成像雷达作为一种全天时、全天候的主动远距离观测手段,在军事及民用领域得到了很多应用。逆合成孔径雷达(ISAR)作为成像雷达的一种,已有无数先辈对其进行了大量的研究。目前,单个平稳运动目标的ISAR成像已经基本成熟,因此研究者们将研究的方向放在了复杂情况下的ISAR成像,多目标ISAR成像就属于这种复杂情况下的特殊成像场景。本文根据目标的运动状态差异将多目标成像划分为两类:运动状态差异较大的多目标成像以及运动状态相似的多目标成像。针对两种成像场景的特点,提出了对应的成像处理算法。文章的主要工作如下:(1)介绍ISAR成像的基本原理,分析其距离向与方位向高分辨的信号处理过程。介绍了固定匀速转动模型及距离-多普勒成像(RD)算法。阐述了运动补偿对于ISAR成像的作用及必要性,介绍了几种常用的运动补偿方法并应用实测数据的成像结果对比其算法性能。分析了非平稳运动目标成像的难点以及对应的处理方法——距离-瞬时多普勒(RID)成像。介绍了一种基于三次相位信号模型的RID成像方法。为后文解决多目标成像问题打下理论基础。(2)建立多目标ISAR成像的目标三维空间运动模型及雷达回波信号模型。通过分析回波信号的特点,明确了多目标ISAR成像的难点在于运动补偿。针对这一问题,提出一种基于运动参数搜索与最小图像熵的运动补偿思路,即当以某一目标的运动参数来对回波进行补偿后,其成像结果的熵值最小。为避免使用计算量巨大且十分不灵活的遍历算法,本文借鉴了现有的粒子群优化算法,实现了快速准确的运动参数估计。通过图像域的目标剔除及多次迭代即可获得每一个目标的清晰成像结果。最后,通过仿真数据的成像结果证明了基于运动参数搜索的多目标成像方法的有效性,并通过分析成像处理过程讨论了该方法的局限性及可能改进的方向。(3)针对运动参数搜索算法的局限性以及实际舰船目标运动状态,提出了一种基于图像处理的多目标ISAR成像方法。该方法可应用在目标运动状态相似的情况下,在图像域分离目标并单独重新聚焦成像。由于编队航行的舰船通常相距较近,目标的一维距离像会发生高度重合,且由于目标间的速度差异,目标在多普勒方向的位置也相对随机,因此简单的从方位向或距离向来对目标进行分割是不合理的。本文希望通过图像处理中的几何聚类方法对随机位置分布的目标进行有效的分割提取,但由于ISAR图像的稀疏性和随机的噪声分布,几何聚类法无法直接应用于ISAR图像。因此,本文创新性的使用一系列图像处理手段,将具有较强噪声的稀疏ISAR图像变为边缘清晰,内部连通的多个独立目标区域。在复图像域应用几何聚类法分割提取目标后,将目标数据反变换至回波域并分别进行单目标的成像处理。该方法经过仿真及实测数据验证,效果良好。