电磁逆散射成像是逆问题的一种,其非适定性和非线性为目标的高质量重建提出了极大挑战。在电磁逆散射问题的实际模型中,只能获取关于目标的有限信息,实现精确重建十分困难,因此开展高分辨精确成像技术研究具有重要意义。本文主要从三个方面开展研究:第一,现有成像算法中缺乏对超分辨成像机理的深入研究,本文提出了一种基于轨道角动量（Orbital Angular Momentum,OAM）电磁波的超分辨成像算法,详细分析了OAM电磁波实现超分辨的物理机理;第二,目前电磁逆散射成像算法中还没有精确成像相关技术,本文提出了一种基于联合稀疏的精确成像方法;第三,为了克服高精度重建中的噪声影响,本文以半空间模型下的埋地目标成像问题为例,提出了一种基于线性采样方法（Linear Sampling Method,LSM）和加权差分进化（Differential Evolution,DE）算法的高精度成像算法。具体而言,本文主要从以下几个方面开展研究。首先,建立了自由空间中电磁逆散射模型,为进一步开展相关成像算法的研究奠定基础。从数学的角度出发,分析了求解电磁逆散射问题所面临的非适定性和非线性等困难。然后,分析了常用的成像方法,主要从线性方法和非线性方法两个方面展开,重点分析了经典的对比度源反演（Contrast Source Inversion,CSI）方法和线性采样方法,并通过数值仿真验证了两种算法的有效性,为接下来基于这些方法开展深入研究奠定了基础。其次,详细分析了求解正向问题的共轭梯度-快速傅里叶变换（CG-FFT）方法。电磁逆散射问题通常由正问题和逆问题组成,一方面,为了测试成像算法,通常采用正向算法产生散射场数据;另一方面,在一些成像算法中还涉及到正向问题的求解。因此开展求解正向问题相关方法的研究同样具有重要意义。从积分方程出发,重点分析了模型的离散化过程以及FFT计算格式的实现,之后分析了共轭梯度迭代算法,数值仿真验证了算法的有效性。然后,针对现有成像算法中分辨率不高的问题,提出了一种基于OAM电磁波的超分辨技术。首先提出了二维情形下产生OAM电磁波的方法,然后深入分析了OAM电磁波照射下实现超分辨的机理,发现由于OAM电磁波的特殊性质,将其作为入射场时,可以将目标的倏逝波信息转化为传输波信息,使得远场测量数据包含更多的谱信息,从而可以提高成像分辨率。继续研究发现,在超分辨成像算法中,一方面要尽可能将更多的关于目标的倏逝波信息转化成传输波,另一方面在成像算法中要能够充分利用转化过来的倏逝波信息,即要能够将这些信息从散射场数据中提取出来,这为后续超分辨成像算法的研究提供了借鉴。最后将OAM超分辨技术与CSI方法结合,提出了OAM-CSI方法,通过将散射场数据中的倏逝波信息提取并参与到后续的非线性CSI方法迭代过程中,实现了对目标的超分辨成像。接下来,为进一步实现精确成像,提出了一种基于联合稀疏理论的精确成像方法。为了使非线性的逆散射问题适用于线性的压缩感知模型,通过定义中间变量对比度源,将非线性问题转化为线性模型,构建起关于对比度源的准确线性模型。为了能够利用不同照射下未知量之间的相关信息,并且进一步考虑到对比度源与真实目标具有相同的支撑集,建立了关于对比度源的多测量矢量（Multiple Measurement Vectors,MMV）模型,采用混合范数方法实现对比度源的重建。从重建对比度源结果确定目标的准确位置信息,再将位置信息编码制成掩模,作为强先验信息加入到CSI方法中,形成一种掩模加持的CSI方法,在掩模信息准确的情况下,实现了目标的完美重建。最后,针对精确重建算法中的噪声问题,以半空间模型下的埋地目标为例,提出了一种基于LSM和加权DE的高精度成像算法。为了建立半空间中的电磁逆散射模型,首先详细推导了平面分层媒质中二维格林函数的表达式,并同样利用CG-FFT方法实现了埋地目标电磁散射的快速计算,针对分层媒质中变量之间的关系既有卷积格式又有相关格式,通过对FFT矩阵的修正使分层媒质中的电磁散射问题同样适用于FFT快速计算。在高精度成像算法中,首先利用LSM鲁棒性先对目标支撑集进行粗略估计,在这个基础上采用DE算法进一步优化从而搜索到与实际位置最相符的支撑集。在实施DE算法时,考虑到LSM求解的指示函数大小对应着该位置属于真实目标的概率大小,对DE基因不同位置元素的交叉概率进行了优化,从而加速了算法的收敛。利用DE搜索到的最优掩模,结合CSI方法便能够实现埋地目标的高精度重建。总之,本文提出的超分辨技术和精确重建技术对电磁逆散射成像问题的进一步深入研究具有一定的借鉴意义。