星机双基地线阵合成孔径雷达(SA-BiLASAR)是一种结合星机双基SAR(SABiSAR)和线阵SAR(LASAR)优势,具有重要应用价值的新概念、新体制SAR,在机理上具备正下视、前视和侧视等多视角高分辨三维成像的能力,突破了传统侧视SAR成像模式限制,能够实现观测目标的三维成像。新兴的压缩感知理论指出只要原始信号具有稀疏性或者可压缩性,那么远低于传统Nyquist采样率的测量信号就可以恢复出原始信号。并且原始信号稀疏性越强,观测数据需要的越少。因此针对传统成像理论及方法在SA-BiLASAR新体制成像的不足,可与稀疏信号处理理论良好结合,在机载接收系统仅采用稀疏线阵天线接收回波,再借助稀疏信号重构方法实现SA-BiLASAR稀疏目标的高精度三维成像。本文主要介绍了一种新体制SAR-SA-BiLASAR,并研究了SA-BiLASAR的高精度三维成像方法。论文的主要研究内容和创新点如下:1.简述了压缩感知及SA-BiLASAR三维成像基础理论。首先,介绍了压缩感知的基本理论,同时介绍了线阵三维SAR的几何模型和基于压缩感知的回波测量模型。其次,在上述基础理论的依据下,构建了结合SA-BiSAR和LASAR的新体制三维成像雷达SA-BiLASAR的几何模型和线性回波测量模型,并对SABiLASAR系统的经典理论分辨率进行了分析。最后,介绍了两种传统成像算法用于SA-BiLASAR三维成像,分别是三维距离多普勒算法和三维后向投影(BP)算法。2.研究了SA-BiLASAR三维高精度稀疏成像算法。首先,简述了稀疏重构算法中常见的几类算法原理及流程,结合SA-BiLASAR成像模型,重点研究了适用其三维高精度稀疏成像的三种算法,包含了基于贪婪追踪算法中正交匹配(OMP)算法、基于贝叶斯重构算法类中的迭代最小化稀疏贝叶斯重构(SBRIM)算法和近似消息传递(AMP)算法。然后通过不同仿真模型及模拟实验结果,对比分析和验证算法性能。另外,针对上述稀疏成像算法在SA-BiLASAR等距离切片三维成像时面临的成像几何空间畸变等问题,联合SA-BiLASAR几何模型及等距离切片三维成像原理,提出了一种适用于SA-BiLASAR的等距离切片成像几何畸变校正方法,并通过仿真实验验证了有效性。3.研究了SA-BiLASAR误差估计与补偿方法。首先,分析了SA-BiLASAR成像中常见的误差形式给成像带来的影响,导出了SA-BiLASAR的运动误差模型。然后,针对传统自聚焦算法在SA-BiLASAR稀疏三维成像无法适用的问题,研究了一种基于贝叶斯学习迭代极大值的稀疏自聚焦算法,分析了该算法性能及适用条件。最后,为了进一步提高SA-BiLASAR三维自聚焦成像能力,提出了一种基于最小均方误差准则和最大锐度准则联合的SA-BiLASAR运动误差估计和补偿算法。仿真实验和实测实验验证了本文算法的有效性。