多输入多输出合成孔径雷达(Multiple-Input Multiple-Output Synthetic Aperture Radar, MIMO SAR)发射信号应该具有大时间带宽积和良好的模糊函数特性。该文联合优化稀疏矩阵和相关函数来设计多路正交的MIMO SAR 正交频分复用线性调频(OFDM chirp)信号，首先将MIMO SAR波形设计转化为跳频频率与跳频幅度的联合设计，并提出以最小化稀疏矩阵块相关系数及信号互相关峰值和为约束条件，采用迭代搜索法求解最佳编码矩阵；并以最小化信号自相关旁瓣峰值与互相关峰值之和为约束条件，采用遗传算法确定最佳幅度矩阵；最后采用组合优化搜索法设计出最佳信号。文中还分析了发射阵元数目、跳频总间隔数及总频率选择数与信号性能之间的关系。仿真结果表明此方法可以设计多路正交大时间带宽积OFDM chirp信号，同时降低信号的互相关峰值与自相关旁瓣峰值、提高互模糊性能。

该文提出了一种新的基于弧形阵列直升机载MIMO微波成像模式，利用平台下方水平布置的弧形阵列天线，通过MIMO信号收发机制快速实现弧形孔径合成，获取平台周围观测区域的高时间高空间分辨率2维图像。文章详细介绍了弧形阵列微波成像的工作原理，建立了相应的成像信号模型，研究了基于共焦投影技术的弧形阵列微波成像算法，分析了该成像模式的成像性能；最后，通过计算机仿真验证了该成像模式的可行性和有效性。

由于具备了下视3维成像能力，阵列3维SAR在地形测绘、灾害监测等领域具有广泛的应用前景。但是，载机平台尺寸的限制使得其阵列方向分辨率远远低于距离向和航迹向，严重制约了阵列3维SAR系统整体性能的提升。目前研究主要针对3维SAR图像的“稀疏性”，采用稀疏重建方法提高其在阵列方向的分辨率。稀疏重建模型在求解过程中丢失了数字高程图(DEM)所具有的“单值性”、“连续性”等特征。为了克服稀疏重建模型存在的问题，该文提出了基于变分模型的阵列3维SAR最优DEM重建方法，该方法直接将DEM图作为最优化目标，通过寻找最优化DEM图和对应的散射系数，实现最小二乘意义下的最优DEM重建。仿真结果表明，该方法可以实现各种地形(山区、城市)的稳健DEM增强，其性能远优于OMP算法和正则化方法。

针对当前高分辨率星载SAR数据处理忽略目标相关散射特性随方位角变化而导致目标轮廓细节难以精细提取的问题，该文提出了一种面向目标特性精细提取的融合成像处理方法。首先，分析高分辨率条件下影响目标特性提取和SAR图像质量的因素，如轨道非线性、“停-走”模型、大气延时、高阶残留相位误差等，并提出针对性的补偿方法。在此基础上，建立基于目标时空谱特性的回波数学信号模型，解析目标散射特性时-空-频的变化规律，提出针对高分辨率、超大方位观测角范围的融合成像处理策略和方法，在距离-多普勒域、图像域通过融合处理提升SAR图像的品质。最后，通过对典型军事目标的仿真和成像处理，验证所提方法的有效性。

干涉合成孔径雷达(InSAR)技术具有高精度的地形测绘能力。然而在山区地形条件下，受SAR侧视成像的影响，存在较多的几何畸变区域，干涉相位表现为不连续或者缺少有效信息的情况，对单一的干涉图像对处理难以得到精确的数字高程模型(DEM)。融合两个或多角度的干涉数据可以用于解决这一问题。该文根据这一思路利用机载双天线InSAR对飞数据进行实验，针对山区地形条件下参考高程近似影响运动补偿精度的问题提出了基于高程迭代的运动补偿方法，对于阴影、叠掩区域容易导致相位解缠误差的问题提出基于地形特征的相位解缠方法，从而尽可能降低单一角度数据的DEM误差，以达到消除对飞数据重叠区域3维定位不一致的目的，拼接实验结果验证了处理方法的有效性。

与其它波段相比，毫米波系统具有体积小、重量轻、分辨率高等优点，成为近几年InSAR技术的研究热点。但因其波长短，毫米波InSAR对平台运动轨迹测量精度要求更高，非理想运动情况下传统成像方法数据处理及干涉相位提取困难，另外传统方法基于平面投影成像，在地形陡变时干涉相位缠绕和目标几何畸变较严重。为了解决传统方法在毫米波InSAR成像的以上不足，该文提出了一种基于曲面投影的毫米波InSAR成像方法，将不同通道回波数据投影到相同地形高程曲面上进行成像及干涉相位提取，并推导了曲面下地形高程与干涉相位的关系。仿真和实测数据结果验证了该文方法的有效性，结果显示该方法在平台非理想运动下较传统算法获得更好的InSAR成像和干涉相位质量，且减小了地形高程起伏引起的几何畸变及干涉相位缠绕，更有利于毫米波InSAR图像地形特征描述及高程提取。

