逆合成孔径雷达(ISAR)主要用来对飞机、舰船、导弹、空间碎片等运动目标进行成像和识别。近些年来,随着在国防和民用领域的应用中对成像质量要求提高,高分辨ISAR成像理论和技术都有了很大发展。然而同时也面临着新的问题和挑战:如何建立更加真实的信号模型?如何充分提取目标的复杂运动特性?如何设计更有效的成像及运动补偿方法等等。因此本文主要立足于高分辨ISAR成像中运动补偿方法的研究。本文的具体安排如下:第一章作为绪论,回顾了高分辨ISAR成像技术的发展,并介绍了本文的研究背景和主要工作。第二章分别对常规运动目标和高速旋转目标的ISAR成像原理及其相关技术进行了介绍。第三章提出了一种针对常规运动目标的新的自聚焦算法。该算法基于ISAR的虚拟阵列特性,利用阵列信号处理方法来实现相位补偿。该算法利用加权信号子空间来拟合包络对齐后的初相误差,然后基于图像熵最小的原则估计出信号子空间的最优权值,本章又提出了一种复数的启发式搜索方法来提高权值的搜索效率。最后的实验结果也证明了该方法比传统方法更有效。第四章首先建立了带有运动误差的高速自旋目标ISAR成像模型,该模型不同于现有的理想转台模型。然后本章提出了一种如何在这种真实模型下实现对高速自旋目标的运动误差进行有效补偿的算法。该算法利用广义Radon变换(GRT)的曲线检测能力,以重构图像熵最小的原则来搜索出包络的最优补偿量。本章的仿真结果也验证了该算法的鲁棒性和有效性。最后一章对全文进行了总结,并指出需要进一步研究的内容。