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星载合成孔径雷达(SAR)是一种以卫星为载体对地进行高分辨观测的成像系统,具有宽测绘带、不受国界、气象条件限制等优点,在实际应用中潜力巨大。目前在轨的星载SAR卫星均为低轨卫星,轨道高度不超过1000km,对同一地区的重访周期一般为3到4天。然而,星载SAR观测任务的难度系数在不断提高,例如地质灾害监测、海洋特性分析等,这些应用要求星载SAR对大面积目标场景进行频繁观测,从而对星载SAR卫星系统提出了更为苛刻的要求。为了克服低轨SAR卫星重访周期长、覆盖面积小等缺点,一个有效途径是将卫星的轨道高度提升到30000km以上的地球同步轨道(高轨)。这种高轨平台可以有效扩展观测区域范围,单波束就能覆盖几百公里的幅宽,能够获得大范围、持续的对地观测能力。目前对GEO SAR的研究主要集中在二维成像算法方面,然而,很多实际应用中如目标分类识别、城市测绘、军事侦察等方面都要求GEO SAR系统能获取目标高度维的分辨率,这就对GEO SAR三维成像提出了需求。但是GEO SAR三维成像理论目前尚不成熟,有待进一步研究和论证。本文将层析SAR成像技术应用于GEO SAR系统,实现对目标的三维重构。论文主要研究工作如下:1.建立多基线GEO SAR三维成像系统模型,采用基于传统傅里叶变换的GEO SAR三维成像算法实现高度向信号聚焦,通过仿真得到点目标的三维成像结果,并分析了基线间隔、基线数对GEO SAR高度向成像性能的影响。2.由于受本身控制系统和空间引力等因素的影响,造成GEO SAR系统轨迹分布不均匀,直接采用傅里叶变换将严重影响高度维的成像分辨率。基于此提出了一种基于NUFFT的GEO SAR三维成像算法,并通过点目标仿真验证了该算法在高度向非均匀采样模型下具有良好的成像效果,进一步给出了窗函数对高度维成像结果的影响,为窗函数的选择提供了参考标准。3.实际应用中GEO SAR三维成像系统的轨迹基线是稀疏的,并且基线间隔差距较大,基于傅里叶变换和NUFFT的方法很难实现高精度三维成像。针对此问题,提出了一种基于稀疏表示的GEO SAR三维重构算法,将高度维成像建模为信号稀疏重构问题,降低了多基线GEO SAR三维成像系统对轨迹的要求,提高了算法的适用性,点目标仿真验证了所提算法的正确性和有效性。