基于超宽带和合成孔径技术的地表穿透雷达(Ground Penetrating Radar,GPR)能够有效穿透地表实现对浅埋目标的成像鉴别,其中车载前视GPR(Forward Looking GPR,FLGRP)凭借快速、高效的优点现已成为GPR探雷领域的重点研究方向。与多数目标不同的是,地雷作为已知先验信息的旋转体(Body-of-Revolution,BoR)目标的典型代表,虽然传统基于灰度图像的鉴别方法依然适用于地雷鉴别,但这种先成像再鉴别的普适方法并没有考虑地雷的特殊性,其先验信息的利用也只停留于特征提取与鉴别阶段,缺乏具有针对性的处理方法来进一步改善鉴别效果、优化处理流程。本文以FLGPR探雷为研究背景,围绕地雷这种典型BoR目标的成像鉴别展开研究。通过对地雷电磁散射特性等先验信息的分析引入压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论,研究方法从基于灰度图像的常规目标成像鉴别逐步转至基于目标稀疏散射模型的成像鉴别一体化处理,研究对象也从金属地雷抽象为一般BoR目标,是CS理论用于具有先验信息目标鉴别的全新探索和尝试。首先,研究了基于步进频率(Stepped Frequency,SF)和分裂发射孔径配置(Split Aperture Transmit Configuration,SATC)技术的FLGPR系统以后向投影(Back Projection,BP)算法为核心的2维成像相关技术问题。针对宽频带、多通道的FLGPR系统无法利用单一标定体进行整系统校正问题,提出了基于多标定体融合的系统校正方法,通过子带划分及频带融合技术有效地校正了系统误差。另外,针对SF速度敏感及SATC多模块复用导致的FLGPR系统运动条件下的成像散焦问题,研究了速度等效补偿原理,提出了基于感兴趣区域(Region Of Interest,ROI)紧致度最优的速度估计与补偿方法,有效地改善了系统成像质量。其次,研究了CS理论在低信噪比条件下的稳健重构问题。针对CS算法在低信噪比条件下无法利用单次随机测量(Single Random Measurement,SRM)实现稳健重构问题,提出了基于多测量迭代像素判决的稳健重构方法。该方法通过对SRM的多次随机测量及统计收敛处理实现了含噪信号的稳健重构,为CS理论的实际应用奠定了良好基础,是本文CS用于目标成像与鉴别的重要理论支撑。接着,研究了基于CS理论的地雷稀疏散射结构提取与鉴别问题。利用电磁计算方法分析了地雷的电磁散射特性,围绕地雷方位不变的双散射中心结构,提出了基于CS的地雷稀疏散射结构提取方法,该方法将地雷先验信息的利用提前至成像阶段,通过CS处理获得了与常规检测算法相当的稀疏图像,实现了成像与检测的一体化处理。利用CS提取地雷的稀疏散射结构,实现了地雷鉴别向几何结构鉴别的转化,对此提出了基于目标物理特征及CS的地雷鉴别新方法,该方法以地雷稀疏图像为基础,通过引入地雷先验信息提取一致性特征,进而实现鉴别。然后,研究了基于模型的BoR目标成像鉴别一体化处理问题。基于地雷先验的稀疏散射特性,提出了基于目标离散散射结构(Discrete Scattering Structure,DSS)的CS成像鉴别一体化方法,该方法利用地雷方位不变的稀疏散射结构特征构造的特征化字典,在对目标进行CS稀疏成像的同时完成鉴别,仿真及实测数据的处理结果表明,该方法适用于具有离散散射结构的一般BoR目标。为解决特征化字典无法有效鉴别相似DSS目标以及非DSS目标的问题,提出了基于目标电磁散射特性的CS成像鉴别一体化处理方法,该方法利用电磁计算/测量获得的目标电磁散射特性构造模型化字典,在对目标CS稀疏成像的同时实现鉴别,该方法将一体化处理框架成功拓展应用至一般BoR目标,是对传统目标鉴别处理框架的突破,更是对具有先验信息目标鉴别方法的全新探索与尝试。最后,研究了CS雷达系统设计及其实际应用问题。基于FLGPR系统的SF与SATC技术,设计实现了基于多输入-多输出(Multiple-Input and Multiple Output,MIMO)阵列的SF-MIMO-CS雷达系统,并将其用于穿墙成像与下视GPR探测,联合本文所提相关方法取得了较为满意的试验结果,有效地验证了系统的可行性与适用性。