目标或目标组成部分的机械振动或旋转产生微多普勒效应，在目标分类和识别中起着重要作用。然而，环境中许多物体(例如风力涡轮机、空调等)的微多普勒效应对雷达系统而言就像时变的杂波，导致雷达探测性能下降。本文针对外辐射源雷达微动杂波影响目标检测的问题，提出了一种基于稀疏度自适应匹配追踪改进算法(SAMP)的微动杂波抑制方法。考虑到微动杂波的稀疏特性，将复杂的微动杂波抑制问题转化为稀疏信号表示问题，分离微动杂波并将其抑制，便于目标观测。相比于原SAMP 算法，改进后的SAMP 算法能自动调整步长并在残差达到自适应阈值后快速停止迭代。仿真和实测数据验证了所提方法的有效性。

直升机旋翼微动形成的微多普勒特征对于战场环境下直升机目标探测识别具有重要意义, 掌握直升机旋翼的微动特性是雷达目标辨识的前提。太赫兹雷达波长短, 多普勒效应显著, 迫切需要掌握太赫兹频段旋翼目标微动特性。首先对偶数叶片和奇数叶片的螺旋桨目标进行建模, 分别使用微波波段(3 GHz)与太赫兹波段(120 GHz,220 GHz)雷达对目标进行仿真分析, 并从目标的回波信号特征出发提取多普勒频移信息, 利用短时傅里叶变换进行时频分析, 对比分析目标与雷达参数对其多普勒效应的影响及调制关系。仿真结果表明: 在转速、视角以及直升机叶片长度均相同的情况下, 太赫兹频段下的微多普勒效应比微波频段显著增强, 多普勒曲线也更加清晰, 叶片细节更加丰富。应用太赫兹雷达提取微多普勒信息能够为直升机目标识别提供重要特征。

基于双频太赫兹回旋管设计了双频太赫兹雷达，针对振动、转动、翻滚运动目标建立了包含微多普勒信息的目标回波模型，采用时频分析方法开展了微动特征仿真计算。通过仿真结果可以看出，0.11 THz 雷达和0.22 THz 雷达对于振动、旋转、翻滚的微动特征都有厘米级的探测能力。在较强噪声条件下，通过自功率谱时频分析，可以抑制噪声，提高微动特征的探测能力。通过0.11 THz 及0.22 THz 两路回波基带信号的互功率谱时频分析，其相同频率的微动特征信息得到增强，同时噪声得到抑制，有利于微动特征信息的提取。

相位编码频分复用(PC-OFDM)信号最早应用于通信系统，同时作为外辐射源雷达信号具有低截获、抗干扰、波形灵活等优点，是现有民用外辐射源信号的有效补充。提出将PC-OFDM信号作为外辐射源雷达信号，进而实现低空旋翼目标微动特征的有效提取。基于PC-OFDM信号，建立了低空旋翼目标双基雷达微动回波模型，推导了微多普勒的参数化表达; 针对低信噪比条件下微多普勒参数提取困难问题，提出了基于随机共振的低空目标微动特征提取方法。仿真验证了所提方法的可行性和稳健性。

目标微多普勒特征可作为目标识别的依据,其探测往往受到激光雷达自身在激光束方向上振动的影响,并且测量结果受到本地振动的影响。提出了一种利用目标自身参考点来抑制本地干扰的方法,分析了目标待测位置和参考位置的回波与本地振动信号的拍频信号,并进行补偿处理,从而达到抑制本地振动、目标相对运动干扰的目的。实验结果表明,所提方法对本地振动和目标相对运动干扰的抑制具有显著的效果,相对补偿精度小于5%,补偿后得到的微多普勒特征能较好地反映目标真实的微振动形式。

针对传统基于压缩感知 (CS)理论的微动目标特征提取方法不适用于宽带雷达目标的情况，以线性调频信号体制雷达为例，通过分析微动目标回波的内在特性，构建了一种微动目标回波的多重观测矢量 (MMV)模型。结合频率估计算法与正交匹配追踪 (OMP)算法进行MMV模型的稀疏表达求解，从而获得微动目标的特征参数。仿真结果表明，与传统基于单重观测矢量(SMV)模型的微动特征提取方法相比，噪声环境下采用 MMV模型进行微动特征提取具有更强的鲁棒性。

太赫兹雷达观测的行人微多普勒特征可用于行人检测和识别，在无人车和智能驾驶领域有广泛的应用前景。通过搭建 292 GHz太赫兹信号发射和接收环境，利用 292 GHz太赫兹雷达观测行人的四肢和躯干摆动引起的微多普勒。本文实验中，首先利用矢量信号发生器生成基带信号，然后采用上变频器将基带信号上变频至 292 GHz，不同部位的回波信号通过下变频器下变频至基带信号。对回波信号采用短时傅里叶变换处理，提取微多普勒频谱。实验中 292 GHz提取的人体微多普勒特征实测结果与仿真结果一致。同时，实验还对比了 292 GHz和 24 GHz雷达的微多普勒结果。

为精确估计高阶运动状态下的目标微动参数,实现目标精细识别,提出一种基于相位信息的分离估计方法。通过对解卷绕得到的真实相位进行求导,消除信号中的多项式相位信号项,实现目标运动和微动分量的分离。针对包含多维微动参数的正弦调频项,提出改进的粒子滤波静态参数估计方法,通过设计自适应方差法和变化粒子数提升了算法效率,通过设计累积残差作为观测概率密度函数,实现了对非线性模型中多维参数的同时估计。仿真和实验分析验证了算法的有效性和必要性。算法通过对相位进行处理降低了原始信号的非线性程度,减少了计算量,具有较强的抗噪性能。基于粒子滤波的微动参数估计方法减少了估计流程,避免了误差传递效应,提高了估计精度。

为实现旋翼的遥感探测分类与识别, 对基于微多普勒效应的扩展旋翼面目标激光回波特征开展研究。采用物理光学面元法构建了运动扩展旋翼的相干激光探测微多普勒回波模型, 分析计算了旋翼激光角度散射特性, 证明远场条件下旋翼各处回波反射率一致。对三种典型形状旋翼的激光探测回波进行了仿真, 通过平滑伪魏格纳维利(SPWV)变换得到了扩展旋翼的时频特征。电磁散射机理证实各频率带的产生与旋翼结构形状相关, 且桨叶数量以及整体平动速度并不影响旋翼形状在时频图中的特征表达。据此提出了旋翼形状参数的激光探测求解方法, 通过仿真验证了展弦比、根梢比以及桨尖后掠角三种参数算法的正确性, 为后续的旋翼探测识别奠定了基础。

为实现对距离4 km目标100 Hz振动特征的提取, 提出利用激光微多普勒手段增强导弹目标辨识能力的方法。设计了一种基于偏振分光的激光发射/接收/电视共孔径系统, 这种能够二级稳定的系统适应于弹载环境, 利用光纤选通完成光程自动补偿, 实现相干光匹配, 采用本振/回波信号相干法, 用线宽300 Hz的本振光调制后形成探测脉冲光, 可提高探测距离, 并避免回波与本振光因大气衰减而导致的错峰, 由FPGA/DSP构建的傅里叶变换电路可获取时频曲线信号, 频移为36 kHz时可实现目标的辨识。