合成孔径雷达具有远距离探测、全天时全天候工作的特点,有效提升了信息获取能力,在军事侦察、灾情预报等领域有着广泛应用。随着成像场景的日益增大,需要处理的数据量逐渐增多,传统采样方式无法满足大规模的数据采样与传输需求。压缩感知理论的提出,为解决这些问题提供了思路。该理论指出,当信号满足稀疏条件时,可用少量观测数据高概率无失真的恢复原信号。在雷达观测场景中,由于待观测的目标或感兴趣的区域相对于整个空间来说是稀疏的,故可将压缩感知理论用于SAR成像。然而,传统基于压缩感知的SAR成像方法存在没有充分利用空间稀疏性以及恢复算法没有更好逼近压缩感知稀疏SAR成像模型的问题。针对这些问题,本文进行了以下研究,主要包括:（1）为进一步提高成像算法的重建性能和充分利用空间稀疏性,本文提出一种基于迭代近端投影的二维欠采样合成孔径雷达成像方法。该方法首先建立SAR回波二维稀疏表示模型,在此基础上将稀疏表示模型转化为近端模型,之后采用非凸函数簇中SCAD判罚函数获得近端算子以求解该模型。通过多组实验分析对比可知,该方法的成像结果优于传统算法。（2）由于非凸函数在重构性能方面展现出较好的优越性,拓展非凸函数在SAR成像领域中的应用十分必要。同时,考虑到单一重构算法很难满足获得高质量成像的需求,多种特征、多种算法联合成像势在必行。基于此本文提出一种基于自适应加权的极小极大凹罚函数和全变分的稀疏SAR成像方法。该方法首先将加权思想同非凸函数簇中的MC函数结合,以进一步促进解的稀疏性,之后与全变分判罚函数线性组合构成复合正则化器,以进一步提高抗噪性能。同时,采用交替方向乘子法求解该成像模型。此外,在求解过程中使用方位-距离解耦算子替换测量矩阵及其厄米特转置以减少存储空间。（3）运用LabVIEW软件平台实现了基于非凸表示框架下稀疏SAR成像方法的软件开发。首先在前面板添加能够输入不同场景参数以及选择不同成像算法的输入与显示控件。然后在后面板中通过LabVIEW与MATLAB混合编程构建测试成像算法的程序框图,并通过MATLAB Script节点调用IPP＿SCAD算法对目标进行成像。最后通过前面板中的目标散射点场景XY图、成像结果强度图及性能评估参数来观察和评价成像效果,从而完成非凸表示框架下稀疏SAR成像方法的测试软件的开发。