极化合成孔径雷达是目前微波成像技术研究与应用的一个重要领域，它有效地提高了雷达对地物目标信息的获取能力，为进一步检测、识别和分类目标提供了有力的工具。论文针对极化合成孔径雷达的基本理论以及极化信息处理和应用等方面的若干问题进行了较为全面而又系统的研究和探索，并提出了一些新的概念和方法。论文首先从电磁波极化状态的表征出发，给出了几种常用的极化状态表征方法，并研究了极化测量的基本理论，介绍了散射坐标系和极化散射矩阵的概念，这为研究极化信息处理及其应用问题奠定了基础。接着，论文深入研究了目标最佳极化和极化合成技术，通过约束收发天线的极化状态可以得到共极化特征图和交叉极化特征图，由于雷达接收的电磁波通常是部分极化的，根据接收波的平均功率密度可以得到未极化特征图、完全极化特征图和匹配极化特征图，在极化特征图空间中搜索可以很容易地获得目标的最佳极化，这些目标最佳极化可以作为极化目标识别和分类的极化特征。论文还研究了极化SAR图像的一些基本分析方法，同时，为了提高两类地物目标的对比度，论文研究了对比增强方法。在极化图像滤波方面，论文研究了极化白化滤波、最优加权滤波、多纹理最大似然估计和局部统计滤波四种方法，通过采样信号波形图、极化特征图和相对标准差来评估各种极化滤波方法的综合性能。在极化目标检测方面，结合目标的灰度和形态两种特征，利用扩展分形来对人造目标进行检测。在极化目标识别和分类方面，重点研究了支持向量机分类器，并将其应用于实测极化SAR数据的分类实验。论文的创新工作主要表现在以下几个方面：(一)提出了一种新的目标最佳极化获得方法，即：首先利用极化合成技术，根据收发天线极化状态得到各种不同的极化特征图，接着可在极化特征图空间中搜索得到目标的最佳极化。该方法特别适用于部分极化波的情况，并且它避免了异常繁琐和复杂的数学推导，具有计算简单、操作方便等特点。但是考虑到计算速度的问题，需要约束收发天线的极化状态，因此该方法得到的目标最佳极化是局部最优的，而不是全局最优的。(二)由于收发天线的极化状态可以用几何描述子(即极化椭圆的椭圆率角和方位角)来表示，而目标最佳极化反映了地物目标的极化散射特性，因此描述目标最佳极化的椭圆率角和方位角可以作为极化目标识别和分类的极化特征。基于新方法获得的目标最佳极化，提出了一种目标分类算法。由于得到的目标最佳极化种类较多，可以选择不同类别差别较大的最值点作为分类器的输入特征，因此该算法的分类精度较高。(三)扩展分形同时利用了目标的灰度与形态两种特征，它可以通过对图像纹理粗糙程度的度量来检测目标的存在与否。基于扩展分形特征，结合在不同极化方式下目标的回波差异，提出了两套目标检测方案对人造目标(譬如舰船、桥梁、飞机、坦克等)进行有效地检测。(四)通过对各种极化滤波算法的比较以及实验数据的验证，提出了一种新的极化滤波综合性能评估方法。即：利用采样信号波形图评估滤波前后图像分辨率的保持程度；利用极化特征图评估滤波前后极化信息的保留程度；利用相对标准差评估滤波前后相干斑噪声的抑制程度。对各种极化滤波算法进行综合性能评估之后发现，局部统计滤波既能抑制相干斑噪声，又能保持图像分辨率，还能保留极化信息，因此它是一种综合性能良好的极化滤波方法。(五)系统地对各种极化目标分解方法进行了深入的探讨，并应用支持向量机对极化SAR图像进行分类研究，提出了一种基于极化目标分解和支持向量机的目标分类算法，并通过选择各种类型的核函数以及不同的参数，探讨其对地物目标分类结果的影响。实验结果表明该算法能够有效地对地物目标进行分类，并且通过选择合适的核函数参数可以进一步提高分类效果。总之，论文针对极化合成孔径雷达信息处理及其应用等方面的若干问题进行了系统而又深入的探讨，提出了一些新的概念和算法，取得了一些新的研究成果。希望论文能对极化SAR系统设计者和数据分析人员有所帮助。