现代军事战场不仅要求准确获得高机动目标的空间信息，还要求获得目标的材质、姿势等信息，以便更加准确地实现目标的识别与处理。目标的极化信息能显著提高雷达在目标识别与目标检测方面的性能。同时极化雷达对高机动目标具有良好的全极化测量能力，因此对于同时极化雷达的研究具有重要的现实意义。本文立足于同时极化测量体制，以高机动性目标的极化特征测量为主线，深入研究了同时极化雷达的检测算法以及测量波形性能的优化。　　首先，针对髙机动性目标，阐述分时极化测量体制的不足以及同时极化测量体制的优越性。从同时极化雷达发射波形设计原理、目标极化散射矩阵的测量原理和目标极化检测算法数学模型的角度阐述同时极化雷达信号处理流程。推导雷达发射波形的距离-速度-加速度联合模糊函数矩阵，并给出基于模糊函数矩阵的波形设计衡量指标。　　其次，研究同时极化雷达测量波形的性能。通过建模和推导，对典型的同时极化雷达测量波形一频移脉冲信号、全极化OFDM信号和正负斜率LFM信号的同时极化测量性能进行分析，并将正负斜率非线性调频信号引入同时极化雷达波形体系，对其产生算法和同时极化性能进行分析。总结四种波形同时极化性能的优缺点，给出同时极化雷达波形选择的基本原则。　　再次，针对高机动目标加速度的影响，对于正负斜率LFM信号，改进典型的极化散射矩阵反演算法，增加对目标加速度的估计，从而减少目标加速度引起的测量误差。然后基于窗函数法和遗传算法，提出一种正负斜率NLFM波形的优化算法，获得同时极化性能良好的正负斜率NLFM波形。　　最后，研究同时极化雷达的目标检测算法。互易性条件下，对比四种经典极化检测算法的性能。并详细推导工程实践中不满足互易性的情况下，高斯噪声中的最优极化检测算法，针对合作目标和非合作目标分别验证极化检测算法的性能。同时，研究非互易条件下，非髙斯噪声中确定性目标的极化检测算法，得到更适合工程实践的检测算法。