稀疏微波成像是将稀疏信号处理引入微波成像当中而形成的新的理论、体制和方法，与传统雷达成像相比，稀疏微波成像可以降低现有微波成像系统采样要求，减少数据量，降低系统复杂度，具有极大的应用潜力，也是未来微波成像技术的重要发展方向之一。机载实验的开展和机载稀疏微波成像系统的研究，是稀疏微波成像理论实用化必经环节。机载稀疏微波成像系统具有一般稀疏微波成像系统的共性，也具有其的特性。目前针对稀疏微波成像各领域的研究逐渐活跃，但针对机载系统中稀疏微波成像系统特性的研究仍很缺乏，也限制了稀疏微波成像走向实用化的步伐。　　本文以机载稀疏微波成像应用为背景，将机载稀疏微波成像观测矩阵作为为研究的主要线索，对机载稀疏微波成像系统的性能评估、误差分析、误差补偿、机载实验验证、实验结果分析与慢速平台成像等拓展应用开展研究。本论文的主要工作如下:　　1.系统性研究了稀疏微波成像观测矩阵的性能评估问题。本文提出了包括统计RIP、紧界理论在内的稀疏微波成像观测矩阵性能评估工具，从不同方面对现有评估工具的不足加以改进，并对不同评估工具的适用领域进行了初步探讨。相关研究为机载稀疏微波成像系统的性能评估奠定了基础。　　2.系统分析了机载稀疏微波成像系统观测矩阵性能的影响因素。本文以稀疏微波成像观测矩阵性能评估为工具，分析了网格尺寸、发射波形（包括Chirp、随机噪声信号和OFDM信号）、信号带宽、采样方式（包括均匀采样、随机采样、抖动采样、随机调制积分采样等）、降采样等因素对机载稀疏微波成像系统观测矩阵的影响。这些因素对稀疏微波成像系统性能的影响是雷达系统设计和应用中必须涉及的问题，该研究为机载稀疏微波成像系统的设计和分析提供了依据。　　3.提出了机载稀疏微波成像系统误差模型和误差补偿算法。本文将运动误差、运动目标导致的成像误差和系统误差统一表达在观测矩阵中，分析了运动误差、运动目标和系统误差对稀疏微波成像性能的影响。本文提出了机载稀疏微波成像误差补偿算法，包括:以稀疏信号处理理论中的相位重建问题为基础，采用PhaseCut算法提出了基于相位重建的稀疏微波成像自聚焦算法;以子孔径相关(MD)算法为例，将其与基于回波模拟算子的快速稀疏微波成像算法相结合，将MD运算插入正则化迭代的步骤中，实现了传统自聚焦算法与稀疏重建算法的结合，提出了MD-回波模拟算子算法;提出了利用天线等效相位中心位置信息的机载稀疏微波成像方法。这些方法可以有效实现机载稀疏微波成像系统运动误差的补偿，提升成像性能，解决了机载稀疏微波成像系统实用化的关键问题。　　4.开展了机载稀疏微波成像实验，构建了机载稀疏微波成像实验实验平台，选取了数组典型稀疏场景，获取了大量实验数据，对实验数据进行了大量的处理和分析，分析内容包括稀疏度、采样方式、采样率、信噪比、分辨能力、目标识别能力等，证明了稀疏微波成像体制的可行性，为本文观测矩阵影响因素分析提供了支撑，为本文所述机载稀疏微波成像信号处理方法提供了验证。机载实验的开展不仅是稀疏微波成像理论走向实用化的关键步骤，实验中遇到的问题、实验结果的分析也为下一步的工作指明了方向。　　5.提出了慢速平台稀疏微波成像体制。对机载稀疏微波成像系统观测矩阵的特点加以拓展，引入多天线多发射波形收发体制，设计了慢速平台稀疏微波成像系统，并用仿真验证了其有效性，具有在在飞艇、车辆、舰船、地基等平台应用的潜在价值。