本文针对微动目标雷达回波的正弦调频特性，提出了基于周期时频脊—循环自相关的正弦调频信号参数估计算法，给出了算法的计算步骤，并采用该算法对三类复杂目标的微动参数进行了估计，相对于 HOUGH变换，此算法具有计算简单的特点。三种复杂微动目标的检测、识别和参数估计为研究背景，从目标建模、特性分析、数学仿真等多个方面入手，对目标微多普勒建模、微多普勒频域和时频域特征提取、微动目标检测和参数估计等内容进行了深入的研究。　　本研究主要内容包括：⑴建立了雷达场景中水平旋转、垂直旋转和振动点目标的数学建模，对雷达回波的微多普勒特征进行了推导，发现三种微动点目标的微多普勒历程均具有正弦调频特性，不同的在于调频指数、周期和相位。建立了直升机旋翼、轮式战车车轮和履带车履带的雷达后向散射函数，采用物理光学眼面模型，对雷达接收机的基带信号进行修正；建立了圆环形的二维随机起伏表面作为轮式战车车轮表面的散射模型，用于分析轮式战车的微动特性；建立了三种复杂微动目标的微动模型，对它们的雷达回波的频域特性和时频域特征进行了提取和仿真，发现这三类复杂目标的雷达回波仍具有正弦调频特性。⑵提出了基于周期时频分析的线性调频信号检测方法，推导了三种周期时频分析算法(PWVHT、PCWH、PFrFt)的变换公式，分析了线性调频信号经过周期时频变换后的信噪比与观测时间和观测样本信噪比的关系；给出了参数估计精度，推导了周期时频分析算法的统一表达式，证明了对于线性调频信号的检测，周期时频分析方法属于GLRT和MLE。提出了一种基于周期时频分析的复杂微动目标检测方法，从理论上推导了检测器的性能，由于引入了周期时频分析算法，解决了低信噪比条件下复杂微动目标的检测问题。⑶研究了一种基于频域CLEAN方法的复杂微动目标识别方法，此方法通过分析三种复杂微动目标雷达回波的能量谱分布特征，实现目标的识别，由于采用了固定判决门限，在高信噪比条件下，该方法具有较好的识别性能。⑷针对微动目标雷达回波的正弦调频特性，提出了基于周期时频脊—循环自相关的正弦调频信号参数估计算法，给出了算法的计算步骤，并采用该算法对三类复杂目标的微动参数进行了估计，相对于 HOUGH变换，此算法具有计算简单的特点。此外，还研究了一种基于 EDSFMT的正弦调频信号参数估计算法，该算法利用多分量SFM信号在EDSFMT域聚敛特征的差异，实现多分量SFM信号初始相位、调频周期和调频指数的准确估计，在对三种复杂微动目标的运动参数估计时，此算法表现出良好的性能。