合成孔径雷达(SAR)是二战后发展起来的一种新的雷达技术,在军事和民用方面都有重要的应用价值。传统SAR算法在进行聚焦时候都利用了匹配滤波器,数据的相位都要随着距离变化,而且频域处理很繁杂,影响了SAR成像的精度和质量。波数域算法是一种精确的合成孔径雷达算法,与传统算法相比能提高成像的精度和质量。本文主要研究了多普勒参数估计及波数域算法,主要有以下几个方面:1.阐述了多普勒质心估计的两种方法:频域估计法和时域估计法。分别介绍了两种算法的理论基础,并具体阐述了频域估计和时域估计的各种方法,对两种算法进行了比较。2.讨论了常用的两种雷达自聚焦算法:子孔径相关(MD)算法和相位梯度自聚焦(PGA)算法。由于MD算法的运算量很大,采用了增加迭代步长、减少距离单元两种减少运算量的方法。最后分别用MD算法和PGA算法对真实数据进行了成像得到了期望的结果。3.讨论了SAR波数域成像算法,并与RD算法做了比较和分析。通过对两种算法的仿真及实际数据的成像结果可以看出,由于波数域算法直接以空间变量对回波信号进行傅里叶变换,把信号变换到波数域进行处理,无须近似。波数域成像算法是SAR二维移变滤波器的最有效实现,但是STOLT插值运算将带来附加的计算量并且频域插值精度对成像质量有一定影响。