SAR雷达成像算法的研究
同轨双基SAR成像算法研究
同轨双基SAR成像算法研究同轨双基SAR成像算法是一种通过两个接收天线阵列在同一飞行轨迹上获取的雷达数据进行成像的方法。
与传统的单基SAR相比，同轨双基SAR具有更高的分辨率和更好的抗干扰能力，因此在地球观测、目标识别和导航等领域具有广泛的应用。
数据处理是同轨双基SAR成像算法的第一步，主要包括数据重采样和距离校正等操作。
由于同轨双基SAR系统采用两个接收天线阵列，因此需要将两个接收天线阵列的数据进行重采样，以保证数据在同一坐标系下进行后续处理。
另外，由于雷达信号在传播过程中会被土地表面的地形和地物散射，因此需要对数据进行距离校正，以保证成像结果的精确性。
成像算法是同轨双基SAR成像算法的关键环节，主要包括SAR图像综合和成像算法优化两个方面。
SAR图像综合是指将两个接收天线阵列的数据进行合并，生成一个高质量的合成孔径雷达图像。
在成像算法优化时，可以通过优化回波数据的处理过程，提高成像结果的分辨率和抗干扰能力。
图像重建是同轨双基SAR成像算法的最后一步，主要包括图像去噪、图像增强和图像后处理等操作。
在图像去噪中，可以采用滤波、小波变换等方法，去除图像中的噪声。
在图像增强中，可以采用直方图均衡化、锐化等方法，增强图像的对比度和细节。
在图像后处理中，可以对图像进行纠正、配准和融合等操作，进一步提高图像质量和目标识别能力。
总之，同轨双基SAR成像算法是一种基于两个接收天线阵列的雷达数据进行成像的方法，具有较高的分辨率和较强的抗干扰能力。
在实际应用中，可以通过数据处理、成像算法和图像重建等环节的研究和优化，提高同轨双基SAR成像算法的性能和效果。
这将有助于提升同轨双基SAR技术在地球观测、目标识别和导航等领域的应用水平。
SAR成像算法及其应用研究
SAR成像算法及其应用研究合成孔径雷达(SAR)通过合成大孔径天线或雷达模拟大孔径天线等技术获得极高的分辨率和距离测量精度，成为遥感、军事、海洋、气象、地球物理和石油勘探等领域不可或缺的高精度雷达。
SAR的成像算法是SAR成像的核心，它直接影响SAR成像系统的分辨率和图像质量。
本文将对SAR成像算法进行探究，并简单介绍其应用研究。
一、SAR成像算法SAR成像算法包括多普勒校正、相位解调、像元赋权等一系列的信息处理过程。
其中，多普勒校正的目的是对地物进行正确的距离测量；相位解调则是生成复合数据，提取目标的信息；像元赋权则决定了目标在合成孔径雷达观测中的光滑性质。
SAR成像算法可以分为傅里叶变换和波束形成两类。
傅里叶变换方法主要用于解决点目标的成像问题，如快速傅里叶变换(FFT)算法、极化编码算法等；波束形成方法则主要用于解决区域目标的成像问题，如扫描成像算法、斜视SAR成像算法等。
1. 快速傅里叶变换(FFT)算法快速傅里叶变换算法是目前SAR成像中最为常用的算法之一。
该算法主要用于处理单个点目标，其基本思想是对雷达信号进行傅里叶变换，将时域数据转换为频域数据，并利用频域信号的峰值位置计算目标的距离。
然后再反变换回时域，从而得到目标图像。
FFT算法具有高效、简单、精度高等优点，在实际应用中得到了广泛的应用。
2. 极化编码算法极化编码算法是一种非常适合处理点状目标的快速SAR成像算法。
在该算法中，先将多次停波的SAR信号进行脉冲压缩，对合成孔径的平面分别进行FFT，然后进行极化编码，以提高信号噪声比。
最后进行逆傅里叶变换，得到点目标的图像。
实际应用中，极化编码算法可以用于飞机、卫星、地球观测卫星等的SAR成像。
3. 扫描成像算法扫描成像算法是一种非常适合处理区域目标的SAR成像算法。
扫描成像算法主要通过扫描合成孔径雷达的波束，将二维信息变为一维信息，然后进行数据处理和图像重建。
扫描成像算法可以分为空时扫描和频移扫描两种形式。
双基SAR成像算法研究
双基SAR成像算法研究双基SAR成像算法研究摘要：合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）技术具有全天候、全天时和高分辨能力的优点，被广泛应用于地球观测和军事领域。
双基SAR成像算法是SAR成像领域的重要研究方向之一，本文针对双基SAR成像算法的关键技术进行了深入研究，包括干涉解调、相移补偿、SAR成像等方面，通过实验验证了双基SAR成像算法的有效性和实用性。
一、引言合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）是一种利用微波信号进行成像的遥感技术，其具有不受天气等自然条件的限制、可获取地物的三维形态以及高分辨能力等优点，被广泛应用于地方观测、军事领域、灾害监测等领域。
目前，SAR成像技术已经发展到第三代，双基SAR成像算法作为其中的一项重要研究内容，对于提高SAR成像质量、增强目标识别能力具有重要意义。
二、双基SAR成像算法的基本原理双基SAR成像算法是指利用多个天线接收到的信号进行干涉处理，从而实现高分辨SAR成像的一种方法。
相比传统的SAR成像算法，双基SAR成像算法可以有效地消除信号的相位模糊和杂波噪声，提高成像的清晰度和对比度。
双基SAR成像算法的基本步骤如下：1. 数据采集：通过双基雷达系统获取地物的回波信号，并将其存储为数据矩阵。
2. 干涉解调：对两个基线上的回波信号进行干涉解调，得到合成的干涉信号，进而得到地物的相位信息。
3. 相移补偿：由于地物的相位信息受到多个因素的影响，需要将相位进行补偿，得到准确的相位信息。
4. SAR成像：根据干涉信号的相位信息和合成孔径值，进行逆合成孔径变换（Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR）成像，得到高分辨的SAR图像。
三、双基SAR成像算法的关键技术1. 干涉解调技术干涉解调是双基SAR成像算法的核心技术，主要用于提取干涉信号中的相位信息。
干涉解调的关键是通过对两个基线上的回波信号进行相加，得到合成的干涉信号，并利用频谱分析方法提取相位信息。
合成孔径雷达成像技术研究
合成孔径雷达成像技术研究合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，简称SAR）是一种利用雷达回波信号进行图像合成成像的技术。
