雷达成像技术的快速发展为如何准确地观察目标提供了有效的方法。逆合成孔径雷达 (ISAR) 系统是一种常见的雷达成像方法，它是雷达信号处理领域的一种有效工具，用于获取非均匀旋转目标的聚焦图像。然而，由于时变多普勒参数的影响，ISAR成像技术一直面临挑战；ISAR成像质量与目标本身的运动特性有关。在运动补偿转换后，用多分量多项式相位信号(m-PPS)来表示回波的方位向信息，ISAR聚焦图像可以利用距离——瞬时多普勒(RID)技术结合m-PPS的参数估计来获得。　　本文重点研究了基于多分量三次相位信号(m-CPS)的高机动目标ISAR成像技术。m-CPS的参数估计的准确性对成像质量有着非常重要的影响。因此，本文的主要目的是提出m-CPS的参数估计新方法，来提高目标的ISAR成像质量。本文的主要研究内容包括以下几个方面：　　1、通过改进传统的离散多项式变换(DPT)方法，本文提出了一种基于修正离散多项式变换(MDPT)的 m-CPS 信号参数估计方法。可实现三次相位信号的参数估计。本文通过真实目标的成像结果来说明这种算法的有效性。　　2、本文提出了一种修正乘积型高阶模糊度函数(IPHAF)的算法来估计 m-CPS 信号的相位系数，它是一种改进的高阶模糊度函数(HAF)算法。与传统的HAF算法相比，IPHAF算法能够非常有效的获得高聚焦的ISAR图像。本文通过实测数据成像结果验证了新算法的有效性。　　3、对于具有高机动性的目标，目标的旋转运动可能会引起的散射点越分辨单元走动(MTRCs)，因此在观测时间内目标回波信号振幅的变化不能忽略。本文提出了两种估计时变振幅(TVA)的方法。第一种是基于Dechip技术与逆FT相结合的方法，并将IPHAF算法扩展到相位系数估计中。第二种方法是基于特殊窄谱滤波器，并且用MCPF方法来对相位参数进行估计。利用实验结果分别验证了在恒定振幅和时变振幅两种情况下IPHAF算法和MCPF算法的有效性。