合成孔径雷达(SAR)作为一种具有全天时和全天候特性的高分辨率成像传感器,被广泛地应用于军用和民用领域。运动目标成像则是SAR系统的一个重要应用。在硬件平台方面,单天线SAR实现成本较低并且不存在多天线处理的配准问题,数据量少,容易实时处理。此外,在大多机载SAR平台中依然使用单天线的方式获取数据。因此单天线SAR下的运动目标成像算法有着较大的研究价值。相对于静止目标而言,由于运动参数的存在,运动目标成像处理过程中需要面临更加严重的距离和方位向耦合。尤其对于快速运动而言,耦合程度更严重。因此运动目标带来更多信息的同时也带来了更多挑战。本文研究了在单天线机载SAR平台进行运动目标高分辨率成像及其运动参数估计的方法,所作的主要工作及创新如下：1.建立考虑平台高度的运动目标回波模型。首先对传统的运动目标回波模型进行分析,接着建立考虑平台高度的更具实用性的回波模型,通过两者对比,指出传统模型建模过程中的不足。在新模型中,距离向速度对多普勒调频率存在影响,进而影响距离弯曲。此外,采用多普勒中心去估计地面距离向速度时,运动目标在聚焦图像上的定位斜距需要被考虑。2.提出基于最大幅值的提取算法。本算法在较大距离徙动情况下,利用图像幅度最大值特性来定位目标位置。利用定位到的目标位置,一方面,可以从多目标中分离单目标,针对每个目标进行单独精准处理,进而有助于实现多目标的高分辨率成像。另一方面,根据位置信息对应的原始数据,可以直接提取此目标的相位信息,从而实现了相位解缠,进而有利于提高后续的多普勒参数估计算法的性能。在距离徙动校正前直接得到回波信号相位信息,解决了距离徙动和相位估计的矛盾。针对环境中噪声和杂波的干扰,本文提出相应的处理算法,并对处理算法的可行性进行分析。仿真实验表明,在复杂环境下,基于最大幅值的提取算法依然能够有效地实现目标分离和相位提取。3.提出基于最大幅值的运动参数估计算法。从模型分析可知,多普勒参数准确对应着运动参数,可以利用多普勒参数来估计运动参数。本文首先利用传统分数傅立叶变换算法初步估计多普勒参数。针对快速目标造成的多普勒模糊的情况,提出针对不同程度噪声干扰下的多普勒模糊数估计方法。在弱噪声下,利用斜率信息高效估计,在强噪声下,利用对比度准确估计。为了提高强噪声下的计算效率,本文在最大幅值提取算法的基础上,充分考虑提取的信息,提出更为高效的自适应迭代模糊数估计算法。结合之前模型分析中运动参数与多普勒参数的关系,即可得到运动参数。仿真实验表明,在强噪声情况下,利用多普勒估计算法能够实现高精度运动目标成像,利用运动参数估计算法能够准确地估计运动参数。此外,本文采用雷达信号处理和图像处理相结合的方法,提出基于最大幅值提取的二维多普勒参数估计算法。该算法在大距离徙动存在时依然有效,弥补了传统时频分析方法的不足。