SAR技术具有高分辨率、天气不受影响、全天候观测等优势，在军事、民用等领域都有广泛的应用。
本文将就合成孔径雷达成像技术进行探讨。
一、SAR成像原理SAR利用雷达波束在空中制造一条虚拟的天线，利用航空器飞行时的运动来合成长达几十公里的天线，从而得到高分辨率的雷达图像。
SAR成像主要分为以下几个步骤：1. 采集雷达数据：雷达波束向地面发射信号，当信号遇到物体时会被反射回来，而反射回来的信号中包含了物体的反射特性信息。
雷达接收到这些信号后会将它们记录下来。
2. 数据预处理：由于遥感数据与地面的距离非常远，因此在采集到的数据中可能会包含许多噪声和杂波。
因此，需要对采集到的数据进行预处理，去除噪声和杂波。
3. 信号成像：信号成像是SAR技术的核心环节。
在这个步骤中，SAR利用长达数公里的航向移动，在飞机飞行方向上合成一个极长的虚拟天线，然后将记录下来的雷达数据根据相位信息进行归位处理，最终得到高分辨率的雷达图像。
4. 图像处理：在得到雷达图像后，需要进行图像处理，去除干扰和噪声，增强图像的对比度和清晰度。
二、SAR成像技术的进展随着技术的进步，SAR雷达在成像效果和应用领域上都有了巨大的发展。
当前，SAR成像技术的主要进展包括以下几个方面：1. 多波段SAR技术：多波段SAR技术是指利用多个频段的雷达波进行成像，从而提高图像的分辨率和清晰度。
2. 交替极化SAR技术：交替极化SAR技术是在不同的期间使用不同的极化方式进行成像，从而改善反射信号和噪声之间的区分度，从而获得更准确的图像信息。
3. 全极化SAR技术：全极化SAR技术是在同一时期内使用多个极化方式进行成像，获得多种极化角度下的地物反射信息，从而探测地物的物理性质。
4. 飞行器编队SAR技术：飞行器编队SAR技术是利用多个SAR传感器进行监测，进行多传感器数据融合，从而提高数据的质量和分析能力。
SAR雷达模拟成像技术研究
Ｒ ｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｃ ｎｏ ｏ ｙ Ｍ ｏ ｌｎ ＡＲ ｄａ ｍ ａ ｉ ｇ ｓ ａ ｃ ｎ Ｔｅ ｈ ｌ ｇ ｄｅｉ ｇ Ｓ Ｒａ ｒＩ ｇ ｎ
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（ ．９ ３ ６Ｔｒ ｏ ｆＰＬ Ｎ０ １ ３ ｏ ｐ ｏ Ａ。Ｑｉｈ ａ ｇ ａ ０ ６ ２ ） ｎ ｕ ｎ ｄ ｏ ６ ３ ６
Ａｂ ｔａ ｔ Ｓ ｎ ｈ ｔｃＡｐ ｒｕ ｅＲａ ａ （ ＡＲ）ｉ ｉｄｏ ｎｔ ｔ ｅｆ ｅｒｓ ｌｔ ｎ ｍｉｒ ｗａ ｅ ｒｍｏｅｓ ｎ ｉｇ ｉ ｇｎ ａ ｓ ｒ ｃ ｙ ｔｅｉ ｅｔ ｒ ｄ ｒ Ｓ ｓａｋｎ ｆｉｉｉ ｉ ｉ －ｅ ｏｕｉ ｃｏ ｖ ｅ ｔ ｅ ｓｎ ａｖ ｎ ｏ ｍａ ｉｇ ｒ— ｄ ｒｕ ｅ ｌｋ ｎ ｓｏ ａｈ ｒ ，ｃｉ ｔｓ ＡＲ ｇｎ ｅｈ ｏｏ ｙｃ ｎｂ ｒａ ｌ ｓ ｄｉ ｔａａ ｅ ｒ ｃ ｎ ａｓ ａ ｖ ， ａｔｅ ａ ｓ ｄｉ ａｌ ｉｄ ｆｗｅｔ ｅ ｓ ｌ ｎ ｍａｅ．Ｓ ｉ ｉｇｔｃ ｎ ｌｇ ａ ｅｂ ｏ ｄｙｕ ｅ ｓｒｔｇ ｍ ｅｏ ｎ ｉｓ ｎ ｅ ｂ ｔｌ－ ｍａ ｎ ｆｅｄ ｓ ｒ ｅｌ ｎ ｅ ｎ ｅｌ ｅ ｃ ｏｌｃｉｎ，ａ ｓ ｕｔｉｄ ｃｉｎ，ｓｒ ｅｅｆｃ ｖ ｌａｉｎ，ｅｃ ｉｌ ｕ ｖ ｉａ ｃ ，ｉｔｌｇ ｎ ｅｃ ｌ ｔ ｌ ｉ ｅ ｏ ｓ ａ ｌ ｕ ｔ ｎ ｏ ｔｉ ｆｅｔｅ ａｕ ｔｏ ｋ ｔ．Ｔｈ ｔ ｏ ｓｈ ｗ Ｏｍｏ ｅ ａ ｄ ｉ ｅｍｅｈ ｄ ｏ ｔ ｄ ｌ ｎ ｍ—
Ｃｌｓ ｍｂ ｒ ＴＮ９ ８ ９ ａ ｓＮｕ ｅ ５． ８
１ 引言
精确 制导 武器 已成 为现 代 高 技 术 局 部 战争 空 中打击力 量 的 中流砥 柱 ， 是 现代 信息 战 的重 要组 也 成 部 分 。合 成 孔 径 雷 达 Ｓ ＡＲ 由 于 具 有 在 任 何 时 间、 对任何 地域 都 能 高 分 辨 率成 像 的 能力 ， 到 广 受 泛应 用 。且 其作 用距 离远 ， 工作 不受 气 候条 件 和太 阳照射 的限制 ， 能够 穿透植 被 和地 表层 ， 因此 ，ＡＲ Ｓ
圆周sar共焦三维成像原理与方法研究
圆周sar共焦三维成像原理与方法研究一、概述圆周SAR（Synthetic Aperture Radar）是一种通过合成孔径技术，利用雷达进行成像的方法。
它可以获得地表的高分辨率图像，并在不同方向上进行成像，从而实现全方位的观测。
共焦三维成像是圆周SAR的一种改进方法，可以进一步提高图像的分辨率和质量，使得目标在图像中更加清晰可见。
二、圆周SAR成像原理圆周SAR通过利用雷达的微弱回波信号，合成成一个更大的孔径来实现高分辨率的成像。
其成像原理如下： 1. 雷达发射一束狭窄的微波信号，照射到地表，并接收地表上目标散射回来的微波信号。
2. 接收到的微波信号经过放大、滤波等处理后，记录下回波信号的相位和幅度信息。
3. 将记录下来的回波信号进行时间和空间域的处理，得到一系列的散射中心。
4. 对于每个散射中心，利用相位差比较的方法，计算出它在不同方向上的相位差，从而得到高分辨率的图像。
三、共焦三维成像方法共焦三维成像是一种通过多次圆周SAR的成像结果融合，进一步提高图像质量的方法。
其主要步骤包括： 1. 采集多个不同方向上的圆周SAR成像数据。
2. 对采集到的数据进行回波信号处理和成像处理，得到多个不同方向上的图像。
3. 将多个方向上的图像进行配准，使得它们在空间上对应。
4. 利用配准后的图像，进行共焦处理，消除回波信号中的杂散信息。
5. 对共焦后的图像进行三维重构，得到高质量的三维图像。
四、共焦三维成像的优势共焦三维成像方法相比于传统的圆周SAR方法，在图像质量和分辨率方面具有一定的优势： 1. 共焦处理能够减少图像中的杂散信息，使得目标在图像中更加清晰可见。
2. 通过多次成像数据的融合处理，可以进一步提高图像的分辨率和质量。
3. 共焦三维成像能够提供更加准确的目标位置和形状信息，对于目标识别和定位具有重要意义。
