雷达微弱动目标检测是雷达探测领域非常重要的课题,微弱的目标信号以及背景噪声的存在为雷达检测带来困难,利用长时间脉冲积累的方式可以提高微弱目标信噪比,利于微弱目标的最终检测。然而对于微弱动目标,长时间相干积累受到距离走动的约束,目标在积累时间内距离走动超过半个距离单元,基于传统的FFT的方法便不再适用,而目标的运动参数又难以估计,从而为相干积累带来困难,本文从成像的角度出发,灵活运用后向投影算法,将目标信息以二维图像的方式显现,以后向投影算法为基础,通过建立恰当的场景模型,探索微弱动目标运动参数信息,利用确定的运动参数信息,对不同脉冲回波进行包络校正,实现不同脉冲回波之间的包络对齐,从而为长时间相干积累创造条件,此外,本文采用先检测后跟踪的思路,对检测出的微弱目标进行跟踪处理,考虑到微弱动目标存在多种运动状态交互变化的情况,目标状态变化的瞬间,利用相干积累检测的观测结果可能会出现漏检,针对这一问题,进一步采用交互式多模型跟踪算法对微弱目标进行滤波跟踪,从而完成微弱动目标的正确航迹描述。本文的雷达成像系统采用多脉冲,多通道,超宽带的形式,对微弱动目标的检测分为成像与跟踪两个部分。具体研究工作如下:(1)针对多通道多脉冲的雷达成像系统,建立微弱动目标回波模型,目标不同的运动状态其回波形式不同,并根据运动模型推导了成像过程。(2)对比探讨了相干积累检测与非相干积累检测的性能区别,并结合检测理论,分析推导了两种积累方法与脉冲积累数目之间的关系,它们之间的关系在第四章的实验仿真结果中也得到了相应的验证。(3)利用后向投影算法精确成像的特点,研究了利用该算法分段搜索目标运动参数的可行性,通过对运动参数的确定,可以为长时间相干积累检测弱动目标提供理论依据。针对微弱动目标检测的问题,通过理论推导与实验分析,本文提出了分段处理的策略,采用段内搜索目标运动参数,然后进行相干积累,段间跟踪处理的方法。这种方式兼顾了时间复杂度与检测鲁棒性的特点,仿真实验验证了该方法的有效性。(4)在利用信号处理方式进行微弱目标检测的基础上,本文还研究探讨了雷达系统本身对成像检测的影响,主要分析了雷达天线通道数量以及发射脉冲个数对不同噪声背景、不同相干积累数目的条件下的微弱动目标检测性能,并定量分析了检测结果。(5)针对段间跟踪的问题,研究了更能适应目标机动变化的跟踪算法,探讨对比了交互式多模型跟踪与单一模型跟踪的效果,实验仿真给出了两者在应对目标状态变化程度较大情况下的跟踪性能,交互式跟踪能够更加及时跟踪目标。实验结果证明了本文所使用的交互式多模型跟踪该算法更能适用机动目标的检测跟踪。