由于具有全天时、全天候工作模式和高分辨率等特点，合成孔径雷达已经发展成为一种重要的军用、民用遥感手段。随着数字化信息处理技术的发展，以SAR成像为主的雷达信息处理技术成为研究高效SAR系统的主要技术。与此同时，SAR系统庞大的数据量和下传速度之间的矛盾也日益明显，SAR原始数据压缩技术是缓解这一矛盾的一种有效手段。 本文首先研究了SAR成像技术，介绍了基本的成像原理和SAR信号的性质，随后通过仿真实验详细讨论了距离多普勒算法( RDA)和Chirp Scaling算法(CSA)这两种最经典的SAR成像算法。并且从类似图像域的角度考虑，提出了一种通过在方位时域进行插值实现距离徙动校正的方法。随后，介绍了基本的数据压缩和量化理论，并结合SAR原始数据的统计特性，讨论了块自适应量化(BAQ)这一最基本的SAR原始数据压缩算法。 在SAR成像技术中，相对于实部和虚部，回波信号中包含着目标的多普勒信息的相位分量具有更大研究价值。因此，不同于BAQ等将原始数据分为实部和虚部两个通道进行压缩的方法，本文算法中将原始数据分为幅度和相位这两个独立分量，对服从瑞利分布的幅度数据采用最优量化器，对服从均匀分布的相位数据采用均匀量化器分别进行压缩。通过与BAQ算法进行对比，实验结果证明本文的原始数据压缩算法是可行的，它在信噪比优于同压缩比下的BAQ算法的同时，实现了更好保留相位信息的目的。