五、圆周SAR共焦三维成像应用领域圆周SAR共焦三维成像方法在很多领域都得到了广泛的应用，主要包括以下几个方面： 1. 军事领域：用于目标侦测、目标跟踪等军事应用，具有抗干扰能力强、远距离探测等优势。
SAR成像算法及技术研究的开题报告
SAR成像算法及技术研究的开题报告一、选题背景合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）技术是一种高分辨率、全天候、多极化的遥感技术，在军事和民用领域都有广泛的应用，在测绘、农业、森林、水利等领域也有重要应用价值。
SAR成像算法是SAR技术的核心内容，是将接收到的雷达数据转换为图像的重要手段，其准确性和精度对SAR系统的应用具有决定性的意义。
二、研究目的与意义本次研究的目的是对SAR成像算法及技术进行深入研究，深入了解SAR成像算法的基本原理和核心技术，掌握SAR成像算法的计算方法和分析技巧。
为了实现这个目的，将采用文献研究和实验等方法，具体研究内容包括：1. SAR技术概述和成像原理；2. SAR成像算法的分类和原理；3. SAR成像算法的实现技术；4. SAR成像算法的评价方法和应用。
研究的意义在于进一步提升SAR技术在军事和民用等领域的应用能力，为相关领域的决策制定和科学研究提供更为精确的数据。
三、研究内容与方法本研究将主要采用文献研究和实验方法，具体内容如下：1. SAR技术概述和成像原理通过分析SAR技术的发展历程、特点和应用领域，深入了解SAR雷达的发射和接收机构、信号处理流程等原理，进一步扩展对SAR成像技术的认识。
2. SAR成像算法的分类和原理介绍各类SAR成像算法的基本原理和特点，并重点分析多通道SAR 成像技术，比较不同算法的优劣，探索提高成像精度的技术手段。
3. SAR成像算法的实现技术解析SAR成像算法的实现技术，包括SAR数据处理流程、SAR图像增强技术、SAR图像融合技术等，并尝试实现其中一种算法并优化算法实现流程。
4. SAR成像算法的评价方法和应用介绍SAR成像算法的评价方法和应用，比较不同算法的成像效果，探究SAR成像技术的实际应用，为决策和科研提供更加准确和可靠的数据支持。
四、预期成果本次研究的预期成果包括：1. 深入了解SAR技术的成像原理和基本原理；2. 熟悉各类SAR成像算法的原理和特点；3. 掌握SAR成像算法的实现技术；4. 探讨SAR成像技术的评价方法和应用；5. 完成一篇包含实验结果的论文，并可以在实践中运用所学的相关知识。
圆周sar共焦三维成像原理与方法研究
圆周sar共焦三维成像原理与方法研究圆周SAR共焦三维成像原理与方法研究随着遥感技术的不断发展，成像技术的要求越来越高。
在此背景下，圆周SAR共焦三维成像技术应运而生。
它是一种基于圆周合成孔径雷达（SAR）技术的成像方法，通过对SAR图像进行三维重建，能获得高分辨率的地图。
本文将详细介绍圆周SAR共焦三维成像技术的原理与方法。
一、原理（一）合成孔径雷达合成孔径雷达是一种通过连续接收雷达回波来“合成”一个比实际天线尺寸更大的天线射线，并通过比实际出现更多地移动，以获得更高分辨率的雷达成像技术。
（二）半径牛顿迭代法半径牛顿迭代法是利用SAR辅助模型解析三维图像的方法。
它根据SAR数据，通过迭代法确定每个像素的高度。
这个过程是通过不断逼近相位差的方法进行的。
（三）共焦成像共焦成像是一种将不同方向的成像技术进行叠加，从而提高成像质量的方法。
具体而言，通过对同一传感器的不同方位成像进行合并，可以获得更完整、更准确的三维成像结果。
二、方法（一）预处理在进行圆周SAR共焦三维成像之前，需要进行预处理。
这包括对原始数据进行滤波、空间抖动校正、坐标转换和图像叠加等环节。
预处理的目的在于优化数据以准备后续的成像算法。
（二）圆周采样和采集采样和采集也是圆周SAR共焦三维成像的重要步骤。
由于采样和采集的高度决定SAR成像质量，因此需要仔细选择采样和采集参数。
圆周SAR采集通过按照固定方向进行Radar波束旋转然后绕着某个轴旋转：（三）成像算法成像算法采用圆周SAR共焦累积方法，使得圆周SAR成像具有更好的对地面物体的辨别能力。
圆周SAR共焦累计对所有视角成像数据进行累积，进而提高图像的分辨率和对比度。
（四）三维重建最后，通过半径牛顿迭代法对累积的数据进行三维重建。
三、应用前景圆周SAR共焦三维成像技术已经在领域中得到广泛应用，包括卫星大地测量、土地利用、城市规划、农业生产、海洋观测等。
在军事领域，这种成像技术可用于制导导弹和军用飞机。
弹载SAR多种工作模式的成像算法研究
弹载SAR多种工作模式的成像算法研究弹载SAR多种工作模式的成像算法研究一、引言合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一种获取地面目标信息的重要无源遥感技术，具有天气无关性、全天候能力、高分辨率等优点，在军事、航天、气象、资源和环境等领域得到广泛应用。
随着科技的不断发展，弹载SAR成为了一种新的应用方式，其具有携带灵活、部署迅速、任务响应快的特点，对于执行突击、侦查和监视任务具有明显优势。
弹载SAR系统中的成像算法是实现优质成像的核心技术，研究多种工作模式的成像算法对于提高弹载SAR的性能具有重要意义。
二、弹载SAR多种工作模式弹载SAR系统可根据不同的任务需求，通过调整参数和配置，实现多种工作模式。
常见的工作模式包括宽带成像模式、高分辨率成像模式、低频成像模式和多视角成像模式等。
1. 宽带成像模式宽带成像模式是弹载SAR系统中的基本工作模式。
它采用宽带脉冲信号，通过接收天线接收反射回波信号，并进行距离向合成孔径成像处理，得到高分辨率的成像结果。
该模式适用于对地面目标进行普遍探测和情报收集。
2. 高分辨率成像模式高分辨率成像模式是弹载SAR系统的一种特殊工作模式。
在该模式下，系统通过改变脉冲信号的参数，增加工作频率和带宽，进一步提高距离向和方位向分辨率，实现更精细的目标成像。
该模式常用于对小型目标或需要高精度位置和形状信息的目标进行定位和跟踪。
3. 低频成像模式低频成像模式是弹载SAR系统的一种特殊工作模式，主要应用于穿透探测任务。
在此模式下，系统采用较低的工作频率和带宽，通过改变脉冲信号的参数，减小信号在目标穿透介质中的衰减，从而实现对地下目标的成像。
