在现代雷达中,高速运动目标对宽带雷达的探测能力提出了严峻的挑战。由于目标的高速度、高机动特性,目标的运动分量会导致目标回波出现跨距离单元和跨多普勒频率走动现象,使得传统长时间相参积累的效果受到严重的影响,从而限制了其应用范围。因此,针对毫米波宽带雷达中的目标检测问题,本研究采用长时间脉冲积累的方法,对跨距离单元和多普勒频率走动现象进行校正,从而完成了针对高速运动目标的检测算法研究。主要工作如下:首先,建立了宽带雷达条件下高速机动目标的回波信号模型,并仿真验证了高速目标回波的跨距离单元走动和跨多普勒频移现象,分析了现象产生的原因,并研究了该现象对脉冲积累的影响。其次,对Keystone算法和轴旋转类算法AR-MTD的原理和性能进行了分析,验证了这两种算法对校正线性跨距离单元走动的有效性。由于AR-MTD目标检测算法舍入操作计算误差较大,提出了改进后的PARMTD算法,该算法规避了对慢时间轴进行舍入操作,提高了计算精度。然后,针对匀加速运动目标在相参积累时高次项中快时间、慢时间的耦合问题,研究了KT-MFP相参积累目标检测算法,该算法先通过Keystone变换矫正目标一阶跨距离单元走动;然后通过匹配滤波和二维联合搜索,估计运动目标的加速度和多普勒模糊数,消除残余项。然而,参数估计的遍历搜索可能导致沉重的计算负担。针对KT-MFP算法中由于二维联合参数搜索导致的计算量大的问题,提出了MFPGA-KT相参积累算法,利用遗传算法有效地减少二维联合搜索时间,从而改善参数搜索性能,并提升参数搜索效率。采用理论计算和数值仿真和实测数据验证,结果表明,PAR-MTD算法和MFPGA-KT相参积累算法能够对毫米波宽带雷达条件下的高速运动目标进行目标检测,有效地实现目标能量的相参积累,完成了目标运动的参数估计。