为精确估计高阶运动状态下的目标微动参数，实现目标精细识别，提出一种基于相位信息的分离估计方法。通过对解卷绕得到的真实相位进行求导，消除信号中的多项式相位信号项，实现目标运动和微动分量的分离。针对包含多维微动参数的正弦调频项，提出改进的粒子滤波静态参数估计方法，通过设计自适应方差法和变化粒子数提升了算法效率，通过设计累积残差作为观测概率密度函数，实现了对非线性模型中多维参数的同时估计。仿真和实验分析验证了算法的有效性和必要性。算法通过对相位进行处理降低了原始信号的非线性程度，减少了计算量，具有较强