该模式在地质勘探、隧道检测等领域具有广阔应用前景。
4. 多视角成像模式多视角成像模式是弹载SAR系统的一种特殊工作模式，通过引入多个接收天线，实现对目标在不同角度的成像观测。
通过比较不同视角的成像结果，可以获得更全面、立体的目标信息。
SAR成像及成像算法
SAR成像及成像算法
SAR（Synthetic Aperture Radar），即合成孔径雷达，是一种具有视距的雷达成像技术，它利用通过雷达发射的电磁波的返回信号来构建成像，是今天最受欢迎的遥感成像技术之一、它是由空间技术应用罗列公司（STARS）于1970年首次研制完成的。
由于它的无损探测、低成本、通用性强、快速更新和相当高的精度等优点，使SAR成像广泛应用于地表特性探测、航空和海洋地理资源监测、地表热分辨观测、大气和气候研究等多种领域，并取得了突出的成果。
SAR成像的本质是利用雷达发射的电磁波探测地表物质的反射状态，从而构建三维图像。
SAR成像算法主要分成基线分析、多普勒解析和像元投影三个过程。
首先，基线分析是处理多普勒解析的基本步骤，它识别SAR图像的物理位置，将地表物质的反射信号与它们在同一物理位置的多普勒频率作对比，从而计算出相应的基线；其次，多普勒解析处理SAR图像所涉及的空间结构，它可以利用反射信号的多普勒频率，将不同波段中的多普勒信号重建成三维定量数据；最后，像元投影过程会将三维数据转换成二维图像，以实现SAR成像。
当前。
机-星载宽幅SAR成像算法研究
机-星载宽幅SAR成像算法研究机/星载宽幅SAR成像算法研究摘要：机/星载宽幅合成孔径雷达（SAR）成像技术已经在地理信息、军事侦察和资源勘探等领域取得了广泛的应用。
本文对机/星载宽幅SAR成像算法进行了研究探讨。
首先介绍了机/星载SAR系统的基本原理和工作方式，然后重点分析了宽幅SAR成像算法的研究现状，并对其中的一些关键问题进行了深入分析。
最后，本文提出了一种改进的机/星载宽幅SAR成像算法，并通过仿真实验验证了其性能。
1. 引言机/星载宽幅SAR成像是合成孔径雷达领域的重要研究方向之一。
与窄幅SAR相比，宽幅SAR具有更大的侧视角和更高的分辨率，能够获取更多的地表信息。
因此，机/星载宽幅SAR成像算法的研究对于提高雷达成像质量和准确性具有重要意义。
2. 机/星载SAR系统的基本原理和工作方式机/星载SAR系统是一种以飞行器或卫星为平台，利用合成孔径雷达原理进行地面成像的系统。
其工作方式是通过向地面发射脉冲信号，接收回波信号并进行处理，最终得到地面的雷达图像。
机/星载宽幅SAR相较于窄幅SAR，发射的脉冲信号带宽更大，接收到的回波信号也更宽，能够获取更多的地表目标信息。
3. 宽幅SAR成像算法的研究现状宽幅SAR成像算法主要包括多通道处理和图像重建两个方面。
多通道处理是指利用多个接收通道获取地面目标散射的相干信息，以提高成像质量。
图像重建是指将接收到的回波信号经过处理后，通过一定的成像算法重建成雷达图像。
目前，常用的宽幅SAR成像算法有调制解调方法、多通道技术、SAR插值算法等。
调制解调方法是一种基于脉冲压缩技术的成像算法，能够有效地压缩SAR系统的带宽，提高分辨率。
多通道技术利用多个接收通道获取地面目标散射的相干信息，可以较好地克服多通道SAR系统因插值导致的数据冗余问题，提高成像质量。
SAR插值算法是一种基于插值原理的成像算法，能够充分利用SAR系统的宽幅特性，提高成像分辨率。
4. 关键问题的分析机/星载宽幅SAR成像算法研究中存在一些关键问题，包括多通道相干性、多普勒参数估计和图像重建等。
大斜视SAR成像及凝视成像算法研究
大斜视SAR成像及凝视成像算法研究大斜视SAR成像及凝视成像算法研究摘要：合成孔径雷达(SAR)是一种通过射频合成孔径技术获取地面目标信息的重要工具。
然而，传统的SAR成像只能获取地面目标的二维形态信息，对于大斜视角度的目标，成像效果不佳。
本文主要研究了大斜视SAR成像及凝视成像算法，该算法能够提高大斜视角度下目标的成像品质。
一、引言合成孔径雷达(SAR)是一种采用射频合成孔径技术获取地面目标信息的雷达系统。
SAR通过发射合成孔径的连续波信号，接收返回的散射信号，并通过信号处理技术进行图像重构和目标检测。
然而，由于目标散射信号受到地面形状、地物类型和地物角度等因素的影响，传统的SAR成像方法在大斜视角度下的成像效果较差。
二、大斜视SAR成像算法1. 平台运动补偿大斜视角度下，平台运动对图像质量有较大影响。
因此，通过对平台运动进行补偿，可以降低大斜视角度下的成像误差。
平台运动补偿可以基于惯性导航系统或者GPS进行实时测量和修正。
此外，通过引入非均匀运动补偿，可以更好地恢复目标的几何形态，提高成像效果。
2. 非均匀采样传统的SAR成像算法在大斜视角度下采用均匀采样方式，会引起图像模糊和失真。
通过引入非均匀采样技术，可以改善大斜视角度下的成像效果。
非均匀采样可以根据目标的散射特性进行优化，在目标散射强度较高的区域进行高密度采样，而在散射强度较低的区域进行相对稀疏的采样。
3. 成像算法优化针对大斜视角度下成像模糊和失真问题，可以通过优化成像算法来改进成像效果。
传统的SAR成像算法使用点目标模型进行成像，而该模型无法很好地适应大斜视角度下的成像要求。
因此，可以采用目标形状约束模型，结合目标的散射特性进行成像。
此外，引入多视角信息和多波段信息，结合多角度、多波段的SAR数据进行融合，可以进一步提高大斜视角度下的成像质量。
三、凝视成像算法研究对于大斜视角度下的目标成像，传统的SAR成像算法成像效果较差，无法满足实际需求。
(完整word版)SAR成像与成像算法
SAR 成像1 合成孔径雷达（SAR1。
1 SAR 简介合成孔径雷达(SAR是一种可以全天候、全天时工作的高分辨率成像雷达。
它利用天线和目标之间相对运动而形成等效合成孔径,解决了雷达设计中高分辨率与大尺寸天线和短工作波长之间的矛盾,在遥感和国防中潜在着极大的应用价值。
星载SAR 一般工作在正侧视状态,但在特殊应用中，也会工作在斜视状态.图1给出了星载SAR 正侧视模式的空间几何关系.飞行路径在地面上的投影（地面轨迹方向称为方位方向，而与其垂直的方向称为距离方向。
