无源雷达不仅具有可用外辐射源信号资源丰富、隐蔽和对敌隐身的特点,还能有效地解决地物干扰和低空目标探测等难题,有广阔的应用前景。在梳理和总结无源雷达技术的基础上,对无源雷达成像算法开展了探索性和创新性的研究。考虑实际成像因素,研究了三种针对小转角和短时间积累的无源雷达成像算法。主要研究工作如下:1、针对多发单收和单发多收成像模式,探究其几何模型和回波信号模型。借助建立的多发单收回波信号模型,将时间维的采样数据转换为包含散射点幅度和空间频率信息的参数化信号模型。提出利用RELAX算法估计空间频率和幅度信息用以重构目标图像。仿真实验验证了所提算法的有效性和正确性。2、提出基于压缩感知的无源雷达超分辨成像算法。在离散化目标回波稀疏表示的基础上,提出利用CS方法估计目标散射点的空间频率和幅度信息,并通过位置搜索重构目标图像。仿真实验表明:与ESPEIT和RELAX算法相比,所提算法在低信噪比和有限观测数据条件下具有更鲁棒的成像性能。3、提出基于自相关矩阵稀疏表示(Sparse Representation of Autocorrelation Matrix,SRAM)的无源雷达超分辨成像算法。根据采样信号自相关矩阵的估计误差服从渐进高斯分布的特性,利用提出SRAM算法重构稀疏矩阵,搜索其非零元素的网格点得到散射点位置信息,并利用最小二乘解估计散射点的幅度信息,从而重构目标图像。仿真实验表明:与CS算法相比,提出的SRAM算法在低信噪比和有限观测数据条件下具有更好的成像性能。