雷达作为一种能在全天时,全天候远距离探测、定位和识别目标的传感器,一直是全球研究的热点。高分辨合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）和逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR）成像技术作为雷达发展史上的一个重要分支,能够更加直观精细的刻画目标的结构信息,也一直受到军事和民用的高度重视。ISAR成像作为一种能在远距离获取非合作目标图像的技术,在军事领域中的目标分类识别起了重要作用。ISAR成像的关键条件是目标相对于雷达的转动。而对于远距离非合作目标而言,它们的运动情况往往是非常复杂的。在雷达分辨率不高的情况下,短时间内目标的转动可以看作是均匀转动,通过传统的相位补偿技术,如相位梯度自聚焦（Phase Gradient Autofocus,PGA）就能得到良好的图像。然而当雷达分辨率高的情况下,非合作目标的雷达回波经过运动补偿后可用多分量多项式相位信号表示,如何通过信号处理方法对这种多分量多项式信号进行相位补偿,就成了能否获取高质量高分辨ISAR图像的关键。另一方面,由于ISAR图像中包含了目标丰富的结构、姿态、尺寸等信息,如何从ISAR图像中对这些信息提取,为目标分类、识别和编目提供有力的技术支持,也是重要的研究方向之一。如今ISAR成像技术己发展到较高水平,但对于机动目标ISAR成像和ISAR图像特征提取技术,还是有不少问题亟待解决。本论文针对以上两个方面,分为三部分对相关问题进行了研究:第一部分研究了机动目标ISAR成像的时间段选择问题。针对空中飞机目标,本论文第三章提出了一种利用飞机跟踪信息对ISAR成像时间段优化选择的方法。根据飞机飞行时的空气动力模型,建立了飞机姿态（偏航、俯仰、横滚）变化与速度变化之间的关系。通过对雷达回波中多普勒的分析可以发现,多普勒的变化与飞机姿态变化直接相关:姿态变化平稳对应多普勒近似恒定。而多普勒的变化决定了ISAR成像质量:多普勒变化越小成像质量越高。这就说明可以通过对目标的姿态角变化进行评估,姿态变化平稳的时间段就是ISAR成像质量较高的时间段。基于以上的结论,所提算法基于雷达跟踪数据,通过扩展卡尔曼滤波器对目标姿态进行估计,并引入姿态角线性度的概念,评估不同时间段姿态角的线性度以实现ISAR成像时间段的最优选择。与传统的基于图像分析和基于多普勒分析的方法相比,提出的方法不依赖于目标的雷达回波,只需要目标的跟踪信息,因此有一定的噪声稳健性。基于仿真与实测数据的实验表明,相比于传统方法,所提算法在低信噪比情况下有更稳健的成像时间段选择能力。第二部分研究了机动目标ISAR成像的相位补偿问题。目标的非均匀三维旋转会引起ISAR成像平面（Image Projection Plane,IPP）的不断变化,从而产生二维空变相位误差。在这种情况下,采用传统的补偿方法会使ISAR图像严重模糊。另一方面,强噪声对传统的运动参数估计和相位误差补偿方法有着不可忽视的影响。本论文第四章提出了一种二维空变相位误差补偿方法。所提方法将目标姿态（偏航、俯仰、横滚）变化近似为二阶形式,推导出飞机目标的二维空变相位误差参数的具体表达式,在此基础上建立二维空变相位误差的最小熵优化函数,并采用第三章提出的飞机目标姿态估计方法对相位误差参数进行粗估计,作为迭代初始值提高迭代搜索的速度和精度。与传统空变相位误差补偿方法相比,所提算法在考虑目标运动整体性的情况下,只需要估计两个相位误差参数,显著的减少了计算量。另外,提出的相位误差粗估计方法提高了最小熵优化搜索的速度和精度,并且使所提算法有更强的噪声稳健性。基于仿真和实测数据的实验表明,与传统方法相比,所提算法计算量低,在信噪比不低于-15db的情况下都具有良好的相位补偿能力,并且得到的聚焦图像有比传统方法更低的熵值,ISAR图像质量更高。第三部分研究了基于ISAR图像的空间目标物理特征提取方法。卫星目标的姿态和几何特性是卫星活动分析的重要信息。本论文第五章提出了一种基于ISAR图像解译的卫星目标绝对姿态和尺寸参数估计方法。所提方法将卫星主体作为研究对象,提出了一种基于像素级生成对抗网络（pix2pix generative adversarial network,Pix2pix GAN）的ISAR图像分割方法,将卫星主体从序列ISAR图像中分割出来。进一步,基于ISAR成像的投影理论建立了卫星姿态和尺寸的优化函数,利用主成分分析（principal component analysis,PCA）方法提取卫星主体的二维特征,通过求解优化问题,联合估计卫星的姿态和尺寸。传统的基于因子分解的三维重构方法得到三维点分布与真实的三维点分布之间存在未知的旋转,所以只能估计目标的绝对尺寸而不能估计姿态,所提方法能同时估计目标的姿态和尺寸。实验中,利用卫星工具包（Satellite Tool Kits,STK）对天宫和锁眼卫星目标的实际轨道运动和雷达观测视角进行仿真,并在对应视角下采用电磁仿真软件FEKO,根据两个卫星的计算机辅助设计（computer aided design,CAD）模型对目标的雷达回波进行仿真。基于仿真数据的实验结果表明,相比于因子分解法,所提算法不仅能同时估计卫星姿态和尺寸,并且尺寸估计更精确。