合成孔径雷达是一种全天时、全天候、大面积的高分辨率成像雷达。伴随着它在军事、国民经济方面的广泛应用,提高其成像分辨率的研究受到越来越大的重视,不同领域的学者分别从软件和硬件两个方向进行了卓有成效的尝试。正则化方法是通过数据处理提高合成孔径雷达分辨率技术的一种,但是正则化模型的最优化求解算法通常要求解在实数据范围内,而对于SAR的复数回波数据无能为力,本文结合课题组在信号稀疏分解与重建领域的研究成果,给出了一种解决这个问题的方法,是在课题组原有研究基础上的进一步延伸。本文的主要工作包括：首先,依托课题组在信号的稀疏表示领域的深入研究成果,将压缩感知的思想应用于正则化模型,提出了成像算子的概念,分别就一维距离向、方位向和二维系统精确建模,将SAR成像问题转化为稀疏信号重构问题。其次,依据土耳其学者Cetin在09年提出的交替迭代的思想,将回波重建过程分为相位和幅值两部分交替处理,实现了合成孔径雷达正则化成像模型中的复数据最优化求解算法。本文立足于实验,所有结论均通过大量的实验得以证明,为了方便实现数据仿真,专门在matlab环境下实现了可视化的、可即时调整场景参数的应用软件。