雷达最基本的功能是探测目标的方位、速度和角度,随着雷达技术的不断发展而衍生出了许多全新的功能,如多目标跟踪、高分辨雷达目标成像等功能。其中随着雷达成像技术的发展,高分辨率合成孔径雷达和逆合成孔径雷达在许多领域得到了广泛的应用。逆合成孔径雷达能不受气候和时段的影响,在不同频段、极端视距条件下对海陆空目标进行二维雷达成像,这使得雷达能够得到关于目标的更多细节信息,因此成像雷达在民用领域和军事领域都得到广泛的使用。一般来说,RD算法可以用于ISAR成像,但算法简单、效率低。然而,由于目标一般都是非合作的,机动能力强,在实际应用中容易产生回波数据缺失的现象。如果仍采用传统的距离多普勒算法进行成像,会降低模糊图像的质量。针对这种情况,本文提出了的压缩感知（CS）成像算法以及在压缩感知原理基础上的直接KF成像方法均可以用来解决稀疏孔径ISAR成像问题。压缩感知技术颠覆了传统的信号处理思想,突破了奈奎斯特采样定理的局限,具有很高的数据恢复能力,给许多领域带来了新的变化。压缩感知理论可以利用少量的数据得到高分辨率的ISAR图像,解决了各种情况引起的稀疏孔径回波成像的问题。本文首先介绍了雷达最基本的目标参数估计,包括目标的距离、速度及角度估计,然后研究目标的跟踪滤波算法以及进一步的多目标跟踪方法,作为雷达成像的先验信息,然后介绍了全孔径和稀疏孔径雷达回波的概念,并研究针对稀疏孔径雷达回波的各种成像方法,并与传统距离多普勒算法成像方法作对比来验证所提出的方法的可行性。研究了回波数据缺失情况下的运动补偿方法、压缩感知（CS）的基本理论和重构算法,重点研究了正交匹配追踪算法,并构造简单的正弦信号叠加信号作为原始信号进行仿真,得到的仿真结果很好地验证了压缩感知理论的有效性。在此基础上将具有良好估计性能的卡尔曼滤波算法应用于压缩感知成像中,提出了直接卡尔曼滤波成像法来进一步提高稀疏孔径情况下的成像质量。最后,本文重点研究了无源双基雷达成像方法,首先建立了无源双基雷达的成像模型,分析目标各种参数对于成像结果的影响,尤其是目标双基角的计算对成像的影响比较大,然后提出应用空间中的数字广播电视（DVB-T）信号对目标进行无源双基雷达成像,并给出了单个DVB-T信号的信号模型。由于单个DVB-T信号的带宽非常小,无法直接用于对目标的成像,故需要对单个DVB-T信号进行相邻频段的宽带合成来提高带宽,进而提高成像分辨率得到质量比较高的成像结果。在此基础上进一步研究在合成的多频段DVB-T回波出现频段缺失情况下对稀疏孔径回波的成像方法,将之前提出的CS成像算法以及KF成像算法应用其中来解决频段缺失情况下的成像质量下降的问题。