传统合成孔径雷达（Synthetic Aperture Rader,SAR）成像无法同时获得方位向高分辨率和距离向宽测绘宽。为了解决该问题,研究者提出了一种变脉冲重复间隔（Pulse Repetition Interval,PRI）的新体制Staggered SAR,有效实现了高分辨率和宽测绘带（High Resolution and Wide Swath,HRWS）成像。低过采样Staggered SAR（Low-Oversampled Staggered SAR,LS-SAR）是指方位向过采样率为1.1～1.5的Staggered SAR,可降低系统对数据存储的要求,大大降低了硬件实现成本,具有重要的研究价值。然而,LS-SAR中的方位向低过采样、回波信号丢失和非均匀采样问题会导致成像结果中存在严重的方位模糊,具体表现为真实目标方位向存在多对密集且高能量的虚假目标,严重影响了成像质量。为了消除LS-SAR成像结果中的方位模糊,本文研究了基于丢失数据迭代自适应算法（Missing Data Iterative Adaptive Algorithm,MIAA）的两步模糊抑制成像方法,并提出了一种基于压缩感知（Compressive Sensing,CS）的模糊抑制成像方法。本文主要工作如下:1、介绍了Staggered SAR系统实现HRWS成像的工作原理,研究了其回波模型和常用的PRI变化模式。随后,研究了LS-SAR中的低过采样、回波丢失、非均匀采样以及不同PRI变化模式对方位模糊的影响。2、为了消除LS-SAR成像结果中存在的严重的方位模糊问题,研究了基于MIAA的两步模糊抑制成像方法。第一步为了解决回波丢失导致的欠奈奎斯特采样问题,介绍了MIAA方法及其原理;第二步为了解决非均匀采样问题,研究了非均匀快速傅里叶变换（Nonuniform Fast Fourier Transform,NUFFT）和共形傅里叶变换（Conformal Fourier Transform,CFT）两种重采样方法。仿真实验验证了MIAA-NUFFT方法比MIAA-CFT方法对低过采样容忍度更高;验证了基于MIAA的两步模糊抑制成像方法对点目标有效,但受面目标谱不稀疏的限制,无法完全抑制面目标中的方位模糊。3、针对基于MIAA的两步模糊抑制成像方法不能有效抑制面目标中方位模糊的缺陷,提出了一种基于CS的模糊抑制成像方法。该方法首先基于LS-SAR回波与场景图像的关系构造了混合域模型（Hybrid-domain Model,HDM）,该模型准确描述了LS-SAR存在的非均匀采样、回波丢失和距离徙动问题;然后,基于该HDM构造优化问题,利用二维快速迭代收缩阈值算法（2D-Fast Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm,2D-FISTA）进行求解并且利用快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT）和NUFFT加快算法运算,可快速实现高质量成像。仿真和模拟的实测数据实验验证了所提出的基于CS的模糊抑制成像方法在模糊抑制性能和成像效率上均优于现有算法。