自旋目标（Spinning Targets）与静止目标(Static Targets)的高分辨率成像是传统静止平台成像雷达（ISAR）所难以解决的两个问题，其主要原因在于，自旋目标与平稳运动目标相比除了目标整体运动外还存在着高速的自旋运动，这会引起成像时间内散射点距离像与多普勒被正弦函数所调制，从而导致传统的距离多普勒方法失效；而静止目标在成像时间内与雷达之间不存在任何的相对运动，从而无法构造出传统高分辨率成像雷达所需的合成孔径。因此，研究静止雷达对这两类目标的高分辨率成像问题对于开拓成像雷达的全新应用对象与使用场景具有重要意义。对于自旋目标的成像问题，论文在深入分析了目标的运动模型以及自旋运动对散射点回波的调制特性的基础上，得到了两种解决思路：其一，对于在成像时间内旋转过数个周期的自旋目标，可以在估计出目标自旋转速的基础上，对目标的自旋运动分量进行消除，再利用距离多普勒的方法对目标进行ISAR成像。基于该思路，论文首次提出了基于慢时间重采样的ISAR成像方法，在转速精确估计的条件下获得了良好的成像结果。然而，当转速估计存在误差时，上述方法成像的结果会产生越分辨单元现象，因此论文提出基于Keystone变换与距离-瞬时多普勒的重采样ISAR成像方法，在转速估计存在误差的情况下，仍能获得自旋目标的清晰图像。其二，与上述消除目标自旋分量的想法不同，由于自旋运动对目标的距离像具有正弦调制作用，因此可以对目标的自旋分量加以利用，即对目标高分辨距离像进行投影匹配实现自旋目标的高分辨率成像。基于该思路，论文提出了基于瞬时HRRP的极坐标匹配成像方法，通过构造目标回波的时频分布瞬时切片消除了脉内自旋运动产生的距离色散现象，进而通过极坐标匹配的方法实现了自旋目标成像。然而，当真实目标的散射点在大转角下发生遮挡和起伏等非线性效应时，会导致回波距离像包络的局部不完整性，从而造成上述方法成像聚集性变差和虚假点的出现。因此论文基于空间映射的思想，应用RBF网络拟合发生遮挡效应后未知的空间映射过程，并通过OMP算法对RBF网络进行学习训练，在散射点发生遮挡的情况下依然可以有效的反演目标图像。上述成像方法均要求高精度的转速估计技术作为支撑。自旋目标的窄带雷达回波是多分量的SFM信号，对其频谱的周期性进行检测即可估计目标转速。基于上述性质，论文首次定义了平均幅度和（AMSF）函数对信号功率谱进行周期检测，在较低的信噪比下取得了较高的转速估计精度。当目标同时存在机动和自旋运动时，其窄带回波是多分量线性-正弦混合调频（LSFM）信号，对其时频相关函数的周期进行检测即可估计目标转速。论文证明了Wigner-Ville分布的交叉项对其相关函数的周期性没有影响，提出了基于Wigner-Ville分布相关函数的估计方法，相比线性时频分布可以获得更好的估计效果。但是，由于自相关函数的相位缺失性，上述方法应用于对称目标时存在估计模糊的问题。论文首次提出了基于STFT加权的伪Wigner-Ville变换方法分析回波的微多普勒，在拥有较高时频分辨率的同时有效抑制了交叉项的影响。并在时频面上采用正弦Radon变换的方法对微多普勒参数进行估计，实现了对称目标的转速解模糊处理。与运动目标相比，静止目标与位于静止平台上的雷达之间不存在任何相对运动，无法构造运动成像所需要的合成孔径。基于时空两维随机辐射场的凝视成像是一种对静止目标成像的全新雷达体制，其基本思想是通过构造时空两维随机的辐射场照射静止目标，使得雷达所接收的散射场是时不变的目标散射特性对时变随机辐射场的空间调制，并且雷达波束内包含的目标可辨识信息与时空两维随机辐射场的信息丰富程度成正比变化。由于辐射场具有时空两维随机变化的特性，因此该方法所要求的成像处理技术也与传统雷达不同，需要联合利用接收到的散射场信息以及已知的时空两维随机辐射场进行关联处理，进而重构出目标图像。论文分别分析了理想随机辐射场与非理想随机辐射场的一阶时空非相关性与部分相关特性，针对不同的辐射场相关性条件提出了不同的解决方法。针对辐射场的一阶时空非相关性，论文提出了一阶关联处理的方法，将观测样本与演算所得的辐射场进行一阶相关，当观测样本数大于等于目标离散化单元数时即可重构目标图像。该算法简单，计算复杂度低，并且可以实时处理。进一步针对非理想辐射场的时空部分相关性，论文基于求解最优化问题的思路，提出利用基寻踪的方法将关联处理的问题转换为线性规划问题进行处理，在同样的观测样本条件下得到了优于一阶关联处理的图像重构效果。