合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）是一种微波遥感设备，在遥感领域具有举足轻重的地位。由于其具备优良的全天时、全天候、宽测绘带、远程成像等能力，已被广泛应用于军事和民用等诸多领域，例如地质勘探、地形测绘、灾害评估、海洋应用、军事侦察、农林监测。频率越低，信号覆盖和渗透性能越好，越有利于进行环境资源的监测，以及军事监视。然而，频谱资源日益紧张，频段内覆盖的的移动通信信号、电视信号、广播信号等其他信号会对星载SAR信号产生无意干扰。在SAR图像中，干扰信号通常沿距离向以密集雨滴或明亮条纹的形式出现，会对有用信号产生许多不良影响，如降低信干噪比(Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio，SINR)，淹没潜在的感兴趣目标，严重降低SAR成像质量，在高分辨率情况下该影响尤其严重。因此，星载SAR无意干扰抑制对SAR图像应用具有重要的意义。　　本论文围绕星载SAR无意干扰抑制进行了相关研究，主要工作和创新性成果主要包括以下几个方面:　　1、研究了星载SAR无意干扰的基本特征。分析了星载SAR无意干扰的来源，包括形成干扰的必要条件以及星载SAR潜在干扰源;分析了星载SAR无意干扰的特点;给出了星载SAR无意干扰的分类及相应的信号模型。　　2、研究了典型的星载SAR无意干扰抑制算法。具体研究了陷波法、特征子空间法、子带谱对消法和干扰切趾滤波法等4种无意干扰抑制算法，分析了算法的基本原理，并利用实测数据对算法进行了验证与分析。　　3、提出了一种干扰抑制算法——陷波结合频谱外推法。所提方法利用频谱外推法（Super-SVA算法）对陷波部分进行频谱外推，填补陷波部分的频谱。与陷波法相比，所提算法成功抑制了由于频谱缺失而升高的旁瓣，成像效果大幅提升。　　4、提出了一种改进的基于特征子空间的SAR图像射频干扰(Radio Frequency Interference，RFI)抑制算法。相比传统算法，所提算法增加了专门用于RFI检测的预处理模块。在预处理阶段，分别在频域和时域对干扰所在的数据区域进行检测。在后处理阶段，只对检测到干扰的数据区域进行基于特征子空间的干扰抑制。相比传统算法，所提算法在保持图像细部结构方面效果更好，且避免了时域逐脉冲干扰抑制带来的巨大运算量，运算效率大幅提高。