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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)具有对目标场景进行全天候、全天时、远距离观测的能力,经过几十年的发展,SAR成像技术已经逐渐趋于成熟。由于SAR是相干成像系统,SAR图像和接收信号相位之间存在紧密的联系。为了获得高分辨率,高质量的SAR图像,必须利用自聚焦算法对SAR图像作进一步处理,估计其相位误差函数并进行补偿。从20世纪60年代开始,干涉合成孔径雷达(Interferometric SyntheticAperture Radar,简称InSAR)被广泛应用于对观测场景中目标高度信息的测量,并最终实现对于目标场景的三维成像。利用自聚焦算法获得高质量的SAR图像可以保证InSAR后续干涉处理的准确性。本文第一章绪论分别回顾了SAR和InSAR的发展历史,详细描述了自聚焦算法与InSAR技术的研究现状与发展趋势,最后概括了本文的主要研究内容。第二章研究了基于多子孔径处理的SAR自聚焦算法。在传统基于多子孔径处理的SAR自聚焦算法中,基于二阶导数的子孔径相位误差函数拼接技术虽然可以正确实现对SAR图像的自聚焦处理,但是在相位拼接过程中会引起相位估计误差的严重积累,导致基于多子孔径处理自聚焦方法的实际算法性能不够理想。本章针对上述问题,结合相位梯度自聚焦(Phase Gradient Autofocus,简称PGA)算法和子孔径偏移(Map Drift,简称MD)算法,提出了一种新的基于多子孔径处理的自聚焦算法(PGA-MD)。理论分析以及实测数据处理结果对比均表明无论针对条带模式SAR图像还是聚束模式SAR图像,PGA-MD算法均可以有效提高子孔径相位误差函数的拼接精度,优化基于多子孔径处理的SAR自聚焦算法性能。第三章研究了基于投影近似子空间跟踪(Projection Approximation Subspace Tracking,简称PAST)技术的自聚焦算法。基于特征向量法的自聚焦算法利用多个脉冲估计相位误差函数,可以获得比PGA算法更好的自聚焦效果,但必须对协方差矩阵进行特征分解(EigenvalueDecomposition,简称ED),所以该自聚焦算法运算量大、工程实现困难。本章针对特征分解过程影响算法实时处理的问题,提出了利用PAST技术估计所需特征向量,完成SAR图像自聚焦处理。通过算法性能分析和实际数据处理结果对比,证明基于PAST技术的自聚焦算法在降低原自聚焦算法计算复杂度的同时,可以获得同样优于PGA算法的自聚焦性能,是一种可满足实时处理要求的有效自聚焦算法。利用该算法替代PGA算法对子孔径相位误差函数进行估计,可以更进一步提高基于多子孔径处理SAR自聚焦算法的算法性能。第四章主要介绍了InSAR高程测量的原理及其信号处理过程中的关键步骤。本章首先通过公式推导,对干涉相位的统计特性进行了分析和研究,然后对InSAR高程测量的信号处理流程进行了简单的介绍,利用实测干涉数据给出了部分关键步骤的处理结果。随后通过研究SAR工作的成像几何关系,推导出由干涉相位值生成数字地形高度图(Digital ElevationModel,简称DEM)的对应转换公式,完成干涉相位值到高程值的转换过程。最后,详细分析了图像中目标位移的原因,并具体推导了目标在方位向和距离向上的位移量与成像几何,目标高度之间的数学关系,提供了正确定位目标真实位置的方法。第五章重点研究了InSAR相位解缠绕技术。二维相位解缠绕处理是InSAR数据处理的关键。本章提出了一种基于等效残差点的InSAR相位解缠绕算法。该算法首先提出了等效残差点的概念,利用质量图与残差点分布之间的关系,将残差点密集的低质量相位区域视为等效残差点,采用不同方法分别对高质量相位区域和等效残差点的内部区域进行相位解缠绕。新的相位解缠绕算法基于等效残差点正确的设置枝切线,可以阻止由于积分路径穿过残差点密集的低质量相位区域所引起的展开相位跳变现象,同时利用多像素单元共同估计的方法对残差点的内部区域进行相位展开,突破了传统相位解缠绕算法对于干涉相位梯度值的限制,并且可以有效阻止相位解缠绕误差由低质量相位区域向高质量相位区域的传递。实验结果证明,该方法可以获得比其它算法更好的相位解缠绕结果。第六章为结束语,对全文主要工作进行了总结,并指出下一步工作的方向和研究的重点。