本文以认知雷达中的感知技术为主,以波形优化技术为辅,以多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)穿墙成像雷达为平台,对认知穿墙雷达的成像机理以及其他关键技术展开研究。论文的主要工作及创新点如下:在电磁环境信息感知技术方面,提出了基于最小统计的射频干扰(Radio Frequency Interfence,RFI)在线估计方法,能够提高电磁环境信息获得准确性;为了降低RFI抑制对墙后目标信息的损害,本文亦提出了一种新的基于迭代稀疏重构的RFI抑制方法,相比于现有的重构类方法,本文的方法具有更好的弱目标保护能力。在背景环境信息感知技术方面,提出了基于功率谱相干因子的扩展目标增强成像方法,有效改善了传统建筑物结构成像中栅旁瓣电平较高的问题;为了进一步提高建筑物结构成像性能,本文提出了基于相干因子增强的建筑物结构稀疏成像方法,相比于传统的稀疏成像方法,本文的方法具有更好的重构稳定性与收敛速度。在目标信息感知方面,本文首先分析了墙后人体运动目标对传统雷达成像方法的影响,获得了目标最大允许速度的空间分布信息,对于墙后人体运动目标探测中的鬼影杂波问题,提出了基于空间多普勒处理与三维恒虚警检测的背景信息辅助判读方法;接着分析了传统波形优化方法对脉冲压缩性能的负面影响,在此基础上提出了同时考虑发射能量与信号一维冲激响应性能限制的双约束波形优化方法,并利用鬼影杂波抑制问题进行了验证;最后,分析了MIMO雷达运动目标成像问题与传统雷达信号处理中检测前聚焦(Focus Before Detection,FBD)问题之间的关系,并以多脉冲滑动距离-速度投影技术为核心,提出了适用于MIMO雷达的多脉冲联合成像方法。上述方法均利用仿真或实测数据进行了有效性验证。