逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR）成像是一种主动探测技术,因其能够全天时全天候超远距离工作,ISAR成像成为目标探测,跟踪,分类和识别等应用的关键。因为ISAR成像的分辨率随目标转角的增大而增大,所以大转角ISAR成像是获取高分辨目标图像的有效且重要的手段。由于ISAR的观测目标通常是非合作的,且目标平动和转动之间的耦合随着转角的增大而增强,所以精确的运动补偿是高分辨ISAR成像的前提。另外,实际应用场景中的低信噪比环境和近距离观测的因素等也会对高分辨ISAR成像产生重大影响。针对这些问题,本文以大转角ISAR成像为出发点,对低信噪比环境下ISAR高精度运动补偿,大转角ISAR平动转动解耦及其运动补偿,近场大转角ISAR成像以及大转角ISAR三维成像等方面进行了研究。论文的内容主要包括:1.低信噪比环境下ISAR成像的高精度运动补偿高精度的运动补偿是ISAR成像的关键,然而噪声会降低运动补偿的精度。针对低信噪比环境下ISAR成像运动补偿精度低的问题,本文第二章提出了一种基于相邻干涉-低通滤波的高精度ISAR运动补偿方法。该方法充分利用了雷达回波的两维相干性,通过相邻干涉和低通滤波操作,将所有散射点信号以两维相干积累的方式聚焦在同一个脉冲峰值处,并在此过程中以迭代的方式估计目标运动参数。理论推导和实验结果表明,所提方法的平动参数估计方差与其克拉美罗界相近,且所提方法在效率,精度和抗噪性方面均有较高的性能。2.平动转动联合估计的大转角ISAR成像大转角ISAR成像是获取高分辨目标图像的有效手段之一,但是随着目标转角的增大,平动和转动之间的耦合性在不断增强,这使得ISAR成像的运动补偿变得困难。针对这一问题,本文第三章首先分析了平动和转动在极坐标插值（Polar Format Algorithm,PFA）前后的耦合关系,发现即使使用小于真实值的带误差的转动参数,PFA也能够有效降低耦合。基于此,第三章提出了一种的平动转动联合估计的大转角ISAR成像方法,首先使用初始化的运动参数对回波数据进行平动粗补偿和基于PFA的转动粗校正,降低平动和转动之间的耦合,然后通过估计插值后数据的非空变方位误差相位,从中反演剩余平动参数,并补偿其对回波的影响。最后通过估计距离空变的方位高次误差相位来反演目标的转动参数。如此循环迭代直到ISAR图像完全聚焦,如相邻迭代的ISAR图像熵值变化小于门限或者达到最大迭代次数。实验结果表明,所提方法能够有效克服大转角下平动转动的强耦合对运动参数估计的影响,实现大转角ISAR的高精度运动补偿和聚焦成像。3.近场大转角ISAR成像随着ISAR成像分辨率的提高,目标转角的增大以及实际应用中目标雷达之间距离的减小,远场假设将会失效,这会导致基于远场假设的传统ISAR成像算法出现几何畸变和散焦的问题。为此,本文在第四章和第五章针对近场ISAR成像提出了两种不同的算法。第四章从方位平移不变的角度出发,首先分析了造成近场ISAR回波方位平移不变丢失的原因,并提出一种基于子孔径分解的近场ISAR方位平移不变恢复方法,然后通过Stolt插值校正距离徙动,最后利用两维IFFT完成ISAR聚焦成像。实验结果表明,即使目标存在平动,所提方法也能够对近场大转角ISAR进行无畸变的聚焦成像。第五章则是从频谱分析的角度出发,利用时频反演法推导了近场和远场ISAR的两维波数谱解析表达式,并发现其频谱相位之差是非空变的。基于此,提出一种扩展PFA近场大转角ISAR成像算法,即先通过频谱校正将近场ISAR等效成远场ISAR,然后利用PFA校正转动,最后利用两维IFFT聚焦成像。此算法理论上可以实现360°转角的近场ISAR成像。实验结果表明,此算法的成像精度和后向投影算法（Back Projection Algorithm,BPA）相近,但其效率却远高于BPA。4.基于结构稀疏优化的大转角ISAR三维成像在俯仰角不固定为0时,方位大转角ISAR的波数谱是三维的,这会导致ISAR两维成像结果出现随高度空变的散焦,难以补偿。但在另一方面,这也是大转角ISAR具有三维分辨能力的体现。为此,本文第六章提出一种基于结构稀疏优化的大转角ISAR三维成像方法。首先利用平动补偿将目标转换成三维转台模型,然后利用非均匀FFT（Nonuniform FFT,NUFFT）快速实现转动校正,接着利用两维匹配滤波得到不同成像平面的切片进而组合得到高旁瓣的三维ISAR图像。最后构造结构稀疏优化模型,利用交替方向乘子（Alternative Direction Method of Multipliers,ADMM）对模型进行简化和求解,得到低旁瓣高分辨三维ISAR图像。实验结果表明所提能方法够以较少的采样数据实现大转角ISAR的高分辨三维成像。