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利用合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)图像估计海洋内波参数是目前国内外研究的热点课题，国内外学者开展了大量研究，但最优化SAR图像内波参数估计及SAR系统约束条件仍有一些问题没有得到有效解决。现有内波参数估计方法由于大多采用加性随机噪声模型，加之没有考虑内波参数估计的Cramér-Rao界，因此估计精度无法逼近Cramér-Rao界。在当前SAR系统设计与参数选择时，很少考虑具体的应用需求，同时缺乏量化指标来约束应用端与系统端的关系，造成SAR系统参数选择与应用端需求脱节。如何优化内波参数估计方法，推导算法的估计精度极限及SAR系统约束条件，是急需解决的问题。 为了解决上述问题，本文从如下三个方面展开研究: (1)推导了SAR图像内波参数估计的Cramér-Rao界 基于海洋内波的流体动力学模型和SAR成像模型，采用Cramér-Rao不等式作为最优化参数估计的评价指标，推导了SAR图像海洋内波参数估计的Cramér-Rao界，以此来评价海洋内波参数估计方法是否为最优化方法。 (2)提出了一种最优化SAR图像内波参数估计方法 基于最大似然估计法构建了SAR图像内波参数估计模型，由于模型较复杂，无法获得解析解，利用牛顿迭代法求得模型的数值解，并通过误差分析证明了本文方法的最优性;根据相干成像理论构造了仿真内波SAR数据，通过仿真实验及与其他内波参数估计方法的对比验证本文方法的性能;最后，选取了真实内波SAR图像，通过真实数据侧面验证了本文方法是一种最优化SAR图像内波参数估计方法。 (3)推导分析了面向海洋内波的SAR系统约束条件 基于星载SAR系统指标体系及系统设计流程，根据内波应用需求设计了面向海洋内波的SAR系统设计流程;针对几个主要系统参数，分别推导分析了这些系统参数的选取过程及其约束关系;最后，考虑到观测不同尺度内波对SAR系统的需求不尽相同，系统分析了面向不同尺度内波的SAR系统优化设计。