雷达探测目标时，如果探测目标与雷达之间存在着相对运动，那么接收信号与发射信号相比存在频率偏移，这个现象叫做多普勒效应，由它引起的频率偏移叫做多普勒频率。如果目标的某些局部散射点还存在与整体状态不同的小幅运动，它会对雷达回波信号的多普勒频率进行调制，使其频谱有旁瓣或展宽，这种现象称为微多普勒效应。　　由微多普勒效应产生的微多普勒信号，一方面会覆盖住目标主体反射的信号，使其难以被有效侦测，另一方面会反映出移动目标的一些细节特征。本文主要研究雷达回波中目标微多普勒信号与目标主体多普勒信号的分离和微多普勒信号参数提取问题。在信号分离研究中，我们利用L-统计量法在短时傅里叶变换域去除微多普勒分量，然后采用压缩感知理论恢复目标主体多普勒信号，最后实现二者的分离。在参数提取研究中，根据微多普勒信号相位的稀疏特性，采用压缩感知理论实现高分辨的微多普勒信号参数估计。本文的主要工作如下:　　1.简述微多普勒效应原理、数学模型及其时频特征。首先，介绍微多普勒效应的基本原理及影响;接着分析振动和转动这两种常见微动形式引起的微多普勒信号模型;最后，运用短时傅里叶变换对这两种微动产生的微多普勒信号进行时频分析。　　2.研究基于L-型统计量的微多普勒信号去除方法。由于目标主体信号与微多普勒信号的变换系数在短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform，STFT)域的分布存在差异，本文利用L-型统计量法对接收信号的STFT系数在每个时间轴上进行排序选择和去除。通过选择合理的去除数据比例，实现微多普勒信号分量的去除。另外，仿真研究了去除数据比例和STFT步长对去除效果的影响，并给出合适的去除数据比例和STFT步长选择方法。　　3.研究基于压缩感知的微多普勒信号分离。本文以经过L-型统计量法去除后剩余的接收信号STFT系数作为测量值，采用压缩感知理论无失真地重构出目标主体反射的信号，然后结合已知的接收信号实现微多普勒信号分离。通过仿真实验，研究了目标主体多普勒信号和微多普勒信号能量比对分离效果的影响，并且分析了在噪声环境下的性能。　　4.提出一种高分辨微多普勒信号参数提取方法。通过检测微多普勒信号的相位，本文将微多普勒参数提取转化为一个正弦信号参数估计问题。利用压缩感知理论和稀疏分解精确地估计出微多普勒信号参数。仿真实验表明，本文提出的方法可实现高精度、高分辨微多普勒参数估计。