合成孔径雷达是利用合成孔径原理和脉冲压缩技术对地面目标进行高分辨成像的高新技术雷达，由于其不受地域、时间、气候等多种因素的影响，广泛应用于民用和军事领域，带来了巨大的社会效益和经济效益。随着技术的进步和应用范围的扩大，对SAR的成像质量提出了更高的要求，不但要能实现地面静止目标和运动目标的二维高分辨力成像，而且还要能实现三维成像；军事上，不但要求侧视的高分辨成像，而且要求自身安全、灵活的斜视或前视高分辨成像；不但要求单星（单天线）、单模式的高分辨成像，而且要求多星（多天线）、多模式的高分辨成像，这不仅可以降低成本，获得同一地区的多种高分辨图像，还可以提高平台飞行的安全性。本文的研究基于课题“分布式卫星SAR系统前视工作模式成像研究”，它是“分布式卫星SAR系统总体技术论证”的子课题。由于斜视与前视既有区别，又有联系，同时考虑到斜视与前视在应用上的灵活性、优越性和安全性，二者是SAR成像的一个发展方向，因此，对此进行深入研究是十分必要的。本文在讨论SAR成像原理的基础上，对斜视和前视SAR成像进行了深入而细致研究，其主要内容可归结到以下几点：1. 对于SAR的斜视工作模式，详细分析了斜视SAR系统的信号特性，包括目标的多普勒特性、方位分辨率特性、平台姿态对斜视的影响及脉冲重复频率的选择等；由于SAR成像特有的距离徙动现象，斜视模式时，距离徙动将更加明显，其对成像精度产生严重的影响，于是我们重点分析了距离徙动对相位精度的影响，指出在斜视模式下，应尽可能的使用距离方程的高阶泰勒近似，以达到高精度成像的要求；考虑到星载SAR情况下，地球自转引起的多普勒频率与波束斜视引起的多普勒频率的差异，讨论了二者对距离徙动的影响及在距离-多普勒域距离徙动的校正方法。距离-多普勒（RD）算法是传统的经典SAR侧视成像算法，对于斜视SAR来说，由于距离徙动的增大，RD算法表现出了自身的缺陷，于是在经典RD算法的基础上，本文详细讨论了二次距离压缩（SRC）算法、斜视成像模式（SIM）算法，并依据RD算法的特性，提出了一种用于斜视的改进RD算法-ERD，并用RD、SRC、SIM和ERD算法对点目标进行了仿真试验，得<WP=6>2. 到了点目标的图像，依据结果比较了各种算法的优劣。然后用SRC算法对原始数据进行了成像，得到了目标图像。3. 针对SAR的斜视工作模式，运用斜视距离方程建立了雷达信号的回波模型，详细分析了回波信号的瞬时方位频率和瞬时多普勒频率，及因距离向信号与方位向信号存在耦合，距离Chirp 斜率对方位频率的影响，推导了精确计算多普勒频率的表达式。然后结合经典的CS算法，考虑回波信号二维频率域三次项、四次项及线性调频斜率近似的影响，提出了两种分别基于侧斜视的高精度改进CS算法和基于前斜视的精确的非线性CS算法，并利用该方法分别对侧斜视和前斜视进行了点目标的仿真成像和真实数据的成像试验，得到了高精度的目标图像。4. SAR成像是一个二维匹配滤波过程，实际上是回波信号经过一个二维系统的卷积过程，二维传递函数的优劣决定了成像精度的高低；在SAR的斜视工作模式下，距离向信号与方位向信号存在耦合，常规传递函数成像方法中仅使用多普勒质心和多普勒调频斜率两个参数表示的距离方程进行成像必然带来成像质量的下降和图像定位的误差；因此本文使用四阶逼近距离模型建立斜视SAR的回波信号模型，通过对斜视SAR目标方位相位史的仔细分析，推导了四阶二维传递函数算法，并利用该算法进行了点目标的仿真成像和真实数据的成像试验，得到了高精度的目标图像。5. 前视SAR系统有其特殊性，在成像原理上与侧视和斜视皆有所不同，且不同的前视工作模式有不同的方位分辨率特性，因此本文讨论了前视的二种工作模式：双天线接收的前视工作模式，线性阵列接收的前视工作模式；在系统设计上，由于前视SAR的飞行方向与距离向一致，要不模糊采样，就要适当选择脉冲重复频率，要得到高的距离向分辨率，不但要求发射带宽大的信号，还要求选择适宜的波束投射角。针对双天线接收的前视SAR工作模式，详细讨论了目标的多普勒史、推导了方位分辨率的表达式，理论分析表明：双天线接收前视SAR的方位向分辨率不单由方位向天线孔径决定，而是由雷达的平台高度、载波频率、方位向地面距离、接收天线孔径等多种因素共同影响的结果；讨论了依据目标散射切面特性解决方位模糊的方法，依据目标多普勒史对双天线接收前视SAR进行成像的成像算法，并用该算法进行了点目标仿真试验，得到了点目标图像。 对于线性阵列接收的前视SAR工作模式，讨论了它的系统模型，建立了雷<WP=7>6. 达的回波信号模型，简述了该模式的成像原理和阵元间间距的选择依据，根据该模式距离方程的特殊性详细推导了方位分辨率的表达式，重点分析了方位分辨率的影响因素，理论分析表明：线性阵列接收前视SAR的方位向分辨率不单由方位向天线孔径决定，而是由雷达的平台高度、载波频率、方位向地面距离、接收天线间距等多种因素共同影响的结果；根据该模式特殊性，在CS算法的基础上提出了一种改进的CS算法-ENLCS算法，并用该算法进行了点目