微多普勒效应是指目标或目标组件的微动对雷达回波产生频率调制的现象。回波信号中包含的微多普勒信息可以准确反映目标的运动特征和物理结构,这为雷达的自动目标识别技术提供了新的研究方向。近几年,微多普勒效应得到广泛关注,但其相关技术并未成熟。本文主要研究基于S变换的目标微多普勒特征提取方法,主要工作如下:(1)在研究了微多普勒效应及振动、转动、锥动的微动数学模型的基础上,构建了旋翼叶片的微多普勒回波信号模型以及飞机旋翼的微动模型,分析了飞机旋翼的物理参数和运动参数对微多普勒回波信号的影响。(2)在介绍了时频分析理论的基础上,研究了短时傅里叶变换、小波变换、魏格纳-威尔分布三种常用时频分析方法的原理和具体实现,并通过仿真实验总结了三种方法的性能特点以及在提取微多普勒特征上的效果。(3)针对S变换难以适配大频率变化的缺点,提出了改进S变换,通过构造窗函数实现频率压扩,有效降低了频率的动态范围,使时窗能够更好地与频率适配,同时引入调节参数控制窗函数变化趋势,增加了时频分析的灵活性。仿真结果表明,改进S变换能够有效提高频率分辨率,更好地提取微多普勒特征。(4)针对传统时频域上时频分辨率受不确定性原理约束的问题,将改进S变换推广到分数域,提出了分数阶改进S变换并研究了具体实现步骤。分数阶改进S变换通过旋转到最优阶,获得具有最小时频带宽积的分数域,从而实现了频率的高分辨率。仿真结果表明,该方法能突破传统时频域中时间分辨率和频率分辨率无法兼顾的约束,有效提高时频分辨率。