地面/海面动目标检测(GMTI/MMTI)是机载/星载雷达监视的主要任务,而运动平台下视观测时,可能存在较强的杂波回波,影响目标的检测与识别。当雷达对海观测时,由于海面的时变性,海杂波特性与地杂波大不相同,需根据海面的波动特性,对海杂波进行准确建模以进行进一步处理。共形阵具有减小载机负荷和空气阻力、增大雷达有效孔径等诸多优点,为了检测海面弱小目标,有必要利用共形阵进行观测。针对地海杂波特性及海面目标信息获取问题,本文涵盖海杂波统计特性分析及空时建模、共形阵地海杂波处理、洋流估计及动目标聚焦等方面,主要研究内容如下:1、传统空时信号模型中,将杂波的统计幅度假设为某种分布,对于海杂波,将脉冲间的相关矩阵添加到时域相关矩阵表示海面的运动性。然而,这种海杂波模型不能直接反映出海杂波的时变性质。针对海面的时变性,提出了一种基于物理海表面模型的海杂波空时模型,该模型中杂波幅度是时间和空间的函数,而不是统计值。给定具体的位置和时间,海杂波散射系数和径向速度可以在物理海表面的基础上计算得到,二者都随时间变化,与海表面的时变性相对应。此外,建模了空间通道间的去相关因子,对海杂波的空域协方差矩阵有影响。仿真的角度-多普勒谱和SCNR loss表明,海杂波的散射系数使空时自适应处理性能恶化,径向速度导致4级海况下的杂波谱比2级海况扩展更大。通过该海杂波模型,还可获得海杂波多普勒谱,不再是经验多普勒谱。最后基于实测数据,验证了该模型的有效性,并分析了典型STAP方法的海杂波抑制性能。2、针对共形阵情形下,采样协方差矩阵求逆(sampling matrix inversion,SMI)得到的最小方差谱会发生很大程度的展宽,进而影响目标检测性能的问题,提出了增益谱分析方法。该方法利用增益权进行杂波处理,即在权中考虑了阵元增益,因此能够更好地对实际杂波进行匹配。在所提方法的基础上,重点分析了机身共形圆台阵圆心角和阵元主瓣宽度对杂波特征值、最小方差谱及增益谱的影响,为最优共形阵设计提供了理论依据。仿真结果表明,较大的主瓣宽度可以使最小方差谱展宽减小,而较大的圆心角可以使增益谱的性能更优,并且,利用增益权处理可以有效提高主瓣杂波下目标的检测性能,且当圆心角较大时,增益权的处理结果明显优于传统SMI。并且,增益权对共形阵下海杂波的处理同样有效,可以明显减小海杂波谱宽度。3、进行雷达目标检测时,CFAR处理通常需要已知或假定背景杂波的分布类型,可以通过原始数据与假定分布之间的拟合度来选择合适的分布模型。通常的分布拟合度需根据数据的直方图统计与假定分布的理论分布曲线获取,从而根据最佳拟合度来确定分布模型。但是,当样本数目较少时,数据直方图欠平滑,波动较大,从而影响后续拟合度的分析。本章针对小样本海杂波数据,根据一定的计算准则获得采样数据的图形特征,在图形的层面上选取最匹配数据的分布类型。在获取图形特征的过程中,在原步骤的基础上进行简化处理,即直接使用原始有序数据作为检验统计量,避免了其他检验统计量的计算及排序。本文采用实测机载环视SAR不同扫描角下的海杂波数据,利用直方图统计对应的拟合度指标与图形拟合度分别对数据进行分析,结果表明,当海杂波数据直方图与两种分布曲线均较接近时,利用传统的拟合度指标可能得到不同的分布模型结果而难以进行判别,而利用图形特征可以明确得到更加匹配的分布模型。并且海杂波在正侧视下比在斜视下更接近瑞利分布,而Weibull分布和K分布在不同视角下与海杂波的匹配性能相似。4、提出了一种运用机载环视SAR海杂波数据估计洋流速度的方法。每个波束扫描角下,经过距离和方位压缩可以得到海杂波距离-多普勒图像,进而可以得到对应的平均多普勒谱,且与高斯谱匹配良好。因此,多普勒谱的均值可以表示多普勒中心偏移量。多普勒中心随着波束扫描角变化,变化趋势近似正弦形状的函数。在某个局部观测区域内,洋流大小和方向是固定的,因此洋流引起的径向速度也是扫描角的正弦函数。因此,洋流速度可以通过谐波的幅度计算得到,利用多个多普勒偏移值可以计算洋流方向。事实上,径向速度不仅包括洋流,而且包括波浪运动分量,然而,该方法避免了获取散射体的径向速度,可以直接得到洋流速度。洋流估计值与实测洋流速度大小接近,说明了该方法的有效性。5、提出了一种基于一阶离散多项式相位变换(discrete polynomial-phase transform,DPT)的地面动目标聚焦及运动参数估计方法。首先,利用DPT减少目标相位阶数,其次,用Keystone变换校正剩余的距离走动,然后在方位FFT(fast Fourier transform)之后可以估计出目标的二阶运动参数。最后,多普勒扩散补偿后,可以将目标的一阶运动参数估计出来,并可以得到动目标的良好聚焦结果。与传统SAR成像方法相比,所提方法可以去除多普勒模糊和方位谱分裂的影响,另外,由于避免了目标运动参数搜索过程,计算效率较高,满足了目标实时成像的需求。实测数据的处理结果证明了所提算法的有效性。