距离向使用脉冲压缩技术实现高分辨率；方位向利用多普勒效应，经过相干处理得到高分辨率。
图1 SAR 的几何关系1.2 SAR 信号模型：SAR 信号可以分为距离向信号和方位向信号。
首先考虑SAR 距离向信号。
SAR 距离像脉冲可表示为：（(20(cos 2r rs rect f K T ττπτπτ=+ (1.2.1其中,r T 为脉冲持续时间,r K 为距离向昧冲的调频率，0f 为中心频率，τ以脉神中心为参考原点。
任一照射时刻的反射能量脉冲波形和照射区域内地面反射系数r g 的卷积，如下所示：((（r r s g s τττ=⊗（1.2.2 考察距雷达0R 处的一个目标点，其后向散射系数0σ的幅度为A ,则式(1.2。
2中的（02r g A R c δτ=-，其中c 为光速,02R c 为该点的信号延时.所以可知,该点目标的接收信号为:((（（200002（cos 222r r rR cs Arect f R c K R c T ττπτπτφ-=-+—+(1。
2。
3其中,φ表示地表散射过程可能引起的首达信号相位改变。
现在考虑方位向信号。
由于大多数SAR 天线在方位面内没有加权,其单程方向图可以近似为一个sin c 函数:(0。
886sin a bwP c θθβ⎛⎛≈⎛⎛⎛（1。
2.4 其中θ为斜距平面内测得的与视线的夹角,bw β方位向波束宽度0.886a L θλ，a L 为方位向天线长度.由于雷达能量的双程传播过程，接收信号的强度由式（1。
合成孔径雷达成像中的数据处理算法研究
合成孔径雷达成像中的数据处理算法研究合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，简称SAR）是目前广泛应用于地球观测、远程监测和军事侦察等领域的，利用雷达波与地面或目标反射回来的散射波进行成像的一种技术。
相对于其他成像技术，SAR能够在任何天气条件下观测地表，也能够获得较高的分辨率，具有独特的技术优势。
其中的数据处理算法研究对SAR的成像效果和应用具有重要意义。
一、SAR成像的基本原理SAR利用雷达信号在大地表面散射后的反射回波，进行成像。
雷达通过向地面发射微波，利用雷达接收到的地面反射信号进行成像，需要进行复杂的信号处理和数据处理，才能得到高精度的SAR图像。
SAR成像的基本原理是利用雷达所发射的一些相干的微波信号，扫描成为一个虚拟的大孔径天线，构成一个合成孔径，通过一定的数据处理技术，绘制出目标物体在二维平面上的像。
其基本流程分为雷达系统构成、接收信号时序调控、数据预处理、图像成像和后处理等五个部分。
二、SAR成像中的数据处理算法1. SAR信号处理对于SAR的数据处理，首先进行的便是SAR信号的处理，由于拍摄过程的不确定性和各种干扰的存在，SAR信号的需经过去斜率校正和多普勒校正，才能更好的展现出目标物体的细节和分布情况。
对于信号的去斜率校正，其目的是利用得到的SAR图像，移除雷达得到远离方向上的相对运动速度，保证水平向像素与垂直向像素的尺度相一致。
而多普勒校正则是针对由于雷达与目标之间的相对速度引起的信号频率偏移，使得目标物体在图像上的形状和位置出现偏移，进行校正后，能够得到清晰、准确的SAR图像。
2. SAR图像处理SAR图像处理包括对SAR图像的分析与挖掘。
对于借助SAR技术观测到的目标物体，依据其特定的反射特征，可对SAR图像进行解译。
对于遥感图像目标识别，传统方法主要是借助纹理分析方法，提取出目标的空间特征。
但这种方法在SAR图像上的应用会出现很多问题，针对这种情况，近年来出现了基于物理模型的光学流方法。
基于深度学习的SAR成像技术研究
基于深度学习的SAR成像技术研究随着人工智能技术的不断发展，深度学习已经成为了各个领域中最为热门的研究方向之一。
在雷达成像领域中，正是基于深度学习的SAR成像技术悄然崛起，引起了广泛的关注和研究。
本文将从SAR成像技术的基本原理、深度学习在SAR 成像技术中的应用以及SAR成像技术发展面临的挑战等方面进行分析和论述。
SAR成像技术的基本原理SAR（Synthetic Aperture Radar）成像技术是一种采用合成孔径雷达进行空间成像的技术。
与光学成像不同，SAR成像技术利用电波进行成像，因此具有穿透云层、雾霾等大气干扰的优势。
SAR成像技术的基本原理是利用辐射源向目标物体发出一束电磁波，当电磁波遇到物体时，波将被散射并反射回雷达，通过接收回波信号并计算其物理参数，可以形成该物体的成像图像。
在雷达运动过程中，雷达会不断地发射电磁波，接受回波信号，并进行记录和处理，最后将这些数据综合起来进行成像。
深度学习在SAR成像技术中的应用SAR成像技术在诸多领域中都有着广泛的应用，如地质勘探、亚洲人造卫星探测等。
然而，由于雷达成像技术具有复杂性和高度变化性，传统的SAR成像方法存在着很多技术瓶颈。
随着深度学习技术的不断发展，许多研究者开始将其应用于SAR成像技术中，为SAR成像技术的快速发展注入了新的动力。
深度学习在SAR成像技术中主要应用于以下三个方面：SAR成像算法优化、SAR目标检测、SAR图像分类。
具体而言，深度学习可以通过卷积神经网络（CNN）等算法对SAR图像进行优化和处理，从而获得更加准确的成像效果。
另外，深度学习在SAR目标检测上也有着广泛的应用，例如可以使用R-CNN、Fast R-CNN等算法进行目标检测，将SAR成像技术应用到如船舶、机场、车站等场景中。
此外，深度学习在SAR图像分类中的应用也不断得到了验证。
通过将深度学习算法应用于图像分类中，可以将SAR图像按照海洋、陆地、城市等类别进行分类，提高了SAR成像技术的应用价值。
SAR 成像算法研究
Stripmap SAR 成像算法研究何志华skynismile@国防科技大学2005.7一、基础知识1.1 Stripmap SAR 信号模型条带式(Stripmap)SAR 是SAR 应用最为普遍的一种工作模式。
在该模式下，雷达沿沿直线匀速运动，天线波束中心指向与速度方向的夹角(斜视角)固定不便。
这里仅讨论斜视角为零的情形，即正侧视Stripmap SAR 。
研究SAR 信号模型，主要是得到特定工作模式下回波信号与测绘带散射系数分布之间的解析关系。
