稀疏微波成像是指将稀疏信号处理理论系统性地引入微波成像，并与之有机结合形成的微波成像新理论、新体制和新方法。从目前公开的研究成果来看，稀疏微波成像重建方法不仅能用于处理传统体制成像雷达的回波数据，改善雷达系统的成像性能，还能用于设计针对特定应用的新体制成像雷达，并在提高雷达系统分辨率与测绘带的同时，不会大幅度增加系统设计的复杂度。因此，在微波遥感领域，稀疏微波成像正受到越来越多科研工作者的关注。　　本文围绕稀疏微波成像高精度重建与模糊抑制问题，针对稀疏微波成像重建方法成像性能的影响因素、典型稀疏重建算法雷达成像性能的优劣对比、地基成像雷达系统工作效率的有效提高、多通道SAR方位向非均匀采样数据的非模糊成像等方面开展了研究。论文的主要贡献与创新点包括:　　1.深入研究了影响稀疏微波成像重建方法成像性能的因素。根据回波数据生成原理和稀疏信号处理理论，构建了稀疏微波成像的观测模型与重建模型，并给出稀疏微波成像重建方法的实现流程。根据机载原始数据成像结果，分析并总结出观测场景稀疏度、回波数据采样方式、回波信号采样率和回波数据信噪比对稀疏微波成像重建方法重建性能的影响规律。参照上述规律，能够为外场实验SAR系统参数的选择、稀疏微波成像雷达的系统设计提供指导与帮助。　　2.深入研究了OMP算法、IST算法、IHalfT算法和CAMP算法的雷达成像性能。通过仿真实验和地基数据处理，对上述典型稀疏重建算法的重建精度、收敛速度、抗噪能力与适用范围进行了全面地分析与比较。由此获得的结论，可以为稀疏重建算法在雷达成像实际应用中的选取提供有价值的参考。　　3.针对宽波束、大斜视角、非直线运动轨迹下的稀疏微波成像快速重构问题，提出了一种基于滤波逆投影算子的近似信息传递雷达成像算法。首先，根据滤波逆投影成像原理和逆成像回波仿真思想，推导并构建滤波逆投影近似观测算子，该算子能够用于处理在宽波束、大斜视角、非直线运动轨迹下获取的回波数据。然后，将滤波逆投影近似观测算子与CAMP算法结合，不仅保留了CAMP算法收敛速度快、重建精度高、恢复信号所需采样率低等优点，还显著地降低了原算法的计算复杂度和内存使用量。最后，由仿真实验和地基数据处理结果可知:新算法不仅能利用欠采样数据实现对观测场景高精度雷达成像，还能有效地抑制强散射目标的旁瓣干扰，去除由随机降采样产生的“拖尾”，并且对回波数据中的加性噪声具有较强的健壮性。通过将新算法应用于地基实验数据处理工作之中，可以进一步提高地基成像雷达的系统工作效率。　　4.针对多通道SAR因方位向非均匀采样所产生的方位模糊和杂波干扰问题，提出了一种基于DPCA数据处理算子的阈值迭代雷达成像算法。首先，根据回波信号相位的一阶近似和广义采样定理，推导并构建DPCA数据处理算子，该算子能够用于处理多通道SAR方位向非均匀采样数据。然后，将DPCA数据处理算子与lq正则化阈值迭代算法结合，不仅保留了lq正则化阈值迭代算法收敛速度快、抗噪性能好、功能实现简单等优点，还显著地降低了原算法的计算复杂度和内存使用量。最后，由仿真实验和机载数据处理结果可知:新算法不仅能利用多通道SAR方位向非均匀采样数据实现对观测场景的非模糊成像，还能有效地抑制雷达图像中的杂波电平干扰，并且对回波数据中的加性噪声具有较强的健壮性。通过将新算法应用于星载多通道SAR原始数据处理工作之中，可以进一步放宽对星载多通道SAR系统参数的选择限制。