微波关联成像技术作为光学关联成像概念在微波领域的延伸,一经提出便得到了广泛地关注和研究。本文在充分剖析微波关联成像雷达分辨率和成像质量影响因素的基础上,深入研究了运动目标的微波关联成像技术。本文首先分析了微波关联成像雷达的分辨性能。主要借助于相关函数和平均模糊函数对雷达分辨率的基本问题进行了研究。具体内容包括:1)利用相关函数分析阵列信号的相关性对雷达分辨性能的影响;2)推导了基于一阶相关函数的雷达空间模糊函数;3)引入了平均模糊函数概念,推导了时延-多普勒平均模糊函数和空间平均模糊函数;4)分析了信号波形、信号带宽、阵列构型、阵列孔径以及观测时间对雷达分辨率性能的影响,并通过数值仿真验证了相应的结论。第三章对雷达关联成像质量影响因素进行了分析。具体内容包括:1)建立了关联矩阵有效秩与原子相关函数之间的联系,得出了有效秩与各个因素间的解析表达式,并以关联矩阵有效秩的个数作为判断关联成像质量的指标,分析了信号波形、阵列构型、目标类型对成像质量的影响;2)建立了运动目标关联成像模型,据此推导了目标运动所带来的成像误差的上限,并分析了目标运动对成像质量的影响;3)将噪声加入到关联成像系统模型中,研究了噪声对关联成像质量的影响;4)研究了成像算法对目标重构性能的影响,比较了不同算法的稳定性和计算复杂度,为成像算法的选择提供了理论支撑。第四章研究了静止平台条件下运动目标关联成像算法。目标的运动使得推演得到的时-空二维随机辐射场与目标所在的实际辐射场存在差异,需要根据目标的运动状态实时更新运动目标所在的成像平面,以便推演得到正确的时-空二维随机辐射场。本章提出了两种关于静止平台条件下运动目标的成像方案。具体包括:1)利用宽带雷达测速的方法获得目标的运动速度,通过对目标运动的补偿实时确定目标所在的成像平面。在此基础上,提出了基于高精度宽带测速的运动目标关联成像方法;2)将目标的运动参数作为未知量建模到关联成像方程中,与目标的散射系数一起作为待求解的未知参数,将关联成像方程的求解问题转变为含参方程多维联合估计问题,提出了基于运动-散射联合估计的动目标关联成像方法。研究了不同参数影响下该方法的有效性和稳定性;第五章研究了运动平台条件下运动目标关联成像算法。重点研究了基于关联成像雷达体制情况下的目标角度获取和动目标跟踪算法。具体内容包括:1)建立了运动平台对运动目标的关联成像模型,分析了目标位置偏差和速度估计误差对关联成像的影响。结果表明,位置估计误差是造成目标重构误差的主要因素,目标的速度估计误差很难造成大的目标重构误差的结论;2)给出了成像质量对跟踪精度的要求,提出了先跟踪后成像的动平台对动目标的成像方案;3)研究了在保持关联成像原有信号体制条件下的目标方位(角度)信息提取算法。推导了基于关联成像雷达的多信号分类算法(MUSIC:Multiple Signal Classification),谱相关信号子空间拟合算法(SC-SSF:Spectral Correlation-Signal Subspace Fitting)和多循环聚焦算法(MCF:Multi-cycle focusing)等测角算法,并给出了具体实现步骤。5)研究了由于关联成像系统阵列间隔大于半波长而导致的测角模糊问题,提出了采用平移阵列解测角模糊的方法。比较了MUSIC算法、SC-SSF算法和MCF算法的测角性能,给出了各个算法的测角精度。第六章对全文进行了总结,并指出下一步的研究工作。