ISAR(逆合成孔径雷达)因其全天时、远距离以及在极端天气的条件下能提供高分辨的图像,提高雷达对目标识别和提取的能力,因此ISAR成像雷达在军事和民用方面有着广泛的应用,它的成像算法也成为热点研究问题之一。为了获得高分辨的图像,需要发射宽带信号和增加相干积累时间,导致数据采集、传输和存储数据量的压力增大。压缩感知技术可以有效解决ISAR数据量巨大的难题,本文针对CS(压缩感知)在ISAR中的应用展开研究,完成的主要工作如下:(1)研究了LFM(线性调频信号)和脉冲压缩技术,并通过仿真验证了脉冲压缩技术在提高距离向分辨率方面的作用;分析了目标距离向和方位向分辨率的影响因素;归纳了平稳目标和机动目标成像的基本算法。(2)在基于傅里叶变换成像的基础上,实现了窄带小转角和宽带大转角情况下目标ISAR成像的距离多普勒算法。针对基本距离多普勒算法对成像转角存在的局限性,采用加窗、阈值后处理、极坐标格式等技术提出了一种改进RD(距离多普勒)算法,并用散射点模型验证了改进算法的有效性,达到不同转角条件下目标清晰成像的目的。(3)研究了非平稳目标的ISAR成像问题,采用线性时频变换和双线性时频变换,如STFT(短时傅里叶变换)、Gabor变换、Wigner-Ville分布和Cohen类分布等变换,提出了一种距离瞬时多普勒成像算法,用雷达实测数据仿真验证了算法的有效性,并对比了不同时频函数的成像效果。(4)在研究互相关法、最小熵法等运动补偿算法基础上,结合时频分析技术,提出了一种自适应联合时频运动补偿算法,仿真验证了补偿算法的有效性,算法能有效减少目标平动对成像造成的影响。(5)研究了压缩感知应用中的关键技术,采用一维信号和二维图像仿真验证了压缩感知重构OMP算法的有效性。建立了基于CS的成像模型,提出了一种基于CS的ISAR成像算法,选用机动目标和平稳目标验证了提出算法的有效性,并将算法应用于雷达实测数据的成像。