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合成孔径雷达(SAR)是一种工作于微波频段的成像遥感设备。更高分辨率以及更加多样化的成像模式是当代SAR的发展趋势，而分辨率的不断提高以及SAR几何构型的越发复杂对SAR成像算法的成像精度和成像速度提出了更严苛的要求。相比于频域成像算法，时域成像在成像精度上有更大的优势，而后向投影(Backprojection，BP)算法就是主要的时域成像算法。 本文围绕BP成像算法进行了深入系统的研究，论文的主要工作和创新如下: (1)对BP成像算法的原理进行了深入探讨，并对BP算法的一些实现细节进行了细致说明。BP成像算法虽然是时域成像算法，但其具有坚实的频域理论基础，投影切片定理是BP算法联接时域和频域关系的纽带。并且，BP成像算法与同样源于投影切片定理的PFA算法相比，具有不受波前弯曲影响的特点，是一种精确的SAR成像算法。 (2)验证了BP成像算法在高分辨率星载滑动聚束模式下的有效性，并针对BP算法高计算复杂度提出了一种基于CPU/GPU异构并行计算平台的高效实现。在该算法实现中，采用了调度线程的设计，根据多核CPU以及高性能GPU的计算能力，合理分配计算任务，使工作站的计算资源得以充分利用，同时提高了BP算法的成像灵活性。 (3)提出了一种基于距离向整体处理的快速分解BP算法(Bulk-FFBP)。快速BP算法是为解决BP算法高计算复杂度而设计的改进算法，其中距离向分块快速分解BP算法(Block-FFBP)避免了复杂的极坐标计算，但是距离向分块引起的内存效率低下，进一步导致计算速度受到影响。在不引入繁琐极坐标计算的基础上，提出了一种基于距离向整体处理的快速分解BP算法(Bulk-FFBP)，并给出了有控制点和无控制点两种不同的实现版本，仿真结果表明Bulk-FFBP在斜距误差及计算速度上优于Block-FFBP。 (4)从稀疏性的角度对快速BP的算法结构进行了研究和分析。BP成像算法从时域角度解释是一个二维匹配滤波的过程，结合BP算法的卷积核矩阵以及快速BP的算法结构，从稀疏性的角度来看，快速BP算法就是要实现卷积核矩阵的稀疏分解。进一步的SVD仿真分析表明，在快速BP计算过程中，卷积核矩阵丢失了部分信息，因此一定程度上会导致成像质量的下降。 (5)提出了方位向多通道BP成像算法。方位向多通道SAR是实现高分辨率宽测绘带的重要手段，但存在方位向非均匀采样的问题。传统的BP成像算法并不能直接适用于方位向多通道SAR成像，为了改进BP算法，对基于系统函数的频谱重建方法进行了系统的分析，并在此基础上推导得出方位向多通道BP成像算法。与传统BP成像算法不同的是，在方位向多通道SAR成像中BP算法需要重建矩阵对各通道各频带的子图像进行加权，而且重建矩阵的形式与频域的重建方法也有所不同。仿真及实测结果表明，方位向多通道BP成像算法能够有效地解决带限情况下由于非均匀采样导致的频谱混叠以及假目标问题，弥补了传统BP算法不能直接用于方位向多通道SAR成像的缺陷。