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逆合成孔径雷达(ISAR)作为一种新型的雷达体制，具有很高的距离和方位分辨率，能够对运动目标成像，获得目标的高分辨二维图象。ISAR通常是雷达不动，而对非合作性目标进行成像，具有远距离、全天时和全天候的优点，在民用和军事上的广泛应用前景而倍受关注。近几十年来，ISAR成像理论和技术有了很大进展，并逐步用于实际系统。 尽管如此，ISAR成像还有许多问题需要进一步研究。如现有的运动补偿还不能适合所有可能的复杂情况；在有些时候，分辨率(尤其是横向分辨率)还不够高，需要做超分辨处理；由于目标的特点，目标本身并不是刚体，目标体上存在运动的部件，这会产生额外的多普勒频率，从而影响雷达成像质量，等等。此外，雷达成像并不最终目的，成像的目的是为了更好地识别目标，因此，如何根据目标的ISAR图像来识别目标也需要进一步研究。针对这些问题，本文作了一些研究，获得了一定的成果。 首先，对运动补偿算法中的相位对准方法作了进一步研究。基于仿真数据及实测数据的处理，分析比较了现有的几种较好的相位对准算法：多普勒中心跟踪法、相位梯度自聚焦算法、秩一相位误差估计法、改进的秩一相位误差估计法、基于图像准则的快速最小熵相位补偿算法和对比度最大的相位补偿算法。对算法的性能比较分别通过主观及客观评价两方面来进行。为了能够定量地客观评价不同方法的性能，本文提出了图像最大值、图像对比度及图像熵的客观评价准则，结果表明，图像对比度及图像熵的客观评价准则与主观评价基本一致，是两种评价不同算法的成像质量的较好方法。此外，无论是主观评价还是客观评价都表明快速最小熵相位补偿法是一种有效的相位补偿方法。 第二，对ISAR超分辨算法作了分析研究，将现代功率谱估计中的一些算法。理论分析及仿真实验表明：线性预测谱外推法有很大的局限性，ESPRIT算法用于仿真数据是很有效的，但是由于不能预先知道信号个数时偏差较大。而RELAX算法和APES算法克服了这一限制，是两种较好的超分辨算法。 第三，当逆合成孔径雷达(ISAR)成像的目标含有螺旋桨等快速旋转部件时，目标的雷达回波中会产生螺旋桨回波调制(JEM)干扰信号。本文首先从理论及仿真上分析螺旋桨回波时域、频域的特征；讨论了螺旋桨散射点回波与普通散射点回波在成像过程中的差异，研究了影响多普勒频率变化的相关因素。然后，本文讨论了ISAR成像中JEM干扰的抑制方法，提出了基于 chirplet信号分解和重建和奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis----SSA）的分离目标主体回波及JEM干扰回波信号、进而抑制JEM信号分量，实现ISAR成像中JEM的抑制和滤除的算法。 最后，基于实测的飞机ISAR像，研究了基于ISAR像的飞机目标的特征提取和分类算法。在特征提取方面，提出了提取基于二维小波变换后四个子图的奇异值特征、小波系数融合的特征提取、结合小波低频子带的 PCA方法以及小波模极大值矩特征和不变矩、目标的形状及散射特征的特征提取方法。在分类器设计方面主要研究了最近邻模糊分类器和支持向量机。实测数据的处理结果表明表明：最近邻模糊分类器能够有效解决多种不同类型特征进行串联组合的ISAR目标识别问题，平均识别率在90％以上，多项式核及径向基函数支持向量机也是一种有效的分类算法，在各种特征提取下，平均识别率也达90%以上。