合成孔径雷达(SAR)已经被广泛应用到军事和民用领域,尤其在侦察、监视和目标定位等方面起着关键作用。随着科技的不断发展,在军用领域中,许多新的合成孔径雷达应用,比如无人驾驶和无人机等飞行平台,可以进行长期战略侦察,区分战区内的各种伪装,探测远方敌军潜艇的运动,穿透和发现隐藏在森林中的移动导弹平台,如果与C4ISR系统结合,指挥官将能够在沙漠中部署二炮掩体并显示移动目标,从而澄清战场的迷雾并掌握形势。目前,安装在无人机上的合成孔径雷达(SAR)在监视侦察任务的需求下正稳步增长,能够收集战术和战略信息。具体来说,无人机上的合成孔径雷达(SAR)已经取代了一些光学和红外传感器,因为它提供了许多独特和有价值的功能,如远程、全天候和全天候成像、地面移动目标指示和聚焦成像。无人机合成孔径雷达(SAR)系统由于其成本低、体积小、风险小等特点,已成为许多国家军事和人民生活不可缺少的遥测工具,可根据需要多次重复观测。因此有关合成孔径雷达的研究对于军事科技的进步以及国家安全有着重大的意义。本文主要针对合成孔径雷达图像中出现的旁瓣现象,进行了有关SAR图像旁瓣处理技术的研究。研究了整个SAR成像过程中的相关理论基础,分析和总结了在SAR图像旁瓣抑制领域的相关算法。传统的SVA算法以及一些改进的SVA算法主要在两个方向进行优化,一方面是滤波器相关的参数,比如滤波器阶数或其他滤波器参数;另一方面是关于加权窗函数的脉冲响应的最优权系数的选取。传统的SVA算法以及改进的一些SVA系列算法都在一定程度上抑制了旁瓣,提高了图像分辨率,但是仍然存在一些明显的旁瓣。本文针对这个问题从另外一个维度提出了新的旁瓣抑制算法,即考虑了方位向上多普勒频移的算法,且该算法在基于复数图像数据进行理论推导完成,并将最终推导的理论算法应用到两组含有三个点目标的SAR仿真图像和实际SAR图像中,两组仿真图像中,其中一组为不含多普勒频移的SAR图像,另一组则含有一定程度多普勒频移的SAR图像,实际的SAR图像方位向含有多普勒频移。在其他条件一致的情况下,通过分析和对比传统的SVA算法及新算法在两组不同的仿真SAR图像上的应用结果,验证多普勒频移对于SAR图像旁瓣的抑制有一定程度的影响,同时也验证了该新算法在SAR图像旁瓣抑制领域的有效性。最终该算法应用在实际的SAR图像中,输出图像显示出新算法比传统的SVA算法能更有效地抑制旁瓣。