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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)实时成像的分辨率要求不断提高，但是雷达回波数据中存在的高次相位误差会使图像散焦。因此要获得高分辨图像，须对高次相位误差进行补偿。自聚焦算法中，相位梯度自聚焦算法(PhaseGradient Autofocus，PGA)可有效补偿高次相位误差，但一般需要迭代多次，运算耗时。而且，算法中关键的选点和加窗操作中使用的一些参数对数据的自适应能力不够强，当处理不同散焦程度的图像时，算法出现聚焦性能不稳定的状况。这些严重限制了PGA算法在实时处理中的应用。针对该问题，本文提出一种基于数据均值的自适应选点方法和一种基于脉冲包络的自适应窗宽估计方法，这两种方法对数据的自适应能力较强，可使PGA算法在不同场景的应用中均能较准确的估计相位误差，从而获得稳定的聚焦性能，并有效减少迭代次数。在运算量上，在相同运算资源下，传统选点和加窗方法的运算时间在PGA算法总运算时间中占据的比例高达87％，本文提出的选点和窗宽估计方法的运算时间占总时间的比例为44％，这两部分的运算时间得到了有效减少，使PGA算法的整体运算效率得到显著提升。其中实时运算性能通过利用TMS320C6678型号DSP处理器的运算能力进行了分析验证。实测数据处理结果证实了基于本文所提自适应选点及窗宽估计方法的改进PGA算法在聚焦性能及运算复杂度方面均适合实时处理。本文的主要内容如下。 第二章介绍了SAR成像基本理论，分析了载机运动误差对SAR成像的影响，分类概述了运动补偿技术。并通过仿真实验说明了当运动传感器的测量精度不高时，一次运动补偿和二次运动补偿后，信号中仍残余较大的相位误差，该误差使图像的质量下降，因此还需进行自聚焦处理。 第三章考虑到实时成像中，在满足成像指标要求及硬件条件的限制下，需要寻找一种计算量小、易于实现的自聚焦处理技术。因此，先对自聚焦算法中应用广泛、具有代表性的图像偏移法(Map-Drift，MD)、频移相关法(Shift-And-Correlate，SAC)和PGA算法的原理、实现步骤进行了介绍，并讨论了3种方法各自具有的优点和局限性，对比了3种方法的性能、实现的复杂程度及运算量，并用仿真实验进行了验证。在综合考虑聚焦性能及运算量后，提出了通过改进PGA算法，使其可用于实时处理的实时自聚焦方案。 第四章先总结了PGA算法用于实时处理存在的问题，并分析了导致问题出现的原因，然后在试验了多种选点和加窗方法后，提出了一种基于数据均值的自适应选点方法和一种基于脉冲包络的自适应窗宽估计方法，实测数据处理结果验证了基于自适应选点方法和窗宽估计方法的改进PGA算法适用于实时处理。 第五章对论文的研究内容及成果进行总括性说明。