SAR 成像算法实质上是从回波信号中通过信号变换得到测绘带的散射系数分布。
1.1.1 距离波数域无论是距离向，还是方位向，时间变量和距离变量都有确定的关系。
因此，可以利用变量替换，将时间频率(,)t f 域变换到距离波数(,)x x k 域，设,x y 分别表示距离向和方位向的距离变量，,x y k k 对应,x y “频域”的波数变量，则：212y ux c y vu x t k k k f v c ⎧==⎧⎪⎪⎪ ⎨⎨=⎪⎪=⎩⎪⎩(1.1) 式中，c 为光速；v 为雷达运动速度；u 为方位向的时间变量。
使用1.1式的变量后再研究SAR 至少有两大优点。
一是表达式中只有,x y 及其波数变量，将不会出现,,,c v t u 等变量，表达式更简洁。
二是由于,x y 变量直接对应距离，它的物理意义更明晰，信号与系统概念更易于理解。
而且，对未标刻度的SAR 二维离散回波数据，无论是在距离波数域还是在时间频率域内处理，其本质一样，且处理结果相同。
因此，所有SAR 成像算法都是在距离波数域内分析和仿真的。
1.1.2 参考坐标系假设SAR 平台高度为零。
参考坐标系如图1.1所示：其中，X 为距离向(Range)；Y 为方位向(Cross-Range, Azimuth)；c X 为测绘带中心与平台的垂直斜距。
图1.1 参考坐标系1.1.3 SAR 回波记雷达发射的LFM 信号为：20()exp()()exp(2)()exp(2)xc xc xxp x j ax rect j k x p x j k x T πππ== (1.2) 式中，a 为调频斜率；xc k 为载波波数。
雷达成像算法的研究与应用
雷达成像算法的研究与应用雷达成像是一种基于雷达反射信号进行成像的技术，可以用于目标检测、目标识别、目标跟踪等领域。
雷达成像算法是指对雷达反射信号进行处理、分析和综合，从而得到图像信息的方法和技术。
近年来，随着雷达技术的不断发展和应用领域的不断扩大，雷达成像算法的研究和应用也越来越重要。
一、雷达成像算法概述雷达成像算法可以分为两类：合成孔径雷达（SAR）成像和相控阵雷达（Phased Array Radar，PAR）成像。
其中，SAR成像是指利用合成孔径技术对距离向分辨率进行综合，并通过合成调制方法提高成像的虚拟光圈长度，从而实现高分辨率成像的技术。
而PAR成像则是通过相控阵指向并综合多个天线的输出信号，实现对目标的高速成像和跟踪的技术。
在SAR成像中，最常用的成像算法是基于飞行器或卫星运动的正向逆向重建算法，该算法可以实现高分辨率并且具有良好的抗噪性能。
而在PAR成像中，则常采用逆合成波束算法，该算法不仅能够实现目标成像，还可以提供目标跟踪的性能。
二、雷达成像应用领域雷达成像技术的应用领域非常广泛，主要包括军事、民用、海洋、科研等领域。
1. 军事领域在军事应用中，雷达成像技术常用于舰船、飞机、导弹等目标的探测、跟踪和定位。
此外，雷达成像技术还可以用于抗干扰和隐身性能的提高，保证军队对目标进行有效侦察和打击。
2. 民用领域在民用领域中，雷达成像技术可用于气象预报、地质勘探、城市规划、交通安全等领域。
例如，在气象预报中可以使用雷达成像技术进行降雨量预测和天气风险评估；在地质勘探中可以使用雷达成像技术进行地质储层的勘探和资源开发。
3. 海洋领域在海洋领域中，雷达成像技术可用于海洋水流、潮汐、浪高、风速等海洋环境监测和海上船只的智能导航与安全管理。
同时，雷达成像技术也可以为海洋研究提供重要的数据来源，例如海上物理实验、海上生物学研究等领域。
4. 科研领域在科研领域中，雷达成像技术可以用于遥感、地形信息获取、智能交通等领域。
单基-双基SAR成像算法研究
单基-双基SAR成像算法研究单基/双基SAR成像算法研究摘要：合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）成像技术在遥感领域具有重要的应用价值，单基和双基SAR成像算法是SAR信号处理中的两种重要方法。
本文将从原理、算法和应用三个方面对这两种算法进行研究。
一、引言合成孔径雷达是一种主动遥感技术，其具有独特的工作原理和数据处理方法。
在军事和民用领域都有广泛的应用。
SAR成像算法是提取SAR数据中的信息并将其转化为图像的关键步骤。
二、单基SAR成像算法单基SAR成像算法是一种利用单轨迹SAR数据进行成像的方法，其原理是通过对一系列采集自不同位置的SAR数据进行配准和聚合，从而形成卫星在SAR成像过程中的虚拟孔径。
常用的单基SAR成像算法有Range-Doppler算法和Chirp Scaling算法。
Range-Doppler算法基于信号处理中的时频变换原理，将SAR数据从时域映射到频域，然后通过频域滤波和相关运算得到最终的图像。
Chirp Scaling算法则通过对SAR数据进行变换和积分得到最终的图像，具有较好的分辨率和动态范围。
三、双基SAR成像算法双基SAR成像算法是一种利用两个具有不同轨迹的SAR系统进行成像的方法，主要用于获取三维目标信息。
在双基SAR成像过程中，通过对两个SAR系统的数据进行比较和融合，可以获得更准确的目标位置和形状。
常用的双基SAR成像算法有差分干涉合成孔径雷达（D-InSAR）算法和双基干涉SAR（D-InSAR）算法。
差分干涉合成孔径雷达通过比较两个SAR系统采集到的相位信息，可以得到地表变形等目标信息。
双基干涉SAR则通过计算两个SAR系统的相干性来提取地物高度信息。
四、算法优缺点比较单基和双基SAR成像算法都有各自的优缺点。
单基SAR成像算法基于单个SAR系统的数据，计算简单且可靠，适用于二维目标的成像。
而双基SAR成像算法由于可以获得更多的数据信息，对于复杂三维目标的成像效果更好，但算法复杂度较高。
合成孔径雷达成像算法实现及其优化研究
合成孔径雷达成像算法实现及其优化研究合成孔径雷达（SAR）是一种主要用于地面、海洋和空中环境监测的遥感传感器。
它是一种通过利用合成孔径的原理，将飞行器或卫星上的雷达信号合成成高分辨率的图像的技术。
SAR将雷达信号发射到地面目标，接收回波信号，并将其合成为图像。
