认知雷达作为一种新体制雷达,目前许许多多方面的研究展开在认知雷达的跟踪任务方面,其利用环境反馈的信息,改变发射机波形,使得跟踪性能得到提升。而本文将研究认知雷达在ISAR的舰船成像的问题,研究的对像面临两个主要的作用环境:一,海杂波环境;二,多径环境;认知雷达ISAR成像算法主要在上述两个环境下展开,利用接收机的结合环境信息的处理,使上述两个因素对ISAR舰船成像的影响得到降低。另外针对舰船运动的多自由度性以及运动的非线性,通过发射机波形的灵活变化,使接收机更好获取舰船姿态信息,以获得更好的非散焦ISAR舰船像。本文内容具体安排如下:首先,作为基础研究,介绍基本的ISAR成像原理,成像平面,转台成像模型等。同时,研究在海浪起伏的环境下,舰船的6自由度运动,以及其中对成像贡献的3个自由度,俯仰,偏航,侧翻。利用散射点模型对上述的运动模型进行三维建模以及转动模型成像。使用简谐摆动模型对舰船的转动进行建模描述。得到了ISAR像的俯视图,以及侧视图,和混合成像,得出最佳的成像时间节点为其运动的过零点附近的结论。同时对摆动周期之中的另外的时间节点分别进行对比成像,验证上述结论。其次,研究舰船目标在海浪环境背景下的杂波对成像造成的影响,同时还研究了认知雷达利用海杂波的建模参数进行相应的接收机CFAR检测处理,反映了认知雷达ISAR成像在接收机端对环境的适应性。使用具有空时相关性的二维k分布海杂波模型对海杂波进行建模及其仿真(SIRP算法)。通过时域CFAR检测算法对舰船的ISAR像进行检测,得到杂波干扰比较小的ISAR像。同时,研究了海洋多径环境存在的条件下,认知ISAR成像的处理,抑制的方法,使用了粒子群算法构造反退化模型对回波数据进行恢复。最后,研究了认知ISAR成像雷达的核心部分:动态波形选择器,研究了基于KF算法的动态波形选择器,将噪声测量矩阵引入算法当中,以最小均方误差准则进行对波形的选择,降低跟踪误差,提高跟踪精度。动态波形选择器可以将认知雷达广泛研究的跟踪问题应用到跟踪舰船姿态上,通过获取舰船转动的时间节点,对线性的回波数据段进行录取处理。