由于目标的微小运动引起雷达回波信号中包含了精细的微多普勒特征信息，微多普勒信号特征在雷达目标的探测、识别领域中受到了很大关注。所以根据雷达回波信号的微多普勒特征可识别出目标的运动特征。　　 本文在建立运动目标四种微动产生微多普勒效应数学模型的基础上，开展了运动目标具有振动、转动、锥动和翻滚四种基本扰动的微多普勒效应的仿真研究，利用时-频分析方法开展提取运动目标的微多普勒特征研究。采用模式识别方法开展对提取的特征进行分类的研究。因此，本论文的主要研究工作包括　　 第一：建立了振动、转动、锥动、翻滚四种微动微多普勒效应的数学模型。在目标微多普勒效应数学模型的基础上，用Matlab软件对四种基本单一运动目标雷达回波信号进行了仿真。　　 第二：利用分析时变非平稳信号的有力工具对仿真信号进行了分析。通过对四种不同运动的时频分布的讨论、分析，从得到的四种运动模式的时频图像中提取出四种微动目标的某些微多普勒效应的关键特征。　　 第三：采用线性贝叶斯分类器、二次型分类器、决策树分类器等几种分类器对其进行分类，并给出其识别的错误率，表明了基于微多普勒效应的时频特征的特征选择采用决策树分类器对目标进行分类的方法的可行性，达到根据微多普勒效应对这四种单一微动目标进行分类的目的。