合成孔径雷达(SAR)是一种主动式的微波成像系统,具有全天时、全天候,远距离成像的特点,在较低频段工作时,能够穿透植被、地表等覆盖物并发现隐藏目标。SAR不仅在广域监视、战场侦察等军事领域具有重要应用价值,而且逐步成为地形测绘、环境监测、灾害评估等民用领域的重要手段。机载聚束SAR具有灵活性强、重访率高、易于实时处理等优点,能够突破天线波束宽度对方位分辨率的限制,获得高分辨率SAR图像,因而得到了广泛应用。由于受到大气湍流、平台自身抖动等因素影响,机载SAR运动轨迹变化剧烈,为获取高分辨率SAR图像,必须进行高精度运动补偿。受平台载荷、试验成本等因素的限制,机载SAR一般只配备中等或低等精度的惯性导航系统,远远达不到高分辨SAR成像所需的波长量级误差补偿精度要求。这时,需采用基于数据自适应的精确运动补偿方法。围绕国家自然科学基金、中央高校基本科研业务费专项资金、国家高技术研究与发展计划等项目,本文以快速时域成像算法和极坐标格式算法(PFA)为基础,针对机载高分辨聚束SAR成像及运动补偿技术中的关键问题展开研究,主要工作包括以下四个部分：基于斜视聚束模式下的SAR数据采集几何和信号模型,第二章分别介绍了以快速后向投影算法、快速分解后向投影算法为代表的快速时域成像算法和以距离徙动类算法、PFA为代表的插值类频域算法,分别讨论了以上各种算法的基本思想、处理过程以及优缺点,并分析了它们与自聚焦算法相结合的问题。SAR成像与运动补偿本是一个整体,后面各章节提出的运动补偿算法均以第二章的成像算法为基础,或者对已有成像算法做出改进,使成像算法与高精度自聚焦处理相结合,进一步补偿信号中残余运动误差,实现高分辨SAR成像精确聚焦。快速时域成像算法具有灵活选择成像平面、获得无畸变SAR图像等优点。但它们依靠积分方式重建方位维高分辨率图像,难以获取信号相位历史域与最终图像聚焦域之间的傅里叶变换关系,使得自聚焦算法无法与快速时域成像算法相结合进行精确运动补偿。针对这一问题,第三章提出了一种结合高精度自聚焦算法的加速时域成像算法处理流程。通过将各子图像分别后向投影到全局广义极坐标网格,构建出相位历史域与最终图像聚焦域之间的傅里叶变换关系,推导了自聚焦算法的使用条件。对各子孔径图像进行快速傅里叶变换(FFT)和循环移位操作,获得子孔径图像的无混叠二维波数谱并进行无缝拼接。对全分辨数据二维波数谱做距离向逆傅里叶变换,采用基于加权最小均方相位梯度自聚焦算法实现相位误差高精度补偿。该方法采用FFT和循环移位操作实现子图像的融合过程,避免了耗时、精度受限的二维插值操作,且易与高精度自聚焦算法结合,提取信号中残余的运动误差并补偿,提高成像质量。第四章研究基于二维自聚焦的高分辨聚束SAR运动补偿方法。首先结合全球定位系统／惯性导航系统(GPS/INS)信息,对距离脉压后的雷达回波信号进行粗略的包络偏移和相位误差补偿,采用简单、易于实现的PFA处理。针对PFA中插值操作会放大并改变残余运动误差形式这一问题,提出了分阶段处理流程(SSA),补偿相位历史域信号非系统距离单元徙动(NsRCM)的影响。考虑到相位误差在高分辨SAR成像中的空变特性影响,提出了基于加权对比度增强的自聚焦算法对距离单元徙动完全校正后的方位相位误差进行距离空变补偿。该方法以对比度为衡量图像聚焦性能的标准,具有较高运算效率和精度,且不要求成像场景中具有孤立散射点。斜视SAR能够对平台不能立刻到达的热点区域进行重访,大大增加了聚束SAR系统的灵活性。然而,在斜视模式下,运动误差的非空变方向与平台理想航迹方向不一致,不能将正侧视模式下的自聚焦算法直接应用到斜视模式下。为获取高分辨率图像,斜视SAR的积累时间更长,运动误差变化也更剧烈、形式更复杂。针对这些问题,第五章分析了斜视模式下的中心波束近似,给出了将实际三维运动误差投影到斜距平面的转化关系。结合GPS/INS信息,提出了一种新的运动误差粗略补偿方法。采用基于沿视线方向插值(LOSPI)的PFA,使得由相位误差引起的方位模糊垂直于雷达视线方向。考虑到LOSPI对运动误差的影响,采用SSA去除相位历史域信号的NsRCM。针对相位误差的空变特性,提出了一种基于改进总体最小二乘的相位调整对比度增强自聚焦算法,有效提升相位误差估计的效率和精度。