运动目标检测是合成孔径雷达(SAR)领域中的研究热点之一,无论在军事上还是在民用中都具有非常重要的意义。目前,世界上许多国家都在积极发展动目标检测技术,研制先进的动目标检测雷达系统,努力寻求各种高效、实用的动目标检测方法。本论文围绕杂波抑制检测动目标和目标运动参数估计两个关键问题展开研究,主要工作包括以下几个方面:本文首先简单介绍了SAR的发展趋势以及机载SAR动目标检测的研究进展,概述了本文的主要内容。然后分析了SAR的静止目标和运动目标回波模型,深入探讨了目标运动引起的多普勒质心和调频率变化,并仿真分析了这些变化对常规SAR成像结果的影响。其次本文研究了基于SAR杂波抑制的动目标检测方法,包括频域滤波法,子视对消法和改进的分数傅立叶变换法。频域滤波法处理简单、运算量小,但是存在速度盲区,需较高PRF,无法解决散焦问题,检测效果一般。子视对消法可抑制相干斑,但是图象方位分辨率降低,各视图象需要配准。传统的分数傅立叶变换法是通过搜索旋转角度来使动目标聚焦,而对静止杂波没有任何的抑制作用,本文在传统分数傅立叶变换法的基础上提出了一种改进算法,能够在使动目标聚焦的同时抑制掉静止杂波,从而提高了信杂比,具有更好的检测效果,可适用于强杂波环境,而且能够准确的估计出动目标的参数。最后本文研究了基于时频分析的SAR动目标参数估计。WVD具有最理想的时频聚集性,但是在多目标信号时受交叉项影响严重,并且频域不模糊范围减小一半。STFT、SPEC能够抑制交叉项影响,但是时频聚集性没有WVD好。本文在详细探讨了WVD和STFT、SPEC特性的基础上,给出了一种改进的时频分析算法,改进后的方法具有良好时频聚集性的同时不受交叉项的影响,能够更有效地检测出目标和进行参数估计。本文结合Clean思想给出了动目标的多普勒调频率和中心频率的方法,仿真验证了所提方法的有效性。