SAR动目标检测与参数估计技术可实现动目标成像、检测及测速定位等功能,在军事、民用等方面具有重要的研究意义。然而,在SAR动目标检测方面,目前的各种检测方法,无论多通道VSAR方法还是双通道DPCA、ATI等方法,绝大多数是在正侧视模式下进行研究,极大的限制了应用范围,为此,针对斜视模式下动目标成像质量及重定位精度下降严重,多通道图像配准及相位误差补偿复杂困难,慢动杂波抑制等问题,开展了斜视模式下的动目标检测与运动参数估计研究。在SAR多动目标检测方面,针对多个动目标重叠在图像域中同一分辨单元,从而可能导致的“速度叠影”问题,为此,开展了多动目标分离与速度估计研究。本文主要内容与贡献如下:1、针对斜视模式下传统SAR动目标检测困难的问题,提出了基于后向投影算法的DPCA-ATI（BP-DPCA-ATI）动目标检测方法及基于后向投影算法的VSAR（BP-VSAR）动目标检测方法。首先建立了斜视多通道SAR几何模型,推导了基于BP成像的动目标在SAR图像中的位置偏移,表明在斜视模式下动目标同时存在方位向偏移和距离向偏移;然后结合DPCA-ATI检测技术,实现了斜视模式下动目标检测、径向速度估计及重定位,仿真验证了在斜视模式下BP-DPCA-ATI方法的有效性,然而在慢动杂波的环境下该方法检测性能变差。为此,提出了BPVSAR动目标检测方法,实现了斜视模式下慢动杂波环境中的动目标检测、径向速度估计及重定位,仿真验证了该方法的有效性。最后,与BP-DPCA-ATI方法进行了比较,实验结果表明:BP-VSAR方法不仅能有效抑制慢动杂波,且速度估计精度更高,抗噪性能更好。2、针对动目标“速度叠影”的问题,提出了基于迭代最小化稀疏贝叶斯（SBRIM）的多动目标分离与速度估计方法。首先研究了基于谱估计的多动目标分离与速度估计方法,将MVDR及MUSIC谱估计方法应用于多通道信号处理,分离了多重叠动目标并实现了高精度地径向速度估计。仿真实验验证了谱估计方法的有效性,但该方法在低信噪比时无法有效分离多个重叠的动目标。对此,提出了一种基于SBRIM的多动目标分离与速度估计方法。该方法通过提取图像域中动目标所在分辨单元的幅度和相位信息,构建了线性观测模型及相应的测量矩阵,利用动目标在速度谱中的稀疏性,通过SBRIM稀疏重构方法实现了多动目标的分离与速度估计。仿真实验验证了所提方法能有效解决“速度叠影”的问题。最后仿真对比了所提方法、谱估计方法及传统DFT方法,结果表明所提方法与谱估计方法可获得更高的速度分辨率,但谱估计方法在低信噪比（SNR?10d B）时无法有效分离多重叠动目标,而所提方法（即使SNR（28）0d B）依然可实现多重叠动目标分离与高精度地径向速度估计,表明所提方法抗噪性能更好。3、针对非均匀阵列下的动目标分离与速度估计问题,提出了一种非均匀阵列下的基于迭代最小化稀疏贝叶斯（SBRIM）的动目标分离与速度估计方法。首先分析了非均匀天线阵列时多重叠动目标的多通道信号特点,提取了相应的幅度、相位信息,构建了非均匀阵列下的观测模型及对应的测量矩阵,然后通过SBRIM稀疏重构方法实现了动目标分离与速度估计。仿真实验验证了所提算法的有效性。最后,与谱估计方法进行了仿真对比,仿真实验结果表明在非均匀阵列下,谱估计方法已完全失效,而所提方法可以有效解决速度叠影问题,实现多重叠动目标分离与高精度地径向速度估计。