传统逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar，简称ISAR)能够全天候全天时地获得空间非合作目标二维高分辨率图像，但这样的二维图像是空间目标在成像投影面上的投影，无法提供目标高度维的信息。ISAR三维成像技术可以获取非合作目标的三维结构信息，在此基础上实现目标的转轴方向和旋转周期估计，提供目标的精细结构信息和运动状态。本文围绕ISAR三维成像和转动估计展开研究，着重探讨“L型”三天线干涉ISAR(Interferometric ISAR，简称InISAR)三维成像方法、压缩感知(Compressed Sensing，简称CS)框架下基于零空间l1范数最小化的ISAR三维成像方法以及基于微多普勒特征提取的转速估计方法。
　　首先简要阐述ISAR成像技术的基本原理，分析ISAR二维和三维成像的国内外研究现状，并介绍论文的研究背景和研究内容。接着研究“L型”三天线InISAR三维成像系统，给出三维成像基本原理以及具体实现步骤。采用多通道“CLEAN”技术提取强散射点，利用强散射点的干涉相位信息得到目标三维重构图像，同时获得目标有效转动矢量的估计。使用“L 型”三天线 InISAR 三维成像方法对卫星目标仿真数据进行三维成像，成像结果表明该方法在不同成像场景下都具有较好的三维成像效果，以及较为准确的有效转动矢量估计。
　　为解决多天线InISAR带来数据量显著增加的问题，在CS框架下，进一步研究基于零空间l1范数最小化的ISAR三维成像方法。先对各通道的ISAR回波数据进行降采样，将各通道待重建的目标二维图像分解为初猜值和残余值两部分。用加权最小二乘法估计初猜值作为目标初像，再利用卡尔曼滤波迭代估计零空间中残余值的解，最后将重建的二维图像利用干涉的方法获得目标三维图像。仿真数据的成像结果表明，在不同降采样率下，该方法都可以获得较好的成像结果。同时采用降低零空间矩阵维度的方法可以有效地提高运算效率。
　　在获得目标有效转动矢量的基础上，研究基于微多普勒特征提取的非合作目标转速估计方法。探讨雷达目标微多普勒现象以及宽带线性调频信号回波一维距离像的慢时间序列调制模型，发现微多普勒频率随时间周期性变化，且与目标旋转周期一致。利用短时傅里叶变换的时频分析方法提取微多普勒频率变化周期，实现目标转速估计，从而完成非合作目标在三维空间的总转动矢量估计。仿真数据处理结果表明，该方法可以得到较为准确的目标转动矢量估计。
　　最后对论文的工作进行总结，并指出需要进一步研究的问题。