多输入多输出（MIMO）雷达,基于发射分集技术可获得远大于其物理阵元数的系统自由度（DOFs）,在成像方面相较于传统雷达成像技术具有独特的优势。正交发射波形集是MIMO雷达成像应用的重要基础。正交频分复用（OFDM）是现代通信中常用的一种多载频传输技术。利用OFDM信号多子载频间天然的正交特性,可以实现MIMO雷达理想的正交发射,从而有效避免多个发射通道间的串扰,最大程度地提高MIMO雷达系统的成像性能。论文以MIMO-OFDM雷达为系统模型,针对空中（空间）目标成像问题,开展高分辨成像算法研究,主要研究工作包括:MIMO-OFDM雷达成像基础、基于MUSIC算法的MIMO-OFDM雷达二维成像、基于ESPRIT算法的MIMO-OFDM雷达三维成像、基于张量分解的MIMO-OFDM雷达成像。首先,推导了MIMO-OFDM雷达模糊函数（AF）和雷达方程表达式。利用OFDM信号多个发射子载频间天然正交性,以OFDM信号作为MIMO雷达发射信号,可以实现理想的正交发射。在MIMO-OFDM成像雷达回波信号模型基础上,结合联合阵列理论,推导了MIMO-OFDM雷达模糊函数和雷达方程表达式,并分别研究了OFDM信号子载频阵列选择方式、编码方式、MIMO收发阵列排布方式以及信号、阵列参数选择对各维分辨特性、发射信号集正交特性以及雷达探测距离的影响,并以此作为MIMO-OFDM成像雷达系统波形、阵列设计的依据。其次,提出了基于MUSIC算法的MIMO-OFDM雷达二维高分辨成像方法。基于交织的US-OFDM信号发射和平行的线性收发阵列排布,给出了MIMO-OFDM二维成像模型,并提出一种特殊的回波信号预处理算法实现观测通道分离,以获得子载频、联合阵列二维空间谱域回波数据用于二维成像。利用二维多重信号分类（2D-MUSIC）算法同时实现二维高分辨成像,由于径向/横向距离向上存在耦合,须对传统2D-MUSIC进行修正。针对2D-MUSIC算法二维空间谱搜索计算量高的问题,提出了两种改进方案:降维（RD）-MUSIC算法和降复杂度（RC）波束域（Beamspace）酉（Unitary）MUSIC（RC-BS-UMUSIC）算法应用于MIMO-OFDM二维成像,其中RD-MUSIC算法运算速度最快,但分辨率有所降低,而RC-BS-UMUSIC算法则通过目标波束选取提高了算法对噪声的鲁棒性。第三,提出了基于ESPRIT算法的MIMO-OFDM雷达三维高分辨成像方法。基于FS-OFDM信号发射和相互垂直的线性收发阵列排布,构建MIMO-OFDM雷达三维成像模型。基于空时分组码（STBCs）调制各OFDM信号实现正交发射,并提出了一种基于相同序列（IS）OFDM调制的多普勒频偏补偿算法,经预处理算法得到了三维空间谱域回波数据,再利用ESPRIT类算法同时进行三维空间频率估计并进一步重构目标散射中心三维坐标。由于所得数据矩阵往往是秩亏缺的,首先通过三维空间平滑技术构建增广矩阵恢复信号协方差矩阵的秩,从而对信号子空间进行有效地估计。改进并提出了两种ESPRIT类算法:MD-UESPRIT算法和UIMDF算法实现三维空间频率估计。其中,第一种算法通过酉变换降低算法复杂度并提高估计精度,基于泰勒展开的联合特征值分解（JDTE）实现三维空间频率自动匹配;第二种算法则不存在空间频率匹配问题,且参数可辨识性（Identifiability）进一步提高。第四,进一步研究了基于张量分解的MIMO-OFDM雷达高分辨成像方法。用张量模型对回波信号预处理所得高维数组进行描述,并且基于张量的低秩分解进行空间频率估计进而重构目标散射点,主要包含PARAFAC和Tucker分解两类。对于互质阵列MIMO-OFDM雷达,可获得进一步扩展的和差联合阵列孔径用于二维成像,利用一种双嵌套（Double Nested）-PARAFAC模型更精确地描述回波协方差张量,并提出双交替最小二乘（DALS）算法实现低秩分解,可提高散射点重构精度。对于MIMO-OFDM雷达三维成像成像,提出一种基于模-R投影Tucker分解的MD-UESPRIT算法,由于信号子空间估计精度提高,成像算法性能进一步提升。