摘要：目标机动过程中通常伴随着剧烈的姿态变化,有利于雷达目标的横向高分辨成像,从而为基于高分辨一维多普勒像(One-dimensional highresolution Doppler profile,1D-HRDP)进行机动检测提供了可行性.文中给出了高分辨一维多普勒像的成像公式后,首先分析了成像对目标转角、积累时间和采样率的约束条件,并给出了成像处理流程.随后着重分析了机动检测原理,得到了目标机动与非机动两类运动条件下姿态变化率的差异,为机动检测提供了基础.由于多普勒像的非平稳特性,本文将目标机动检测问题视作机动、非机动两类分类识别问题,并基于反向传播神经网络设计实现了机动检测器,提出了两项新的机动检测算法性能评估指标,与传统平均检测延迟指标相比能更准确地反映检测器的动态性能.仿真实验表明本文提出的机动检测算法总体性能好于其他三种基于特征的机动检测算法.