随着雷达信号处理技术的不断发展,国内外学者对于雷达的信息理论研究进行了许多探索。目前,大部分研究集中在将互信息作为优化雷达波形设计的信息测度,还有部分将互信息用于目标的检测与估计和雷达成像等领域的研究,但是关于将互信息用于定量描述雷达目标探测过程和作为雷达目标探测性能评价指标的研究并不多见。本文基于香农信息论,在雷达的空间信息理论现有成果的基础上,从雷达目标距离信息在参数估计中应用的角度,围绕单目标距离互信息闭合表达式、多目标联合距离互信息上界、参数估计定理等方面的研究,着力完善雷达探测的信息理论和估计性能评价方法。本论文的主要工作与创新成果如下:1.定义了雷达探测的空间信息,从空间信息的角度将雷达目标探测过程分为获得目标的距离信息和已知距离信息获得目标的散射信息两步。定义了熵误差,以便将距离信息应用于估计精度评价,并且空间信息与探测精度之间的关系可以理解为每多获得1比特距离信息,距离估计的范围缩小一半。2.对于单目标的场景,分别得到了恒模散射和复高斯散射目标模型距离互信息理论表达式,并通过高信噪比近似得到目标距离信息的渐近上界。通过将后验概率密度函数的区间划分成信号主导区间和噪声主导区间,给出了恒模散射目标的闭合表达式一般形式。然后分别对一般形式的各项近似,并利用归一化方法,得到了距离信息和熵误差的闭合表达式。指出熵误差在高信噪比与克拉美罗界（Cramér-Rao Bound,CRB）一致,在低信噪比区间相对于CRB更贴近实际的估计误差曲线。3.对于多目标的场景,同样得到了恒模散射和复高斯散射多目标的联合距离互信息的理论表达式。在目标距离差较大和高信噪比假设下推导了多目标联合距离互信息的理论上界,指出L个目标联合距离互信息的上界为各个单目标的距离互信息之和减去由目标次序不确定性带来的信息损失log L!比特。定义了多目标熵误差并给出了理论下界,指出熵误差在多目标场景下考虑了目标次序的不确定性,CRB则没有,熵误差更适合作为多目标估计性能评价的指标。4.比较了最大似然估计、最大后验估计两种确定性估计和类比于香农编码定理中随机编码思想提出的抽样后验概率估计这种随机性估计方法。定义了一般的参数估计系统,给出了对应的参数估计定理的表述:小于理论互信息的任何距离互信息都是可达的,反之,任何无偏估计器的距离估计经验互信息不大于理论互信息。还利用抽样后验概率估计器给出了参数估计正定理的证明,利用马尔科夫链和数据处理定理给出了参数估计逆定理的证明。