一般采用低脉冲重复频率(PRF:Pulse Repetition Frequency)，但这会造成目标距离向速度引起的多普勒中心发生模糊，因此在求解距离向速度分量时需要解决多普勒中心模糊问题；另外在低PRF时，目标的多普勒轨迹和背景多普勒轨迹在距离多普勒平面上相互混杂，当背景较强时，会影响目标基带多普勒中心的估计精度；最后，方位向速度分量导致目标在方位向散焦，由于它和背景混杂在一起，当使用自聚焦方法或相位估计方法时，会影响其相位估计精度，从而影响方位向速度的估计精度。为此本论文做了如下工作。　　分析了动目标在SAR图像中的表现以及对其检测所存在的问题。建立静止目标和动目标模型，分析两者回波之间的相位差异和成像差异，指出动目标在图像中散焦和错位的原因和解决问题的关键所在。　　研究了在单幅复数SAR图像中的动目标检测问题。提出了基于对称散焦技术的新探测方法，该方法用于探测有方位向速度分量和距离向加速度的动目标。其基本思想是使用两个仅仅区别于相位响应符号的方位匹配滤波器对整幅SAR图像分别散焦处理，获得两幅散焦SAR图像。在这两幅SAR图像中，每一个静止目标弥散到相同的程度，而每个运动目标则弥散程度不同。通过逐块求取两散焦图像的锐度差，就可以去掉背景而显示出动目标。理论分析和实验结果表明该方法不仅有效且高效，且理论上不受背景杂波的影响。　　研究了动目标的距离向速度估计问题。对于使用对称散焦技术探测出来的动目标，从原始SAR图像中隔离出来之后，将其转换到距离多普勒平面。利用两种方法解多普勒模糊，一是在多普勒平面利用自距离纠正方法解多普勒模糊；二是在距离多普勒域结合运动方程利用Radon变换求得多普勒轨迹的斜率，然后将多普勒轨迹的斜率换算成粗略距离向速度之后，用于解多普勒模糊。解多普勒模糊的结果是求得目标的多普勒中心相对于PRF的整数部分，即多普勒模糊数；利用名义谱法求其基带多普勒中心，即相对于PRF的分数部分。从波形多样性入手，设计了双频SAR波形，用以解多普勒模糊，从而精确估计目标的距离向速度。本文从信号采样的角度修正了动目标的方位向错位公式。　　研究了动目标的方位向速度估计方法。本文对对称散焦探测技术加以扩展，使用对称散焦滤波器组估计方位向速度。理论上该估计方法对地杂波有很强的抑制能力，因而在背景强而目标速度大时有较传统算法有很大的优势；研究了相位梯度方法做目标图像的多普勒斜率估计问题，并利用仿真和实测数据实验将两者做了比较。　　为说明速度估计方法的可行性和有效性，利用仿真和实测数据对提出的估计方法做了实验验证。实验结果说明这些方法工作得很好。　　通过研究，本文探讨了使用单天线实现SAR-GMTI的方法，改善了动目标检测效果，在军用和民用领域有一定的应用价值和实际意义。　　最后概括研究成果，并指出本课题需要进一步研究的问题和探讨方向。