Orientador: Gustavo FraidenraichDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Este trabalho propõe um estimador ótimo de velocidade utilizando a matriz de covariância da função de máxima verossimilhança para radares de abertura sintética (SAR) com geometria circular, denominados ArcSAR, com alvos distribuídos móveis. Radares ArcSAR podem ser utilizados em aplicações meteorológicas na detecção de nuvens, que são modeladas como alvos distribuídos por refletirem diversos ecos. Este tipo de alvo apresenta algumas dificuldades na estimação de parâmetros por ter seu espectro não simétrico, fazendo o receptor ter um somatório de sinais refletidos. Além desse problema há ainda o ruído que descaracteriza o espectro do sinal recebido e outras complicações que os alvos móveis originam, como mudanças na informação de fase do sinal. Devido à forma de operação do ArcSAR, é necessário estimar a velocidade do alvo de forma precisa para saber a localização geográfica. A estimação do método proposto apresenta o menor erro e a maior precisão dentre os métodos já existentes na literatura. A sua eficiência é comprovada por meio de simulaçõesAbstract: This work proposes an optimal velocity estimator, using maximum likelihood covariance matrix, for synthetic aperture radars (SAR) with circular geometry, called ArcSAR, with mobiles distributed targets. ArcSAR radars can be used in meteorological applications for detecting clouds, which are modeled as distributed targets due several echo reflections. This kind of target presents some parameters estimation difficulties, because its spectrum is non symmetrical, causing a sum of reflected signals over the receptor. Besides this problem, the noise corrupts the received signal spectrum and there are other complications that mobile targets introduce, like changes at the signal phase information. Due ArcSAR operation, it is necessary a good accuracy on target velocity estimation to know its geographic location. The proposed method estimation presents the lowest error and the best accuracy among the existent methods in the literature. Its accuracy is proven by simulationsMestradoTelecomunicações e TelemáticaMestre em Engenharia Elétrica