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毫米波综合孔径成像作为一种无源被动成像技术，利用若干小天线合成等效孔径为大尺寸天线的被动接收阵列，利用高灵敏度毫米波接收机对目标场景辐射的毫米波信号进行探测。结合相应的成像算法和图像处理方法获得目标场景的毫米波图像，进而区分不同物理属性的物体，并对感兴趣的目标进行探测或者识别。毫米波综合孔径成像以其特有的技术优势在反恐安检、场景监控、交通导航等领域具有广阔的应用前景。 本文对毫米波综合孔径的近场成像进行了建模分析，讨论了近场成像的特点，天线的布局。在此基础上详细介绍了近场成像算法，主要有改进FFT算法、MP广义逆算法、基于NUFFT的正则化迭代算法，并对它们的成像效果分别进行了仿真分析。仿真结果表明本文研究的基于NUFFT的正则化迭代方法在这三种算法中具有更高的准确性。 本文采用LabVIEW对成像系统的数据采集及信号处理部分进行平台设计，成像算法以Matlab语言实现。数据采集部分与成像算法部分被集成到信号处理界面中，该界面直观易操作，可对比观察不同算法得到的最终成像结果，克服了Matlab与系统硬件无法进行有效的结合的不足。 最后利用实验所得数据与仿真模拟数据验证该信号处理平台的可行性。验证结果表明该平台可实现毫米波综合孔径辐射计近场成像系统的数据采集及图像反演功能。