由于载体平台的不稳定性和测量传感器的精度限制，运动误差成为了提高合成孔径雷达(SAR)成像质量的一个瓶颈。基于图像锐度最优的自聚焦后向投影算法通过估计相位误差进行运动补偿，具有较高精度，但这种方法假设场景中所有像素点相位误差相同，即没有考虑运动误差的空变性，导致大部分像素点仍存在残留误差，造成成像质量下降。针对运动误差空变性的问题，该文提出一种高精度运动补偿方法，该方法在图像强度最大准则下，采用最优化技术估计天线相位中心测量误差，随后利用该测量误差估计量校正天线相位中心并进行后向投影成像。由于估计天线相位中心等效于估计每个像素点的距离历史，因此该方法可以对每个像素点进行高精度相位补偿。点目标仿真和实测数据处理结果均验证了所提方法的有效性。

该文关注一种新型的斜视聚束SAR模式，其采用捷变脉冲重复频率(PRF)技术来增加高分辨率成像时的距离向测绘带宽。聚束SAR利用波束旋转来增加方位向分辨率。然而，高分辨率和大斜视的成像要求会导致较大的距离单元徙动(RCM)。PRF固定不变(即接收窗固定)时，为了保证方位向数据获取时间内所有的回波脉冲能被完整接收，距离向测绘带宽对应的时间宽度必须小于接收窗宽度。为了消除RCM对测绘带宽的影响，该文将PRF沿着方位向时间连续地改变(捷变)，使得接收窗的变化与瞬时斜距的变化一致。首先推导了PRF的变化规律，然后利用一种改进的后向投影算法(BPA)对回波数据成像，最后通过仿真实验验证这种SAR模式及对应的成像算法。

该文针对多径散射特征，给出了一种高分辨率SAR图像的仿真与特性分析方法，以桥梁目标为例开展了分析，该仿真方法从SAR工作原理出发，利用几何光学法计算和分析桥梁目标的单次散射情况和多径散射情况，并根据雷达工作原理和成像机理利用散射数据获得仿真SAR图像。文中选择了悉尼大桥为研究对象，利用分辨率为1 m的Terra-SAR数据开展了实验，仿真获得的SAR图像与实际SAR图像的主要散射特征一致，验证了方法的有效性；同时，根据仿真算法的分析过程，文中给出了悉尼大桥SAR图像主要散射特征的细节解释。实验表明，该方法能够有效获得目标的多径散射特征，同时能够有效辅助目标的SAR图像理解工作。

针对SAR图像舰船目标检测过程中存在方位向模糊造成虚警的问题，该文设计了一种基于改进的H//WishartH?非监督分类的多极化SAR图像舰船与方位向模糊鉴别方法。该方法首先提取目标散射回波峰值区域，以该区域的H/α/Wishart分类结果为初始聚类中心，利用复Wishart分布的最大似然分类器改善分类结果，通过对比分析各散射类型区域的结构鉴别舰船目标和方位向模糊。通过实验表明该方法能有效地鉴别舰船目标与方位向模糊，减少SAR舰船目标检测过程中存在的虚警。

该文针对极化SAR (Synthetic Aperture Radar)图像分类中的小样本问题，提出了一种新的半监督分类算法。考虑到极化SAR数据反映了地物的散射特性，该方法首先利用目标分解方法提取了多种极化散射特征；其次，在协同训练框架下结合SVM分类器构建了协同半监督模型，该模型可以同时利用有标记和无标记样本对极化SAR图像进行分类，从而在小样本时可以获得更好的分类精度；最后，为进一步改善分类结果，在协同训练分类完成后，该方法又利用Wishart分类器对分类结果进行修正。理论分析与实验表明，该算法在只有少量标记样本的情况下优于传统算法。

星载钠荧光多普勒激光雷达可以用来测量全球的中间层顶及低热层区域的大气风场、温度及钠原子数密度等。为了从理论上分析星载钠荧光多普勒激光雷达的可行性，该文依据激光雷达方程，对星载钠荧光多普勒激光雷达的回波信号强度以及大气参数测量精度进行仿真计算。分析结果显示在使用400 km轨道高度，30.0°观测角度，9.0 W激光发射功率，1.0 m接收望远镜口径，2.0 km垂直距离分辨率，30.0 s信号累积时间情况下，可获得0.8 m/s视线风速测量精度，1.5 m/s水平风速测量精度和2.5 K温度测量精度。

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)是实现舰船目标监视应用的重要遥感手段之一。高分辨率宽测绘带(High Resolution Wide Swath, HRWS) SAR 能够同时获取方位向高分辨率和宽测绘带SAR数据，为SAR图像舰船目标监视带来了新的机遇和挑战。该文综述了国内外SAR图像舰船目标监视技术研究现状，总结了舰船监视对SAR成像系统基本性能要求，结合HRWS SAR成像特点，分析了舰船目标监视面临的关键技术问题，重点介绍了研究小组在HRWS SAR图像舰船目标检测、特征提取、分类识别等关键问题的解决方案和初步研究成果，并指出需进一步研究的方向。