逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像技术可以基于静止的雷达系统完成对于非合作运动目标的高分辨成像,具有全天时、全天候以及作用距离远等优点,在民用和军用领域都具有重大的应用价值。关于ISAR成像技术的研究,主要集中在运动补偿以及成像算法两个方面:准确的运动补偿是完成ISAR高质量成像的前提条件,鲁棒、高效的运动补偿算法可以拓展ISAR成像技术的应用场景,提升该技术的实用性。而稳定、高分辨的成像算法可以降低对于成像硬件系统以及环境的要求,二者均具有很高的研究价值。基于ISAR成像场景的天然稀疏性,本文利用稀疏信号处理技术,对于ISAR的运动补偿及成像技术展开研究,以提升ISAR的实际应用能力。论文的研究内容包括:1.研究了基于稀疏信号处理的ISAR平动补偿成像算法。本文首先通过建立相应的信号模型,分析了目标平动对于ISAR回波的具体影响。通过将平动轨迹拟合成多项式的形式,将目标的平动补偿及成像转化为关于待恢复的稀疏场景以及平动多项式系数二者的优化问题,通过对于该优化问题的求解来完成平动误差的校正。此外,针对已有基于稀疏信号处理的ISAR自聚焦算法存在的计算量大、在高欠采样率以及低信噪比下性能恶化的缺点,本文基于稀疏贝叶斯学习算法提出了一种高效的自聚焦算法,通过利用ISAR目标普遍存在的块状稀疏的结构特性,提升了算法在高欠采样率以及低信噪比条件下的性能。在此基础上,本文对于所提算法进行了相应的仿真实验,实验的结果证明了所提出两种方法的有效性。2.基于稀疏信号处理技术对于ISAR二维非匀速转动目标的补偿及成像算法展开了研究。对于非匀速转动的ISAR目标,其多普勒频率会随着时间变化,直接成像将会出现方位维的模糊。本文对于稀疏采样条件下的非匀速转动目标成像问题展开研究,通过将目标转角关于时间进行二阶展开,考虑目标旋转加速度对于回波的影响,构建了对应的信号模型,并将问题转化为动态观测矩阵下的稀疏信号恢复问题,通过设计相应的算法完成对于非匀速旋转目标的成像以及运动参数估计。此外,随着转动角度的增大,目标旋转带来的高阶相位以及越距离单元徙动也将会严重影响成像质量。本文通过分析这种情况下回波信号的形式并构建对应模型,设计了相应的算法完成了误差的校正以及成像场景的反演。仿真实验显示了所提算法可以完成非匀速旋转目标的高质量成像。3.研究了机动三维旋转的ISAR目标成像算法。当观测的目标运动具有较高机动性时,其等效转动不再局限于二维平面内,而是可以视为在空间中进行三维转动。本文对于该类目标的回波信号进行了建模与分析,分析发现对于三维旋转目标来说,其等效转轴与成像平面随时间变化,无法进行合适的补偿。针对这一问题,本文基于不同角度提出了两种成像方法。第一种方法是基于回波中特显点的多普勒频率变化曲线选择合适的子数据段进行成像。在选择的数据段中,散射点的多普勒频率近似不变,目标可以近似为绕固定转轴匀速转动,使用稀疏反演算法对于所选的数据段进行成像,即可得到清晰的成像图片。第二种方法是利用距离-瞬时-多普勒(Range Instantaneous Doppler,RID)算法的思想对于目标进行瞬时成像,本文利用回波在频谱图上的稀疏性,以及相邻距离单元之间多普勒频率的相似性,将RID中的时频分析问题转化为稀疏信号的恢复问题,获得了优于传统方法的成像分辨率。仿真显示了本文所提出的算法的有效性。