本文针对传统成像算法分辨率低、数据量大的缺点,进行了相关优化技术研究,包括大转角成像算法研究、超分辨成像算法研究、以及快速成像方法研究。最后基于实际工程需求,开发了部件-整体散射场重构软件,用于复杂目标的散射特性评估。在高分辨率成像算法研究中,本文主要介绍了两种成像算法,一种是通过增加雷达转角来提高分辨率的卷积-反投影（CBP）算法;另一种是通过谐波估计实现超分辨成像的MUSIC算法。首先建立ISAR旋转目标成像模型,阐述了CBP算法和MUSIC算法的理论基础和数学模型,并且讨论了在大转角情况下二维图像分辨率的影响因素,有助于更好的实现高质量成像。其次,针对CBP算法运算量大的缺点,本文提出了优化方法,提高了计算效率。最后,对于二维MUSIC谱峰搜索,本文采用化二维问题为两个独立一维问题的方法,在提高图像分辨率的同时还有效降低了运算量。基于传统成像算法数据处理量大的特点,本文提出了一种快速成像方法,通过获取单一频率和单一雷达照射角度上的目标表面电流分布,实现复杂目标的三维、二维成像。首先介绍了快速成像方法的核心技术——多层快速多极子方法（MLFMA）,其次介绍了快速成像方法的实现过程,并通过仿真验证了方法的有效性。在目标散射特性研究方面,本文结合部件分解法思想以及散射中心理论,利用图形用户界面开发环境GUIDE实现了部件-整体散射场重构。并且通过对多个组合目标模型进行仿真与实验验证,结果表明该软件可用于复杂目标的散射特性预估。