合成孔径雷达拥有全天时、全天候、工作距离远、覆盖范围广等优点。随着对合成孔径雷达的深入研究,基于合成孔径雷达的动目标检测在军事、民用等各个领域有重要的应用前景。近些年,雷达数据获取方式逐步由单天线发展成为多天线体制,能极大地提高雷达的信息感知能力。然而,对于多通道SAR-GMTI处理方法,随着采样数据量的增加,海量数据的存储及传输对系统造成了繁冗的负担。本文紧密围绕稀疏采样下的多通道SAR-GMTI方法来展开研究,工作内容主要包括以下几个方面:针对各通道间存在重构误差以及采样率受限于回波信号稀疏度导致杂波抑制性能损失等问题,通过把分布式压缩感知理论引入雷达动目标检测的研究中。利用通道间接收到的回波信号具有高度相关性这一特性,把通道间稀疏采样后的回波数据向量化,通过构造联合稀疏观测矩阵对向量化后的信号进行稀疏重构,实现SAR动目标检测。采用联合稀疏重构方法可以实现不同通道间回波信号的共同部分与新息部分的分离而无需进行通道间杂波相消处理,且通过联合处理所需的最小采样数据量远小于基本CS处理所需的,所以在数据率极低的情况下采用DCS处理方法仍然能很好的实现动目标检测。仿真与实测数据处理结果表明该方法只需极少量数据即可有效实现地面运动目标检测,即使在信噪比较低条件下仍可取得较好的动目标检测结果。针对大规模问题求解下各重构算法耗时长等问题,引入一种改进的IHT重构算法。通过构建多通道运动目标回波信号模型,对稀疏重构后的多通道目标信号进行相位补偿和图像配准。分别运用相位中心偏置天线(DPCA)技术,沿航向干涉(ATI)技术及其两者之间联合处理方法进行杂波抑制。特别的,引入基于GoDec算法的稀疏与低秩联合动目标检测方法。GoDec算法模型是针对存在噪声情况下的求解方法。该方法在存在噪声条件下能够实现把具有低秩特性的杂波与具有稀疏特性的动目标进行有效的分离,得到目标的SAR成像,实现精准定位。仿真与实测数据验证该杂波抑制方法的时效性。最后讨论动目标对SAR成像的影响和完成径向速度的估计。