合成孔径雷达(SAR)是以多普勒频移理论和脉冲相参为基础的合成孔径技术,其突破了实孔径天线对方位向分辨力的限制,与脉冲压缩技术相结合,实现了远距离目标的二维高分辨成像。随着SAR技术的飞速发展,人们用其获得了高分辨率的图像,同时对SAR成像的要求也愈来愈高,人们迫切希望获得更高分辨率的图像。多年来,在SAR成像领域,人们一直致力于寻找更行之有效的自聚焦方法,以满足不断提高的分辨率的要求。本文就SAR信号处理中有关成像算法、自聚焦技术方面内容进行了认真的研究,在此基础上大胆提出和验证了新的自适应算法,有效的提高了SAR的成像质量。本文研究的是SAR成像中的自聚焦技术,而传统的自聚焦算法主要是应用在方位向回波相位残差的处理(当然它完全是可以应用在距离向的处理上的),但是当它运用在方位向回波相位残差的处理时,它的一个最重要的前提条件就是:方位向和距离向的耦合已经去除了,即距离向的走动和徙动已经完全去除,同一个距离单元的数据都已经完美的在一条直线上(复图像域来看),对于同一距离单元RB的数据单位来说可以用统一的参数模型来处理。但实际情况并非如此,由于雷达平台运动参数V受到外界影响(尤其是对机载平台来说)并不能保持恒定的速度(大小和航行方向),加上实际处理中的一些近似应用,所以实际的自聚焦处理并不能达到最理想的状况。在对最常见的两种合成孔径雷达(SAR)成像算法深刻的分析和研究的基础上(对距离多普勒成像算法(R-D)和Chirp Scaling成像算法(CS)分别进行了Matlab和C的仿真),我又通过理论计算(对子孔径算法(MD)和反射率偏移法(RMD)的比较)和仿真处理(对相位梯度自聚焦算法(PGA)的C仿真),对传统的三类自聚焦算法进行了研究,包括了参数模型的MD,RMD算法,非参数模型的PGA算法以及最优参搜索自聚焦技术。通过这些研究,不仅让我对整个成像过程中涉及到的一些关键参数有了更为清晰的认识,而且从各类自聚焦方法其处理角度的不同得到了有益的启发。我将自聚焦的概念加以拓广,提出了一种自适应成像算法。该算法摒弃了传统自聚焦算法对距离徙动已被完全纠正的假设,将自适应处理的时机前移到距离徙动校正阶段,通过修正若干系统参数使得距离徙动被完美地校正,这些被修正的参数将被应用到后续的处理过程中。在经过对该算法的理论可行性进行了大量的数学分析,并且结合具体CS算法的成像过程给出了整个自适应成像过程的具体细节,我将算法运用到了实际的处理中。对于获得的结果,我主要从算法内部参数对成像的影响;自适应算法对初始值偏离实际值的数据的处理效果;自适应算法收敛性分析这三大方面对该算法进行了全面和详细的性能分析,通过具体的成像图对比和数据曲线分析,得证该算法具有比传统算法更好的成像精度及效果,令输出图像具有更好的相位保持特性。为了进一步的提高成像质量和算法的适用性,我参考了相关书籍,并经过实际的验证,在很多方面又做了有益的尝试,不断地完善了该自适应算法。