合成孔径雷达(SAR)是二十世纪五十年代初发展起来的一种新型的雷达体制。它属于主动式微波遥感设备,具有强穿透性,可以全天时、全天候工作,能够获得高的分辨率和可靠的成像精度等显著特点,在国民经济和军事领域有着广泛的应用。地面运动目标检测(GMTI)技术是合成孔径雷达领域中的一个研究热点,基于SAR平台的运动目标检测无论是在军事上还是在民用上都有广泛的应用前景。SAR可对背景进行高分辨率成像,GMTI可以在大范围区域内连续、及时、清晰地描述战场存在的大量运动目标,且不受天气影响,二者相联合,十分有助于提高战场感知能力。对于SAR-GMTI系统而言,其平台的高速运动导致了场景主瓣杂波具有较大的方位向多普勒带宽,在很大程度上淹没了感兴趣速度范围内的目标回波信号。因此有效地抑制杂波,成为运动目标检测的核心问题。另外,对于运动目标检测而言,为了同时获得聚焦的运动目标和静止目标的雷达图像,并对运动目标进行定位与跟踪,就需要对运动目标的参数进行估计,因此运动目标参数估计也是SAR-GMTI技术的一个重要研究课题。本论文针对合成孔径雷达地面运动目标检测与测速定位等关键问题进行了研究,主要工作可总结如下:1.对SAR-GMTI系统的主要系统参数设计进行了研究,分析了参数之间的相互关系,讨论了其对运动目标检测性能的影响。同时,研究了图像分辨率对运动目标检测的影响,为SAR-GMTI系统设计提供了一定参考。2.提出一种基于协方差矩阵特征分解的多通道运动目标检测方法。该方法通过构造多通道SAR数据协方差矩阵,利用协方差矩阵小特征值之和的幅度来检测运动目标。对检测出的运动目标可先通过常规测速方法对目标径向速度进行粗略估计,随后再利用搜索运动目标空域导向矢量的方法对其径向速度进行精确估计,提高了测速精度。3.提出一种基于子空间跟踪的非均匀场景杂波抑制方法。在均匀环境下,利用最大似然方法可以获得良好的协方差矩阵估计。而在实际应用中由于系统误差和地面地形起伏,杂波通常表现为非均匀环境,这时所需独立同分布训练样本数目往往不够,这就会导致协方差矩阵估计不准,杂波抑制性能下降。针对这一问题,提出了一种新的图像域杂波抑制方法,它通过利用子空间跟踪方法对杂波子空间进行估计,进而进行杂波抑制。由于该方法只需少量样本即可对杂波子空间进行正确估计,非常适合应用于非均匀环境中。4.在检测出运动目标的基础上,提出了两种运动目标参数估计方法。第一种方法针对存在方位向速度的地面慢速运动目标,提出了基于对比度最优准则的参数估计方法,该方法以图像对比度作为评价标准,通过联合搜索目标的方位向速度和距离向速度,使运动目标图像的对比度函数最大来获得运动目标速度的估计值。第二种方法针对存在加速度的运动目标,分析了加速度对运动目标成像质量的影响,提出了一种通过拟合方位向回波信号瞬时频率曲线来估计运动目标参数的方法。并且可以根据估计出的运动目标参数,重新构造方位向匹配函数进行方位向压缩,得到聚焦后的运动目标图像。5.针对InSAR构形下的分布式卫星SAR系统,分析了垂直航向基线对数据相关性和运动目标检测性能的影响。对于运动目标检测来讲,最为理想的构形是多个接收天线沿航向直线排列,但是由于分布式卫星的一项重要任务是进行高程测量,具有垂直航向基线的InSAR卫星构形不可避免。垂直航向基线给运动目标检测带来很多问题,主要问题在于不同卫星获得的SAR图像去相干,图像配准误差增大,杂波抑制性能下降。分析了不同垂直基线不同地面起伏情况下杂波的抑制性能,仿真结果为分布式卫星编队构形提供了一定依据。