机载扫描雷达能够获取飞行平台前下方区域的实波束图像,在前视侦察、自主导航、末制导等领域具有重要的应用前景,但是实波束图像方位向分辨率一直受制于天线尺寸和雷达作用距离,通常较差。波束锐化技术通过挖掘利用先验信息,采用卷积反演手段,能够实现方位向的超分辨,但是却经常面临算法收敛速度慢的问题。本文围绕机载前视扫描雷达波束锐化加速算法开展相关研究,建立了回波模型,分析了回波规律,研究了基于正则化理论的迭代阈值收缩和基于贝叶斯理论的最大后验波束锐化技术,提出了二阶矢量外推加速算法,并进行了推广应用,主要内容如下:1.建立了前视扫描雷达回波模型,导出了回波表达式,剖析了反卷积问题的病态性,为后续波束锐化技术及加速算法提供了理论基础。2.研究了基于正则化理论的迭代阈值收缩波束锐化算法,该算法通过建立最小二乘正则化求解模型,使用近似梯度法构建迭代算式,并结合阈值收缩实现反卷积模型的求解,具有抗噪声性强的特点;研究了基于贝叶斯理论的最大后验波束锐化算法,该算法在合理地使用分布函数表征目标和场景的概率模型的基础上,通过后验概率最大化实现解卷积,具有场景适应性广的特点。3.研究了二阶矢量外推加速方法,根据泰勒级数展开原理,通过利用前两阶的历史向量差分信息构建预测向量,以及修正预测向量迭代路径,实现迭代加速,分析了收敛特性,与常规方法进行了比较,并推广应用于迭代阈值收缩和最大后验波束锐化算法,提出了二阶矢量外推加速迭代阈值收缩和二阶矢量外推加速最大后验波束锐化算法,能够在保证波束锐化性能不损失的条件下,有效提高算法的迭代收敛速度。本文方法均已通过MATLAB仿真和实测数据验证。结果表明,上述方法能够有效实现不同波束锐化技术的加速,从而快速获取前视区域超分辨图像。