针对非平稳信号的变换域处理问题,傅里叶变换存在一定的局限性,而分数阶傅里叶变换在阶次匹配情况下对线性调频信号具有良好的聚焦性,但由于阶次搜索带来的计算复杂度使得其应用受限。此外,多分量线性调频信号的参数估计方法普遍存在交叉项干扰和运算量大的问题,因此,为减小信号处理和参数估计问题的运算量,本文利用信号在不同变换域上具有的稀疏特性,提出了基于稀疏傅里叶变换的快速逆合成孔径雷达成像方法;针对多分量线性调频信号的参数估计问题,提出了采取相参立方相位函数和稀疏分数傅里叶变换相结合的方法进行参数快速精确估计。主要研究内容和文章结构安排如下:1、着重阐述分析了稀疏傅里叶变换的算法原理和实现步骤,并分析比较了该算法四个版本的优缺点和运算量大小。在稀疏傅里叶变换的基础上,深入研究稀疏分数傅里叶变换算法。针对线性调频信号回波模型,充分利用其在分数域具有的稀疏特性,采用稀疏分数傅里叶变换算法可以降低大数据量情况下分数阶傅里叶变换的运算量。2、针对匀速转台模型的散射点目标逆合成孔径雷达成像问题,本文介绍了传统距离-多普勒成像算法的基本原理。针对散射点目标在距离和多普勒维具有的稀疏特性,提出了基于稀疏傅里叶变换的快速逆合成孔径雷达成像方法,所提方法在不改变成像分辨率的前提下,能够降低信号处理的计算复杂度。同时考虑在较低SNR时,稀疏逆傅里叶变换失效情况下,对回波信号采用慢时间维相参积累的方法提高SNR,仿真结果验证了所提方法的有效性。3、针对多分量线性调频信号的参数估计问题,本文分析了三种常用的多分量线性调频信号参数估计方法,但传统的分段多项式相位变换、短时傅里叶变换和三次相位函数方法分别存在交叉项干扰、低信噪比敏感和存在伪峰等问题。为在低SNR下准确估计调频率,提出了一种相参立方相位函数和稀疏分数傅里叶变换相结合的方法来实现多分量线性调频信号参数的快速精确估计,MATLAB仿真结果验证了所提方法的有效性。