这种方法克服了常规雷达的分辨率和效率的限制，具有高分辨率、高精度、高灵敏度等优点，因此越来越得到广泛应用。
合成孔径雷达成像算法是实现SAR图像的重要技术，目前已经经历了多个时期的发展。
SAR图像的成像算法从最开始的点目标成像算法、均匀介质成像算法、非均匀介质成像算法、最小二乘成像算法、共形投影成像算法，发展到了目前的多视角成像算法、因子成像算法和时域成像算法等多种算法。
每一种算法都有其优缺点，应用场景也不尽相同。
目前，有许多学者和科研人员致力于优化SAR图像成像算法，以满足更高的成像质量、更低的计算复杂度和更短的成像时间的需求。
其中，主要的优化方向可以分为三种：算法优化、硬件优化和数据处理优化。
算法优化是通过改进成像算法，提高SAR图像的成像质量。
在这方面，最常用的优化方法是采用多视角成像算法。
在多视角成像算法中，需要用多个成像点的数据生成像点的图像，而不是像以前的算法一样只用一个成像点的数据生成像点的图像。
这些多视角成像点的数据需要进行合成，通过分析不同视角产生的数据之间的关系，可以获得最优成像结果，大幅提高图像的分辨率和质量。
硬件优化则是通过改进SAR的硬件设备来提高其成像能力。
例如，在雷达发射和接收的信号处理中采用新的硬件技术，如FPGA、GPU等，可以加快计算速度、提高图像质量和分辨率。
数据处理优化，则是利用现有的技术和方法，对SAR图像数据进行处理和分析。
在这方面，常用的方法有基于小波变换的图像压缩算法、基于支持向量机的分类算法、基于神经网络的图像识别算法，以及基于深度学习的自动分类和识别算法等。
这些算法可以帮助SAR系统更快、更准确地分析和处理数据，为用户提供更好的数据服务和应用。
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SAR雷达成像算法的研究摘要合成孔径雷达(SAR)是一种置于运动平台(如飞机和卫星等)的成像雷达，具有全天时、全天候、远距离成像的特点，因此可以大大提高雷达的信息获取能力，近年来在军事和民用方面都得到了广泛的发展和应用。
机载合成孔径雷达成像仿真技术在机载SAR 的研究与发展中具有重要作用。
本文首先介绍了二维SAR成像的基本原理，分析了二维SAR距离和方位向上的分辨率以及距离徙动特性，从脉压理论和合成孔径原理出发，分析了SAR高分辨率成像的距离高分辨率和方位高分辨率理论，说明距离分辨率取决于信号带宽，方位分辨率则取决于载机与固定目标相对运动时产生的具有线性调频性质的多普勒信号带宽决定，并通过脉压技术实现方位高分辨成像。
然后介绍了两种成熟的合成孔径雷达成像算法：距离-多普勒算法、线频调变标算法，并在Matlab环境里进行仿真实现。
最后应用距离-多普勒算法完成了机载正侧视合成孔径雷达对地面固定目标模型的成像仿真实验，得到了比较理想的仿真图像。
关键词:合成孔径雷达，距离-多普勒算法，线频调变标算法Research of Imaging Algorithm for SARAbstractSynthetic aperture radar(SAR)is placed in moving platform such as airplane and satellite, and can obtain image reflecting dispersion characteristic of the objects．Because SAR is free of weather influence, and works in both day and night, and it can g reatly improve radar’s capability of gaining information, it is widely applicated and well developed in both civilian and military fields in recent years. Imaging simulation technology plays an important role in the research and development of airborne SAR.This thesis discusses the fundamental theory of planar SAR, analyzes planar SAR resolving ability in range and azimuth dimensions and the characteristic of Range Cell Migration(RCM). According to pulse compression theory and SAR principle, the paper firstly gives an analysis on the principle of high-resolution SAR imaging, then, notes that the SAR range resolution is dependent of signal bandwidth, while SAR azimuth resolution is dependent of the bandwidth of the LFM-featured Doppler signal generated from the relative movement between aircraft carrying the radar and the fixed ground target, thus, high azimuth resolution can be realized through pulse compression. This thesis also introduces two kinds of mature SAR imaging method, Range-Doppler algorithm and Chirp-Scaling algorithm, which have been simulated and realized under Matlab environment. Finally, the imaging simulation test of airborne sideway SAR to the fixed target on the ground is carried out by using the Range-Doppler algorithm, accordingly the ideal simulating images have been obtained.KEY WORDS:Synthetic Aperture Radar, Range-Doppler algorithm, Chirp-Scaling algorithm目录摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (1)1. 