逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR）因其不受天气、光照等影响,故而能全天候、全天时、远距离获取舰船目标的高分辨图像,便于后续舰船目标的检测、分类及识别。近年来,随着雷达成像技术的发展,星载ISAR因其具有观测范围广、抗打击能力强等优点,得到国内外学者的广泛关注;因此,开展基于星载平台的舰船目标ISAR成像研究具有重要的应用价值。然而,与传统的岸基ISAR成像平台不同,星载平台的运动使图像投射平面（Image Projection Plane,IPP）呈现时变的特点,导致其在相干处理间隔（Coherent Processing Interval,CPI）内固定的假设失效,导致现有ISAR成像模型和成像方法失效。因此,针对星载ISAR成像存在的问题和难点,本文主要研究内容和创新点如下:（1）针对星载平台的运动和舰船目标三维运动,使成像IPP在CPI内固定的假设失效的问题,提出了一种高效基于同步挤压变换（Synchrosqueezing Transform,SST）的舰船目标ISAR成像算法。首先,结合时变的雷达视线方向（Line-of-Sight,LOS）,建立了一种新的非平稳IPP星载雷达舰船目标成像几何和信号模型,并将平动补偿后的回波信号构建为多成分的二阶多项式相位信号（Polynomial Phase Signal,PPS）。然后,引入高效的SST获得多成分PPS高分辨的时频分布特征,进而实现对舰船目标ISAR成像。与现有的基于时频分析ISAR成像方法相比,提出方法很好的抑制了交叉项,保持了较高的时频分辨率,更有利于工程实现。最终,通过舰船仿真数据和电磁散射数据验证了提出方法的有效性和优势。（2）随着分辨率要求的提升和相干合成孔径时间变长,星载平台的运动和舰船目标复杂三维旋转运动,需要建模为更高阶精确的运动模型和研究相应的成像算法,提出了一种基于图像熵和粒子群的星载平台舰船目标高分辨ISAR成像算法。首先,建立了一种新的高阶时变IPP的成像信号模型,并准确推导了其产生的高阶二维空变相位特性。然后,引入高效的粒子群来克服传统图像熵构建目标损失函数容易陷入局部最优的问题,同时,通过挖掘各参数之间内在的关联以降低优化参数维度,从而高效的实现对舰船目标高分辨ISAR成像。所提方法精确推导了目标高阶二维空变相位误差,并结合了图像熵和高效的粒子群优化方法,具有较低的计算复杂度和复杂运动目标成像能力。最后,通过仿真数据和电磁散射数据对提出方法进行了有效性验证。