雷达前视成像技术在军事探测、导弹制导、敌情侦测、自动驾驶等军事和民用领域都有相当广阔的应用需求。雷达前视成像技术虽已有多年研究,但是基于匹配滤波等技术的传统成像方法其方位分辨率却依然依赖于天线孔径尺寸,在对天线尺寸有限制的应用中,无法达到高分辨率。相控阵前视关联成像方法虽能够突破分辨率限制,却因相控阵天线过高的制造成本而无法广泛应用。针对低成本雷达前视超分辨成像问题,在对雷达成像的数学模型进行归纳推导之后,本文选择了压缩感知方法作为超分辨成像的理论基础,基于可低成本制造的MIMO阵列雷达,结合压缩感知理论,研究了基于MIMO阵列与压缩感知的雷达前视超分辨成像方法,提出了基于MIMO阵列与稀疏孔径外推的雷达前视超分辨成像方法以及基于MIMO阵列与压缩感知采样框架的雷达前视超分辨成像方法。为突破天线孔径尺寸对前视成像分辨率的根本限制,通过孔径外推方法可以使短孔径数据得到扩展,这是超分辨成像的是一种可行思路,并且结合压缩感知稀疏重建方法,可实现超分辨成像的图像质量提高。本文根据MIMO雷达前视成像的几何关系与工作过程建立了MIMO阵列雷达前视成像信号模型,在此基础上,对MIMO阵元的等效相位中心处理与基于2维波束形成的阵列雷达实孔径成像进行了简单推导。并且,在基于2维数字波束形成的阵列雷达实孔径成像的基础上,结合孔径外推方法与CS理论提出了基于稀疏孔径外推的超分辨雷达前视成像方法。此外,借鉴于相控阵前视关联成像方法原理,提出了基于MIMO阵列的时空二维随机辐射场的产生方法,可以提高压缩感知采样矩阵的约束等距特性,并且提出了压缩感知采样框架下的雷达前视超分辨成像方法,使得雷达回波中的稀疏先验信息得到更充分地利用,实现更高质量的超分辨成像。为在理论上阐明基于MIMO阵列与压缩感知采样框架的雷达前视超分辨成像方法的原理,本文首先建立了基于压缩感知采样框架的MIMO雷达前视成像信号模型,而后结合压缩感知理论,解释了压缩感知采样框架的雷达前视超分辨成像方法的原理。仿真结果显示,以上所提方法的有效性得到了验证。