1 研究背景和意义 (1)1. 2 SAR研究概况 (1)合成孔径雷达分类 (2)合成孔径雷达应用 (3)本文研究内容 (3)2 SAR成像与高分辨率基本原理 (4)引言 (4)2.2 二维SAR成像基本原理 (4)2.2.1 二维SAR原始数据的录取 (4)2.2.2 距离徙动 (6)2.3 线性调频信号和脉冲压缩原理 (9)2.3.1 线性调频信号 (9)脉冲压缩原理 (10)2.4 雷达分辨率 (12)实孔径侧视雷达成像及成像空间分辨率 (12)实孔径侧视雷达成像 (12)2.4.1.2 实孔径侧视雷达空间分辨率 (13)2.4.2 SAR 空间分辨率 (14)2.4.2.1 距离向分辨率 (14)2.4.2.2 方位向分辨率 (16)2.5 本章小结 (19)3 SAR 仿真成像 (20)3.1 引言 (20)3.2 合成孔径雷达成像算法 (20)3.2.1 距离—多普勒成像算法 (20)3.2.2 线频调变标(Chirp—Scaling)成像算法 (26)3.3 本章小结 (29)4总结与展望 (30)致谢 (31)参考文献 (32)附录 (34)1 绪论1. 1 研究背景和意义雷达成像是现代探测科学领域的一项突破性成就。
雷达(Radar)是"Radiodetection and ranging"缩写的音译，它利用目标对电磁波的散射而发现目标，并测定目标的空间位置。
随着科学技术的发展，宽频带微波技术与现代信号处理方法的日趋成熟，现代雷达不仅能够对目标进行定位、监视、跟踪，还能实现对飞机、舰船、空间目标以及地表等目标成像。
雷达图像是根据雷达所照射场景(目标)的电磁散射特性重构得到，它包含了目标结构等信息，从而可实现对目标的识别。
运用雷达技术对目标进行成像，在军用及民用的众多领域具有广泛的应用前景。
相对于传统真实孔径雷达的成像低分辨率，具有高分辨率的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar)的概念在20世纪50年代被美国科学家Wiley提出来并逐渐成为雷达成像技术的主流方向。
合成孔径雷达既是一种技术，又是一种数据获取和成像设备，它通过距离向的脉冲压缩和方位向的匹配滤波获得距离向和方位向的两维高分辨率图像。
利用目标--雷达相对运动形成的轨迹来构成一个合成孔径以取代庞大的阵列实孔径，从而保持优异的角分辨力。
从潜在意义上说，其方位分辨率与波长和斜距无关，是雷达成像技术的一个飞跃，因而具有巨大的吸引力。
另外，它还具有可见光、红外等传感器所不具备的全天候工作能力以及穿透一定覆盖物的能力。
进入上世纪九十年代，随着大量星载、机载合成孔径雷达系统的研制成功与应用，合成孔径雷达成像技术逐步完善，并且由于多频、多极化、干涉等技术的采用，合成孔径雷达研究表现为更加深入和实用化的发展趋势。
由于合成孔径雷达所成图像反映的是地物的微波反射特性，其图像带有斑点噪声，较难解释;而且其成像原理比较复杂，数据获取及成像处理设备庞大、昂贵，成像和误差校正处理具有很大的难度和复杂度。
因此，开展合成孔径雷达相关目标成像仿真和目标图像特征分析，为目标自动识别提供技术支撑，并对合成孔径雷达系统的成像方法和性能进行仿真来验证，已成为合成孔径雷达研究的一种经济而重要的方法。
1. 2 SAR研究概况合成孔径雷达的研究最早始于20世纪50年代，由十军事侦察雷达不断提高对分辨率的需求，美国科学家首先提出并分析了“合成孔径”的概念。
研究结果表明，通过对运动雷达回收信号的多普勒频率进行处理，可以得到比真实天线波束宽度更好的方位分辨率，这一处理过程被称为“多普勒波束锐化技术。
”1953年，业利桑那州Goodyear研究室的雷达组根据波束锐化思想建造了第一个机载SAR系统。
1957年8月23口，Michigan大学与美国军方合作研究得到了第一张SAR图像。
此后许多国家都拥有了自己的机载SAR, SAR 应用也从军事领域拓展到广阔的民用领域。
1978年5月美国宇航局(NASA)发射了海洋一号卫星((Seasat2A)，在卫星上首次装载了合成孔径雷达，对地球表面1亿km 2,的面积进行了测绘，标志着SAR 已成功地进入了空间领域。
九十年代初，为了全面、系统的获取地球信息，欧美开始研制多功能多参数的成像雷达。
1993年9月，NASA 航天飞机成像雷达SIR-C/X-SAR 发射成功，该雷达是全世界第一部多波段(L, C, X 波段)、多极化、多投射角空间合成孔径雷达。
投射角在0063~17范围内可变，测绘带可在1590公里范围内可变。
其中SIR-C 工作于L, C 波段，有4种极化方式，X-SAR 则是第一个工作于X 波段的合成孔径雷达。
采用多波段工作可以研究地物对不同频率的响应，以此来区分和鉴别地物目标。
1995年12月，加拿大Radarsat 合成孔径雷达发射成功，轨道高度 800公里，投射角为0060~10测绘带宽为45500公里，分辨率为10到100米，工作于C 波段，水平极化方式。
机载SAR 方面，其理论早于星载SAR ，但机载SAR 的成功却比星载SAR 迟。
机载平台比星载平台具有更大的扰动，实现比较困难。
但与星载SAR 相比，具有更大的机动性、针对性和更高的分辨力，而且机载SAR 成像处理的数据量比星载SAR 小，可做到实时成像，因此在军事应用上受到高度重视。
与国际先进水平相比，我国在SAR 的研究方面基础较差，近年来进展很快。