摘要：利用激光探测微多普勒效应可以精确估计微动参数,有利于实现目标的准确分类和精细识别.运动目标的微多普勒效应是一种由多项式相位信号模型与正弦调频模型组成的混合信号.对于这类混合信号中的微动参数估计目前还未提出有效的方法.对此,本文提出一种基于分数阶傅里叶变换(Fr FT)的平动补偿方法,通过设计对Fr FT参数域的带宽搜索方法,可以从混合信号中精确估计平动参数,实现平动和微动的分离;通过设计静态参数粒子滤波器,从补偿后的信号中准确估计了微动参数;针对静态参数模型,采用马尔可夫-蒙特卡罗方法增加粒子多样性,并利用累积残差定义新的粒子权重计算函数,保证了算法在对多维参数估计时的快速有效收敛,避免了参数分别估计时误差传递的影响.通过仿真分析对比和实验数据,验证了本文所提补偿和参数估计算法的有效性.