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星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)高分辨率、多极化、多波段以及多模式的发展需求使得SAR原始数据量迅猛增加，如何在满足应用需求的前提下选择尽量大的原始数据压缩比，是缓解星载SAR数据下传压力的重要途径之一。因此，只有从理论上对原始数据压缩算法进行全方位的定量评估，才能正确的指导实际应用中压缩比的选择。
本论文深入研究了星载SAR原始数据数字化的误差机理，并从数据域和图像域对其影响进行定量评估，主要工作及创新性贡献如下：
(1)提出了一种量化区间跃迁的统计概率模型，仅需要已知SAR原始数据的概率分布，同时考虑系统噪声、量化噪声和饱和噪声对原始数据信噪比的影响，从理论上得出了饱和度全集上星载SAR原始数据信噪比在模数转换(Analog to Digital Converter，ADC)前与分块自适应量化(Block AdaptiveQuantization，BAQ)后的映射关系。综合分析系统噪声等效后向散射系数冗余度，ADC输入信噪比，以及BAQ压缩信噪比损失，提出了一种BAQ压缩比的选择方案，在满足系统性能要求的前提下，尽量降低数据率。
(2)将BAQ算法引入的误差从原始数据域映射到了图像域，从理论上研究了BAQ压缩对点目标空间分辨率的影响。首先建立了SAR原始回波模型，而后采用符号函数描述BAQ压缩算法，并通过第一类贝塞尔函数恒等式将回波展开为倍频项的叠加，最后采用RD成像算法推导出了点目标BAQ压缩并成像的解析表达式。
(3)将BAQ压缩的域间误差模型推广到了多点目标，考虑相邻目标的影响，推导了BAQ压缩引起的目标辐射精度误差的解析表达式。模拟仿真实验验证了理论结果的正确性。
(4)深入研究了辐射分辨率的几种定义形式，在理论上得出不同压缩比BAQ对分布目标辐射分辨率的影响，并从分布目标分类错误概率的角度对理论结果进行了验证。
(5)深入研究了不同压缩比BAQ对多波段、多极化、多视角观测下的舰船目标检测的影响，对比分析了不同压缩比下提取的舰船特征参数的差异，以及形态学图像处理对提取目标特征的影响。