逆合成孔径雷达(ISAR)具有很高的成像分辨率,使其在军用及民用领域得到了广泛的应用。但ISAR往往面临着采样率高、数据存储量大以及实时处理比较困难等问题,对这些问题的探索已成为ISAR领域的热门研究课题。本文以ISAR目标的稀疏特性为背景,对稀疏表示在ISAR成像中的应用展开了深入研究。建立了基于压缩感知的ISAR成像模型,研究了平稳目标和机动目标的稀疏表示,提出了针对平稳目标的基于改进傅里叶基的贝叶斯压缩感知ISAR成像算法、针对机动目标的基于自适应chirp基的压缩感知ISAR成像算法和基于时频基的压缩感知ISAR成像算法。本文主要工作概述如下:1.针对平稳目标,提出一种基于改进傅里叶基的贝叶斯压缩感知ISAR成像算法。此算法在改进傅里叶基的基础上,利用稀疏先验信息,对目标进行贝叶斯压缩感知ISAR成像,仿真和实测数据验证了所提算法的有效性。2.针对有角加速度的复杂运动目标,提出一种基于自适应chirp基的压缩感知ISAR成像算法。由ISAR信号模型推导出目标回波在chirp基上是稀疏的,对每个距离单元的回波采用DCFT算法和CLEAN技术进行分解,根据分解得到的线性调频信号的频率和调频率构造适应该距离单元雷达回波的chirp基,并通过压缩感知算法重构该距离单元回波。仿真和实测数据验证了所提算法的有效性。3.针对运动更复杂的机动目标,研究了雷达回波在时频域上的稀疏表示。(1)以Gabor变换为基础,研究了基于Gabor基的压缩感知ISAR成像算法,并验证了针对复杂的运动目标,该算法依然能够通过较少数据得到较为清晰的目标ISAR像。(2)提出一种基于自适应Wigner-Ville基的压缩感知ISAR成像算法。现有的基于压缩感知的Wigner-Ville基算法中,交叉项并不能得到完全的消除,从而导致ISAR成像的聚焦效果会受到影响。因此,本文采用DCFT算法和CLEAN技术将每个距离单元的回波数据分解为若干线性调频信号,对分解得到的每个线性调频信号求取基于压缩感知的Wigner-Ville分布,然后进行时频变换叠加,得到该距离单元雷达回波的Wigner-Ville分布。仿真数据验证了所提算法的有效性。