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超宽带合成孔径雷达(UWB-SAR)能够穿透叶簇和地表对隐蔽目标高分辨成像,具有广阔的军事应用前景。UWB-SAR实时成像具有重大的实用价值,可以实现对关键目标早期发现,为目标识别、目标打击以及打击效果评估提供依据。UWB-SAR高分辨率成像所需的巨大计算量和存储量造成实时成像非常困难,所以高效的成像算法是解决问题的基础和关键。 本文首先从SAR的成像原理出发,研究了UWB-SAR成像的限制条件以及它们对实时成像的影响,并基于基本的SAR系统模型,按照KD(Range-Doppler)算法对UWB-SAR成像的复杂度进行了分析。随后通过对各种常用成像算法的性能比较,分析了它们应用于UWB-SAR的可行性。然后深入研究了时域BP(BackProjection)成像算法,指出BP算法在大区域UWB-SAR应用中的局限性。紧接着对子孔径结构的原理以及优点进行了分析,得出频域子孔径算法应用于UWB-SAR实时成像的可行性。 深入研究了去调频体制SAR的FS算法,通过分析原始FS算法的原理,研究该算法在UWB-SAR中的局限性,提出了一种适用于UWB-SAR成像的改进FS算法,实现了高分辨率成像并且将有效测绘带宽度提高了约20倍;接着提出了一种子孔径结构的FS算法,该算法在减小存储量需求的同时并不带来计算量的明显增加和成像质量的降低,因此可有效地应用于UWB-SAR的高分辨实时成像。 深入分析了正交解调体制SAR的非线性CS(Nonlinear CS)算法的原理,提出了适用于UWB-SAR成像的改进NCS算法,该算法消除了距离方位耦合对成像的影响,并利用NCS的优势实现了对大测绘带UWB-SAR进行成像。进而在改进NCS算法的基础上,提出了一种子孔径结构的NCS算法,该算法不仅充分利用了SAR成像处理的并行性,有利于多处理器实现,而且极大的减少了方位处理等待时间和存储量,因此也可以有效地应用于UWB-SAR的高分辨实时成像。最后提出了一种子孔径NCS算法的实现方案。 仿真数据和实际UWB-SAR数据都验证了本文所提出的算法的有效性。