微动是目标或目标部件除了质心平动之外的一种具有小幅、往复特点的运动分量,反映了目标的精细特征,在雷达目标识别和成像技术领域占有独特的重要作用。当前,微动参数估计面临一些技术瓶颈,传统时频分析方法估计精度低,基于模型的方法对不同微动形式的适应性差,给以上述两类方法为主体的微动参数估计理论的实用性带来了严峻挑战。本文围绕雷达目标微动特性反演问题展开,提出了正弦调频傅立叶变换等一系列微动参数估计方法,大幅度提高了微动参数估计精度和微动模型的适用范围,研究成果对目标微动特性反演、雷达成像等问题具有指导意义。第一章为绪论,阐述了论文的研究背景及意义,综述了微动特性反演领域的发展概况和研究现状,并介绍了论文的主要工作。第二章从微动模型出发,将微动分为简谐微动与复杂微动、普通微动与小幅微动,基于多正弦调频信号建立了囊括上述微动形式的微动目标雷达回波模型。研究了时频分析方法与基于模型的方法的局限性,以伪魏格纳分布为例,分析了基于时频分布估计正弦调频信号瞬时频率的偏差和随机误差,从理论上揭示了时频分析方法在正弦调频信号分析中面临的技术瓶颈。最后,指出了时频分析方法在微动参数估计中的适用条件。第三章建立了正弦调频信号空间,提出了正弦调频傅立叶变换。与时频分析采用短时窗做瞬时近似不同,正弦调频傅立叶变换通过微多普勒调制信息的长时间积累,显著提高了微动参数估计精度,并从模型角度,根本上解决了多正弦调频信号参数多、估计算法复杂的难题。研究了正弦调频傅里叶变换估计精度与可估计的微动幅度范围,提出了微多普勒噪声比的概念,分析了正弦调频傅里叶变换中的相位缠绕问题与相位解缠方法,并研究了多分量多正弦调频信号正弦调频傅里叶变换的特点,得到了新方法在估计多正弦调频信号参数时的归一化均方根误差经验公式以及多分量信号变换结果的经验公式。接下来,提出了两种相应的解决具体问题的算法:基于正弦调频傅立叶变换的瞬时频率估计方法以及车辆振动谱估计方法。理论分析和仿真实验结果表明,正弦调频傅立叶变换能够精确估计调制微弱的多正弦调频信号参数,较现有方法大幅提高了估计精度和抗噪性能,降低了可估计的微动幅度下限,能够估计未知微动形式、多微动频率成分的目标微动特性。第四章提出了正弦调频稀疏恢复算法,在正弦调频信号空间建立傅立叶调频字典,并引入稀疏恢复方法,借用正弦调频信号空间分析正弦调频信号的优势,以及稀疏贝叶斯学习对非均匀欠采样的适应能力,能够分析低数据率、非均匀采样的正弦调频信号,实现微动参数估计。较现有基于稀疏恢复的正弦调频信号参数估计方法,正弦调频稀疏恢复算法将参数维数降至1维,具有更高的稳健性、估计精度和算法效率。分析了正弦调频稀疏恢复算法的微动谱模糊问题,分析了傅立叶调频字典的相干性和网格划分问题。研究了远程低频段雷达中段目标进动参数估计问题,针对远程低频段雷达估计中段目标进动参数受限于数据率低、采样非均匀、目标微多普勒效应弱等难题,基于正弦调频空间稀疏恢复算法,采用美国铺路爪雷达参数仿真,通过约5分钟的跟踪数据积累,可实现进动频率的精确估计。第五章提出了可实现大转角下不同散射中心类型的清晰成像的微动目标非理想散射中心成像方法。将正弦调频傅立叶变换与HRRP序列结合,先提取不同散射中心的微动信息,实现其位置的粗估计。建立了散射中心复合模型,进而,通过散射中心类型判别、基于微动谱的滑动型散射中心参数估计等一系列处理方法,实现散射中心位置的精估计,并反演相应的目标结构特征。目标非理想散射中心成像方法能够反映目标不同类型散射中心的空间分布,给出目标主要结构的尺寸角度信息,相比传统成像方法,更加直观、全面。第六章总结全文,并指出需要进一步研究的问题。本文从信号模型与信号处理方法角度在传统微动特性反演技术方面取得了新的突破,在正弦调频信号空间中提出了一系列微动目标参数估计、特性反演、非线性调频信号分析的理论与方法,实现了目标微动特性的精细反演,拓展了微动幅度的可估计范围。取得的成果对于微动参数估计、雷达成像、目标识别和电子对抗具有一定的参考价值。