在水下目标探测中,对声纳的成像分辨率要求越来越高。要获得较高的成像分辨率,可以采取提高声纳工作频率和加大基阵尺寸的方法,但提高工作频率会降低探测距离,加大基阵尺寸又受声纳载体(如AUV、拖曳体)空间的限制。合成孔径声纳(Synthetic Aperture Sonar,SAS)利用小尺寸基阵的移动,在不同位置接收目标回波信号并进行相干处理,合成得到等效的虚拟长孔径,从而获得方位向的高分辨率。合成孔径技术使低频小孔径基阵声纳获得高分辨率水声成像成为了现实。合成孔径成像算法是SAS系统的核心。SAS成像算法可根据信号处理域的不同分为时域成像算法和频域成像算法。时域算法中常见的延时相加算法(Time Delay and Sum,TDS)可以在时域内对任意运动航迹的SAS数据进行合成处理。频域算法中较常见的有RD算法、CS算法和?K算法,为了提高算法运算效率,这些算法普遍采用快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)。为了在SAS成像中同时获得高方位向分辨率和高测绘速率,在实用的SAS系统中普遍采用了多子阵技术。同时,在实际的工程应用中,由于风浪及船舶操纵等原因会造成声纳平台偏离理想直线航迹,这些运动误差导致相位误差,在合成孔径过程中使SAS成像质量降低,在图像中容易出现散焦、虚假目标等现象,因此SAS在成像中必须采取运动补偿算法消除相位误差,以获得高质量的图像。本文的研究工作围绕小尺寸基阵、宽带宽波束条件下SAS成像算法和运动补偿算法开展相关研究工作,研究内容包括大斜视角成像模式下的改进RD算法和改进CS算法,适用于多子阵SAS成像的改进CS算法和?K算法。在SAS运动补偿中,研究了重叠相位中心算法、相位梯度估计自聚焦算法、非空变相位误差的补偿处理特点,在此基础上提出了适用于条带模式的改进相位梯度自聚焦算法,论文取得的主要成果和创新如下:1.传统的RD算法主要应用于正侧视或小斜视角情况。在实际应用中,经常需要在较大斜视角条件下对水下目标成像,此时距离向和方位向的耦合非常严重。在研究经典RD算法原理的基础上,提出了适合大斜视角条件下成像的改进RD算法。放弃了菲涅尔近似,提出了更加精确的距离双曲线模型,并对算法进行了重新推导。提出了新的二次距离压缩方法,可以更好的消除距离向和方位向的耦合。利用改进RD算法对测绘带中任意多个点目标进了成像仿真。仿真实验表明,改进RD算法具有较高的方位分辨率和适中的运算量,比传统RD算法更适合大斜视角水下目标成像。2.针对大斜视角成像模式下距离向和方位向耦合较为严重的问题,提出了改进CS算法。通过分析推导目标回波信号频谱构造及相位因子补偿,设计了更加精确的补偿因子,并在测绘带内补偿了三阶以上的相位耦合。利用改进CS算法对测绘带区域中任意多个点目标上进了成像仿真。仿真实验表明,改进CS算法能够在一定的测绘带内实现理想的成像聚焦,比传统CS算法更适合应用于大斜视角成像。3.多子阵SAS成像算法大都是基于等效相位中心近似思想,通常忽略非“停-走-停”和方位向空变对成像的影响,在宽带宽波束条件下这种假设容易导致图像散焦。提出了一种多子阵SAS非线性CS算法,算法利用泰勒展开推导了回波信号相位谱,并在高阶相位补偿中提出将调频率近似为时延差量一阶线性变化和二阶非线性变化的关系式,充分考虑了方位向的空变性对图像聚焦的影响。仿真实验结果表明,本文改进多子阵SAS非线性CS算法比传统多子阵CS算法具有更好的成像聚焦质量,可以很好满足宽波束多子阵SAS成像的需求。4.在分析运动误差模型基础上,对运动补偿方法进行了总结。对经典重叠相位中心算法的估计精度进行了分析,并解释了算法的局限性。针对传统运动误差补偿算法的局限性,提出了扩展的条带模式相位梯度自聚焦算法。算法将全孔径数据划分为若干个重叠的子孔径,对每个子孔径进行距离非空变相位误差估计,并对每个样本点进行高精度多普勒中心估计,同时补偿重叠孔径处的局部线性相位。仿真实验结果表明,扩展的条带模式相位梯度自聚焦算法补偿运动误差后的成像聚焦效果优于传统算法。5.对本文提出的多子阵SAS成像算法进行了相关水池试验验证,采用声源模拟成像目标的方法进行合成孔径成像试验。在试验中,以六个水听器组成的基阵在运动中采集水下目标信号。利用试验中采集的数据,分析了多子阵改进CS算法和多子阵?K算法的距离徙动校正性能和成像聚焦效果。仿真实验结果和水池试验结果具有一致性,多子阵改进CS算法和多子阵?K算法都能够很好的校正距离徙动,可以应用于SAS成像中。