雷达前视成像在全天候自主着陆、对地攻击等领域有重要应用价值。然而，现有的合成孔径和多普勒锐化等技术，受机理限制，在飞行前方方位分辨率较低，并不具备前视成像能力。因此，需要探索新的技术途径，改进前视雷达方位分辨能力。　　本论文围绕前视扫描雷达方位超分辨问题，开展了凸优化解卷积理论、方法和实验验证研究工作，主要包括雷达超分辨成像模型、截断奇异值分解超分辨成像算法、稀疏目标超分辨成像算法和全变差解卷积超分辨成像算法等。　　1.根据雷达与目标的几何关系，建立了前视扫描雷达回波模型，说明方位回波可表征为天线与散射率分布的类卷积，从而将方位超分辨问题转化为卷积反演问题，为超分辨算法研究奠定了理论基础。　　2.提出截断奇异值分解方位超分辨方法，消除卷积矩阵低端奇异值引起的噪声放大效应，可以有效解决卷积反演过程噪声敏感性问题，能够在低信噪比条件下有效抑制虚假目标的出现。　　3.提出了基于目标散射先验信息L1泛函表征的稀疏目标超分辨方法，通过构建目标函数幅度能量联合最小准则并使用增广拉格朗日法，解得最优的卷积反演结果，可有效解决稀疏目标超分辨成像中的定位偏差和幅值畸变问题，实现了多个邻近稀疏目标空间位置和幅度信息高精度反演。　　4.提出了基于目标先验信息全变差表征的解卷积方法，将面目标超分辨问题转化为最大后验概率参数估计问题，并利用交叉方向迭代实现参数估计，可解决面目标超分辨成像时边缘模糊问题，实现了面目标轮廓有效重建。　　以上理论和算法等研究的有效性不仅经过了仿真实验的检验，而且在外场试验中得到验证。