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合成孔径雷达（SAR）作为一种高分辨率主动式微波传感器，不仅能够实现全天时、全天候对地观测而不受天气、光照等因素影响，还能有效识别伪装和穿透覆盖物。这些优点使得SAR在军事和民用领域都有着重要应用。随着人们对SAR更高性能应用的需求，比如高分辨率大带宽场景下观测成像及动目标检测，基于传统奈奎斯特采样的SAR回波处理给系统的A/D转换、数据传输与存储等硬件设备带来了巨大的负担。而将突破传统奈奎斯特采样的压缩感知理论应用于高分辨SAR系统中，有望解决上述数据量过大和采样率过高的问题。基于上述研究背景，本文主要针对分布式星载SAR发射波形设计、基于压缩感知的星载SAR二维成像方法和动目标检测算法进行研究。主要在第二、三、四章进行阐述。第一章作为绪论，介绍了SAR、SAR成像和动目标检测、压缩感知理论及其在雷达中的应用等背景知识和研究现状，并说明了本文贡献及全文结构安排。第二章首先介绍了合成孔径雷达的回波信号分析和RD成像算法，然后针对分布式SAR提出了一种基于线性调频和混沌编码的复合发射信号，对比距离压缩效果选取合适的混沌随机序列，并对不同序列长度复合而成的发射波形在不同卫星数量条件下进行对比仿真分析，验证了新发射波形的有效性。第三章根据压缩感知基础和正交匹配追踪算法，并在第二章基础上分析雷达回波信号的二维稀疏性，表明SAR回波在距离维和方位维是可以稀疏表示的，然后选取合适的欠采样矩阵，构造对应的重构矩阵，利用压缩感知的方法进行回波的二维重构成像，仿真验证了严重欠采样条件下该成像方法的有效性，对比传统RD成像有更好的分辨性能。第四章将压缩感知用于相位中心偏置天线方法中的方位向参数估计，距离向用匹配滤波进行脉压，发现动目标并估计动目标距离向运动参数。方位向在第三章成像方法的基础上构造匹配步长可变的重构矩阵，按步长搜索动目标的方位向速度。仿真结果表明了欠采样条件下，此方法对于动目标运动参数估计的有效性。