视频合成孔径雷达（视频SAR）以动态的方式再现场景信息，能够对热点区域持续监测，在实时探测、跟踪运动目标等任务中具有极大优势，其成像和相关应用的研究具有重要的军事和民用价值，是当前SAR领域的前沿课题。视频SAR应用的基础是实现高分辨率实时成像，这对所用算法处理精度和速度的要求较高。视频SAR图像区别于传统SAR图像，具有动态散射信息，这为SAR动目标检测提供了新途径。基于以上背景，本文对视频SAR成像及动目标检测算法展开研究，具体内容如下：
　　1. 推导了聚束式视频 SAR 成像帧率与回波数据重叠率之间的关系，并分析了后向投影算法用于视频SAR成像中的优势和存在的问题；建立动目标回波信号模型，并分析了目标运动对SAR成像的影响。最后，利用点目标仿真验证了相关理论推导及分析的正确性。
　　2. 提出并实现了一种基于图形处理器（GPU）的圆迹视频 SAR 实时成像方案。针对圆迹模式视频SAR实时成像的要求，首先将极坐标格式算法（PFA）中传统的两维插值用效率更高的Chirp Scaling操作代替处理Dechirp信号；其次设计基于GPU的并行实现方案，并利用异步并行、两层并行、分块点乘三种CUDA优化技术实现算法加速。最后，通过仿真数据和实测数据处理验证了所提算法成像帧率能达到5Hz，满足视频SAR实时成像的速度要求。
　　3. 提出了一种基于图像统计的动目标检测算法。算法利用视频 SAR 多帧图像的逐像素统计解决了单帧图像单元平均恒虚警检测中的“遮蔽效应”，并提出子孔径分割技术，避免了相邻帧图像信息进行目标检测依赖于精确图像配准的问题。最后，通过实测数据检测验证了算法的有效性，与传统检测算法相比，检测效果得到明显提高。
　　4. 设计并实现了一款视频SAR成像软件。该软件基于微软基础类库（MFC）和GPU混合编程技术实现，能够完成SAR图像视频显示、帧率计算、实时成像处理信息显示等功能，为视频SAR成像研究提供了可视化界面与环境。