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超宽带合成孔径雷达（Ultra Wide Band SyntheticAperture Radar，UWB SAR）兼具高辨率和叶簇穿透能力，是SAR的一个重点研究方向。后向投影（BackProjection，BP）算法具有精确聚焦、完美运动补偿等优点，适合于UWB SAR成像，但是巨大的计算量限制了其实际应用。快速因子分解后向投影（Fast FactorizedBack Projection, FFBP）算法大幅度减小了BP算法的计算量，提高了BP算法的实用性。作为FFBP算法的一种特殊形式，子块FFBP（Sub-Image FFBP，SIFFBP）算法具有存储量小、易于实现的优点，非常适合远距离大场景成像处理。本文立足机载UWB SAR远距离大场景的成像应用，深入研究了SIFFBP算法。本文主要工作及创新点概括如下：1、提出了基于最优区域划分的SIFFBP算法。通过分析SIFFBP算法区域划分的约束条件，提出了一种基于最优区域划分的改进算法，解决了传统SIFFBP算法在小波束积累角时加速性能下降的问题。当波束积累角小于60度或成像区域长宽相差较大时，改进算法在计算量上有明显优势。2、研究了SIFFBP算法非直线孔径应用的原理。基于PFFBP算法非直线孔径下区域划分的约束条件，研究了非直线孔径下的SIFFBP算法，推导了非直线孔径下的最优区域划分。3、研究了平地假设对时域算法成像质量的影响。本文从时域角度分析了地面起伏的影响：直线孔径下它将导致目标位置偏移，给出了位置偏移量的表达式；非直线孔径下将导致目标位置偏移和目标散焦，给出了目标聚焦对非直线孔径最大偏移和地表高程起伏程度的定量约束。4、提出了补偿地表高程的SIFFBP算法。将平地假设下的成像模型扩展到起伏地表的情况，分析了SIFFBP算法结合DEM数据的原理，并得到了补偿地表高程误差的SIFFBP算法。本文基于大量的仿真数据和实测数据，开展了充分的实验验证，展示了研究成果良好的实际应用价值。