无源毫米波成像系统探测物体辐射的毫米波能量,利用辐射强度差异实现成像,可应用于机场安检、场景监控、飞机盲着陆、医疗诊断和环境检测等领域。但由于目标场景毫米波段自身辐射较弱、天线孔径尺寸有限和衍射受限,导致获取的毫米波图像实际分辨率较低,目标分析与检测困难。因此必须深入研究无源毫米波的成像理论、改善图像空间分辨率和提高目标检测能力的方法。本论文基于焦平面线阵扫描的无源毫米波成像理论与超分辨信号处理技术研究主要包括：1.根据目标及场景的毫米波辐射特性和无源毫米波成像机理,在有限空间谱反演的统一理论框架下分析了几种不同体制的无源毫米波成像,描述了其数学本质,为系统分析设计奠定了理论基础。2.通过引入焦-像平面变换算子,导出球面投影关系和非均匀多波束模型,建立了成像过程的空变数学模型,能够分离表征传播、聚集、接收三类不同属性的空变因素的影响。3.提出了球面反投影变换去空变方法,将空变问题转化为空不变问题,显著降低了空变条件下超分辨算法难度及运算量,并改善其性能。在此基础上,针对基于统计优化的超分辨算法的非线性运算会破坏通带频谱的问题,提出了统计优化频谱校正超分辨算法,从而有效地恢复了通带频谱并减小了寄生波纹。4.提出了基于小波分解的最大似然多重网格(WMLMG)超分辨算法,解决了在超分辨处理过程中外推频谱与通带频谱的混叠问题,从而抑制了恢复图像中的混叠寄生,并提高了无源毫米波图像的分辨率。5.针对弱小目标的运动检测问题,提出了基于截断序贯似然比的改进的动态规划算法-SPRT_IDPA算法。该算法不仅能够检测出目标,得到目标运动轨迹,同时能够克服常规DPA算法运动起始处轨迹不够准确,并存在少量虚警的问题。综上所述,无源毫米波成像理论与超分辨信号处理算法研究,不仅能够增强无源毫米波图像的空间分辨率,而且对高质量无源毫米波实时成像系统的设计具有重要的指导意义。