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作为传统微波成像的主要承载技术手段，合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)具备高分宽幅、多极化、多维度、多基站等先进遥感观测模式。稀疏微波成像(Sparse Microwave Imaging)是近年来微波成像学科内兴起的新理论、新体制和新方法。它将稀疏信号处理理论引入传统微波成像，利用观测场景的先验信息，实现稀疏采样下的无模糊重构，为未来微波成像系统的规划和发展提供潜在途径，对于现有SAR成像的理论发展和技术演进具有极其重要的意义。 稀疏微波成像是先进科学原理与工程技术实践结合的产物，面向实际SAR数据处理是其中的一个极其重要研究课题。本文主要围绕稀疏微波成像用于SAR实际数据处理过程中存在的具体问题，包括:稀疏微波成像算法对多种观测模式的适应性和效率、稀疏采样方式对重构性能的影响分析和优化、多角度观测模式下SAR图像数据的稀疏表征和高效目标信息提取方法等方面开展研究工作。将传统微波成像算法中的解耦原理、稀疏信号处理理论中的相关性理论、结构稀疏性表征与稀疏微波成像方法相结合，提出了相应的解决方案。本文主要研究内容与贡献如下: 开展了稀疏微波成像方法处理现有SAR数据的有效性验证实验。研究了稀疏微波成像观测矩阵的构造方法，直接利用星载SAR原始数据重构出典型稀疏场景的无模糊SAR图像，从实测数据角度验证了稀疏微波成像方法的有效性;分析了场景稀疏度、信噪比、稀疏采样等重构条件对稀疏微波成像方法重构性能的影响;利用适合稀疏微波成像特点的图像质量评估指标，验证了稀疏微波成像方法在提高现有SAR成像质量方面的优势。 提出了基于调频变标(Chirp Scaling)算子的稀疏微波成像重构算法;提出了基于波数域(ωK)算子的稀疏微波成像重构算法。开展算法有效性和误差分析，与现有稀疏微波成像算法相比具有更高精确度、其计算量由问题规模的平方量级O(N2)降低为线性对数量级O(NlogN)。基于调频变标算子的重构算法具备处理宽测绘带TOPS SAR数据的能力;基于波数域算子的重构算法能够处理大斜视角和长孔径情况下的SAR数据。利用SAR实际数据验证了所提算法的有效性。解决了传统稀疏微波成像重构算法对SAR实际数据的适应性和效率问题。 提出了基于观测矩阵相关性(Coherence)的稀疏微波成像方位向采样优化准则;提出了基于模拟退火原理(Simualted Annealing，SA)的稀疏微波成像方位采样优化算法。优化准则综合考虑观测矩阵的平均相关系数及其分布，实验表明该准则能够有效评估不同稀疏采样方式下的重构性能;在现有稀疏采样方式的基础上开展优化工作，优化后的采样方式可提高目标的重构精度、降低虚假目标概率。解决了现有稀疏微波成像采样方式缺乏有效优化方法的问题，改善了稀疏微波成像方法的重构效果。 提出了基于结构稀疏(Structured Sparsity)的宽角合成孔径雷达(Wide-angle Synthetic Aperture Radar，WASAR)各向异性(Anisotropic)目标的成像模型;提出了基于结构稀疏信息传递(Group Sparse Complex Approximate Message Passing，GCAMP)的WASAR成像算法。结构稀疏模型从空间位置和观测角度两类维度分别对各向异性目标施以稀疏先验和结构信息的约束，为重构各向异性目标随角度变化的散射特性提供理论基础;GCAMP算法利用信息传递原理结合各向异性目标的结构稀疏性提高对目标重构能力，可更好地提取各向异性目标随角度变化的反射函数曲线。解决了传统算法中对目标空间和角度分辨能力不能兼顾、无法发挥出WASAR对各向异性目标的成像优势，以及各向异性目标的WASAR观测矩阵具有明显欠定性导致普通稀疏信号处理算法难以求解的问题，从而进一步挖掘WASAR成像的潜力。 综上所述，本文的主要创新点包括:从实测数据角度，验证了稀疏微波成像方法对典型稀疏场景降采样成像的有效性;从逆成像算子的原理出发，提出了基于调频变标算子和波数域算子的稀疏微波成像快速重构算法，为多种观测模式下的SAR实际数据处理提供有效技术手段;从研究稀疏微波成像观测矩阵重构性能的评估准则出发，提出了基于观测矩阵相关准则的稀疏微波成像方位采样优化方法，为稀疏微波成像雷达的采样策略设计提供重要参考;对标准稀疏性进行扩展，提出了基于结构稀疏的WASAR成像模型与方法，为获取目标的多角度反射信息及后续应用提供重要技术支撑。