圆周合成孔径雷达（Circular Synthetic Aperture Radar,CSAR）是一种特殊模式的合成孔径雷达（SAR）,CSAR通过平台做圆周运动实现合成孔径,具有全方位角观测、波长级高分辨以及三维成像的能力。CSAR可以实现对观测区域的长时间侦察,尤其是对重点区域的地面动目标而言,利用CSAR可以实现地面动目标长时间跟踪,获得其运动轨迹信息。具有上述地面动目标指示（Ground Moving Target Indication,GMTI）功能的CSAR系统简记为CSAR-GMTI。CSAR-GMTI要求同时实现静止目标成像与GMTI功能,其主要研究内容包括成像、地面动目标检测、地面动目标轨迹重构以及地面动目标重聚焦等。本文对上述问题进行了深入研究,主要工作以及取得的成果如下:在CSAR系统特性方面,从CSAR离散脉冲响应函数（Impulse Response Function,IRF）出发,首次指出了CSAR中特有的环形栅瓣现象,并分析了其特性,给出了环形栅瓣的半径、宽度以及幅度大小的表达式。从理论上分析了脉冲重复频率（Pulse Repetition Frequency,PRF）与环形栅瓣之间的关系,对CSAR系统参数的设计有一定指导意义。在CSAR成像方面,重点介绍了极坐标格式化（Polar Format Algorithm,PFA）成像方法,并将二维自聚焦算法引入了CSAR成像,有效克服传统自聚焦算法忽略包络误差的问题。慢速地面运动目标会在高频SAR图像中留下阴影,通过阴影检测可以间接实现地面慢速运动目标轨迹重构。本文提出了一种基于超像素分割的地面动目标阴影检测方法,该方法可以充分保留阴影结构信息,有利于阴影检测。随后,利用CSAR长时间观测能力,通过多个子孔径间检测结果关联聚类,获得目标阴影运动轨迹,通过对轨迹进行判别,滤除虚假目标轨迹,达到虚警抑制目的。快速地面运动目标在SAR图像中的阴影较弱甚至不存在,因此前述基于阴影检测的方法难以实现快速地面运动目标轨迹重构。针对这一问题,本文提出了一种单通道体制下,基于动态规划的路网约束下动目标轨迹重构算法。该方法首先通过多普勒滤波实现动目标检测,随后获得目标在距离多普勒域内的运动轨迹,并利用动态规划方法将其投影到道路网格上,实现动目标轨迹重构。目前,该算法仍有一定的局限性,如依赖于先验道路信息以及算法实时性方面仍有一定欠缺。下一步将致力于解决上述问题,进一步提高算法的实用性和适用范围。在地面动目标重聚焦方面,本文首先基于传统直线SAR-GMTI地面动目标成像思路,提出了适合于CSAR-GMTI的基于参数估计的动目标成像方法。随后,将ISAR技术引入CSAR-GMTI地面动目标成像,通过利用CSAR系统的相干性以及地面动目标强信噪比的特性,提出了一种基于频域相位提取的地面动目标成像方法。此外,利用勒让德多项式的正交性,提出了基于勒让德多项式拟合的改进方法,克服了所提相位提取方法需要预先假设多项式阶数的缺点。本文所提算法均采用实测数据进行了验证,部分成果已应用于L、Ku、Ka、THz等不同频段下机载实测数据成像处理及GMTI处理,证明了算法的正确性和有效性。