随着现代战场环境的日益复杂,雷达系统所要执行的成像任务也不断增多。因此,迫切需要雷达系统在有限的资源内尽可能多的完成成像任务。相控阵雷达技术的发展、认知雷达概念的提出、压缩感知理论的出现以及一系列关于稀疏逆合成孔径雷达(ISAR,ISAR)成像算法的提出,促使在多目标ISAR成像的情况下,通过雷达资源优化调度提高成像雷达系统的资源利用效率成为一种可能。为进一步提高步进频率雷达系统、组网雷达系统的成像效率,本文对其资源自适应调度方法展开了研究。此外,为了提高系统的灵活性以便更好的适应智能的调度算法,本文还对成像算法和成像体制进行了研究。本文主要工作如下:第一,研究了ISAR成像的基本原理,并推导了线性调频体制雷达的距离多普勒成像算法的过程和频率步进体制的ISAR成像过程。此外,介绍了压缩感知原理和稀疏重构算法(正交匹配追踪算法),此后将压缩感知理论引入到ISAR成像中,对线性调频体制和频率步进体制的稀疏ISAR成像算法进行了研究和仿真实验。另外,分析了几种典型的雷达系统资源对逆合成孔径雷达成像的影响。第二,本文提出了一种针对频率步进ISAR成像系统的二维资源自适应调度算法,来进一步提高雷达系统的工作效率。该算法在对目标特征认知的基础上,根据压缩感知原理,计算对目标二维稀疏观测所需的脉冲资源,依据二维资源调度模型,自适应分配二维脉冲资源,实现对多目标的交替稀疏观测成像。最后通过仿真验证了算法的可行性并与常规算法相比在资源饱和的情况下,可以执行更多的成像任务。第三,本文提出一种针对分布式组网雷达的多目标ISAR成像的时间和孔径资源分配策略。首先,在对目标特征认知的基础上,确定目标分辨率的要求,并通过分析分辨率与孔径资源的关系,建立起分布式组网条件下孔径资源的分配模型。其次,结合目标回波的稀疏ISAR成像特性,进一步将时间资源纳入资源分配模型中。再次,针对组网雷达多目标成像情况,建立了以消耗资源最少和完成成像任务最多的多目标函数模型。最后,通过分层序列的方法按重要性程度对目标函数进行了排序,并提出分层序列遗传算法对优化问题进行求解。仿真表明,本文所提算法在雷达资源有效利用率和雷达系统性能上优于传统算法。第四,本文提出了一种基于频率分集ISAR的二维成像新方法。建立了基于合成宽带信号的ISAR成像模型,并基于改进型的后向投影算法完成了目标二维成像。在此基础上,分析了发射信号频率选择对成像质量的影响,并推导出距离向和方位向半功率分辨率。此外,为消除旁瓣以提高成像质量,本文结合压缩感知理论提出了基于压缩感知的后向投影成像算法,获得了高质量的二维ISAR像。实验结果表明,频率分集ISAR可对运动的多散射点目标实现二维成像。且该方法的应用对降低ISAR成像系统的复杂度、成本以及提升系统带宽资源的灵活度有重要意义。