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地面运动目标检测(GMTI)是合成孔径雷达(SAR)的重要功能之一，关于它的研究也从未间断，由最初的单通道SAR动目标检测方法发展到后来的多通道检测方法。相对而言，多通道SAR GMTI具有更多的优势，但是它的原始数据量也相应成倍地增长，造成数据存储和传输的困难，因此对数据进行压缩显得十分必要。压缩感知理论(CS)是近年来数据压缩领域的一个研究热点，根据该理论可以通过较少的采样点来对一个稀疏信号进行重构。随后提出的分布式压缩感知理论(DCS)是压缩感知理论的一种扩展，它能实现多个相互关联信号的联合压缩重构。在双通道SAR GMTI中，通道信号之间具有很强的相关性，同时整个场景中动目标占有的比例较少，因此可以使用分布式压缩感知理论对其进行数据压缩。 本文提出了三种基于分布式压缩感知的双通道SAR GMTI压缩重构方法。这些方法都是先获取稀疏采样的SAR信号，再根据DPCA方法对通道信号进行配准，最后重构出对消的动目标信号，从而可以进行动目标检测。其中一种方法重构的对象是距离-多普勒域信号，再对其进行SAR成像操作，另外两种方法重构的对象直接是SAR图像，重构对象的不同也导致了基矩阵的构造方式有所差别。这三种方法都能应用于稀疏和不稀疏的场景，仿真和实测数据的处理结果表明了它们均能有效地降低双通道SAR GMTI的数据量，同时所得动目标信号的信杂噪比相对于传统的DPCA方法也有所提高。