逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR）可以在全天候、全天时进行工作,完成对非合作目标的高分辨成像,是重要的雷达体制之一。频率分集ISAR作为一种新型的逆合成孔径雷达可以通过在每个观测时刻发射不同频偏的单频信号来获取目标的散射信息,可以克服传统ISAR宽带收发机复杂的问题。由于频率分集ISAR在每个观测时间内发射单频信号无法形成有效的距离像,相对于传统ISAR,平动补偿成为频率分集ISAR成像必须要解决的新问题。针对这一问题,有必要对频率分集ISAR的成像及平动补偿方法更加深入研究,为频率分集ISAR快速获取目标信息、高分辨成像提供技术支持。因此,本文研究了以下几个方面的内容:第一,介绍了ISAR成像的基本原理,并建模分析了ISAR成像中目标与雷达之间的距离计算方法、多普勒频移的产生原理、雷达成像系统参数设置方法及成像性能评价指标。最后,介绍了平动补偿模型、常见ISAR平动补偿算法、ISAR转台原理,并对其进行了仿真实验。第二,针对频率分集ISAR每个观测时刻发射单频信号无法获取目标距离像的问题,提出了一种基于观测子集合成距离像的方法。该方法可以对不同时刻获得的回波信号以一定单位划分多个观测集合,合成回波距离像。针对频率分集ISAR平动补偿的问题,提出一种基于互相关和最小熵后向投影联合自聚焦的平动补偿算法。首先,对频率分集ISAR中的单频信号回波进行合成距离像,根据距离像之间的相关性,利用互相关法粗估计出目标的运动参数。然后,根据粗估计得到的运动参数确定最小熵后向投影自聚焦算法的搜索范围,经过迭代搜索得到目标的精确运动参数。最后,利用估计得到的精确运动参数求出需要补偿的相位完成平动补偿。同时,这种补偿方法可以用于传统ISAR平动补偿。仿真实验表明,互相关和最小熵后向投影联合自聚焦算法可以解决频率分集ISAR平动补偿问题。第三,针对本文提出的互相关和最小熵后向投影联合自聚焦算法存在需要发射大量单频信号,以及最小熵后向投影自聚焦算法存在寻找范围大、执行周期长的问题,提出了一种基于快速最小熵稀疏重构自聚焦的频率分集ISAR平动补偿方法。该算法基于压缩感知可以利用少量信号精确重构的特点,通过对每次图像熵值求导的方法使成像熵值最小为目标函数,最终使补偿后图像熵值达到最小值。该算法具有成像质量高,迭代次数少等特点。该方法首先对相位误差赋初值进行相位补偿,然后利用压缩感知算法对补偿后回波进行成像并计算熵值,利用快速最小熵算法计算下次迭代的补偿值。最后计算本次迭代与上次迭代图像的熵值差是否满足误差要求,满足退出迭代,不满足则继续迭代。仿真结果表明该算法可以满足频率分集ISAR的平动补偿要求。