本文针对雷达对地探测中面目标测角问题,通过介绍正前视超分辨成像技术和雷达目标识别技术针对项目需要给出了一种面目标测角雷达工程实现,并研制成功了利用FPGA和DSP实现高速实时信号处理的雷达信号处理机,进行了相关的算法移植工作,最后通过相关实验验证了成像算法的性能,在雷达成像和目标识别的工程实践中存在着重要的研究意义。主要研究内容如下:1、分析了正前视扫描雷达直接解卷积的病态性,给出了一种基于ML准则迭代反卷积成像算法,最后根据输出结果的均方误差给出了最佳迭代次数的确定方法,并确定了最佳次数。2、分析了一种基于频域变换和区域目标缩减的目标识别算法,并提出采用参照物验证来提升匹配效果的方法,给出了算法总体性能分析3、给出了高速实时信号处理机的整体结构,在分析了FPGA和DSP的系统结构之后,给出了板卡具体设计,并给出了信号处理机的原型机实物。4、针对正前视扫描雷达成像模型,设计了带通采样、数字下变频、脉冲压缩和距离走动矫正的FPGA实现,给出了算法设计结构。5、在FPGA平台上移植了基于ML准则的迭代反卷积算法并进行了流水线设计,针对算法移植中出现的问题,给出了解决方案,并深入分析了该算法在FPGA平台实现的实时性。6、在DSP平台上移植了基于频域变换和区域目标缩减的目标识别技术,针对算法实时性性能,给出了详细的改进方案。7、介绍了目标成像雷达系统的成像验证实验,给出了详细的实验结果,并对实验结果进行了详细的分析