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微多普勒现象是由目标微动产生的,对于运动的雷达目标,目标本身或部分常常伴随有微动。目标的微动会对雷达回波信号产生微多普勒频率调制,其微多普勒唯一的反映了目标的运动特征,提取雷达目标的微动信息能够对目标进行探测和识别。随着人们对微动目标的研究越来越深入,其研究价值也越来越得到体现,目前,雷达微动目标的信号检测、参数估计以及特征提取等技术已经成为雷达领域的热点问题。本文以微动目标为研究对象,采用理论推导和仿真对比相结合的方法,对微多普勒进行了分析,然后研究了传统的三种参数估计方法,最后为进一步提高参数估计的准确度,研究了一种基于Copula的参数估计方法。本文的主要工作内容如下:(1)介绍了微多普勒现象和微动的概念,分别对四种典型的微动形式(机动,振动,转动,翻滚)进行了数学建模,推导了它们各自的微多普勒频率,并通过仿真证明了理论推导的正确性。研究了常用的时频分析方法,通过仿真实验,对比分析了它们的优缺点,并进一步对X波段和THz波段进行了仿真,对比分析了载波频率对微多普勒的影响。(2)研究了三种参数估计方法:W-V峰值检测法、一阶时间条件矩法、Hough变换检测法。分别针对这三种方法,设计仿真实验,验证了算法的有效性。并通过仿真对比分析了这几种方法在无噪声,有噪声,单散射点,多散射点这几种情况下的估计性能,及其估计性能随信噪比的变化情况。(3)研究了Copula的性质及Copula函数参数的估计方法,并设计了仿真实验,验证了Copula函数能够拟合联合概率分布的重要性质。然后,研究了一种基于Copula的参数估计方法,该方法是在Copula函数对时频谱优化的基础上,通过传统的参数估计方法进行参数估计的。设计仿真实验,证明了这种基于Copula的参数估计方法能够在不影响估计速度的前提下提高参数估计的性能,并具有较好的抗噪性能。