1. 学术贡献：

（1） 针对时域、频域和时/频域典型成像算法，系统提出了基于先验知识的两维自聚焦算法，解决了复杂雷达航迹、低GPS/IMU测量精度和超高分辨率等复杂成像条件下高精度成像关键难题，算法已在国内多个研究所的超高分辨率机载SAR数据处理中得到成功验证。研究成果在领域内国际顶级IEEE会刊发表论文5篇，被国际同行评价为目前两维两维自聚焦领域最具鲁棒性的算法，基于该算法的SAR运动补偿方案在国防科技成果鉴定中被认定达到国际领先水平。

（2） 提出了一种适用于星载SAR的球面几何算法,解决了轨道弯曲、地球自转和地表曲面等复杂成像条件下的高效精确成像问题，算法完美结合了时域算法的高精度和频域算法的高效率，在星载SAR多模统一成像和超高分辨率（0.1米）成像中具有极大的应用前景。

（3） 提出了多种极坐标格式算法波前弯曲误差补偿方法，解决了任意航迹条件下波前弯曲误差精确补偿难题，成果得到美国Sandia国家实验室研究报告的整页报道。

（4） 针对SAR不同成像模式（聚束、条带、环扫、双侧扇扫）、不同斜视角（0-80度）、不同分辨率（最高0.04米）条件，提出了完整的成像处理流程和算法，算法已在国内大量机载SAR系统中获得实际应用，包括机载火控雷达、*载制导雷达、无人侦察雷达、地形测绘雷达等。

2. 工程应用

（1） 超高分辨率机载SAR成像

主要贡献：提出了基于先验知识的两维自聚焦算法，将SAR残留距离徙动校正精度提高到波长量级，解决了长孔径超高分辨率成像信号处理难题，极大降低了高分辨率成像对运动传感器精度要求。

                                                                                     

图1. 超高分辨率机载SAR成像处理效果

（2） 超高分辨率星载SAR成像

主要贡献：利用地球表面的球面特性自动补偿雷达球面波前效应，提出并实现了一种全新的星载SAR成像算法，新算法完美结合了时域算法的高精度和频域算法的高效率，能够自动补偿轨道弯曲和地球自转导致的非共面效应，解决轨道弯曲和非共面条件下星载SAR高精度高效率成像处理难题。新算法在星上实时SAR处理和超高分辨率星载SAR高精度成像处理中具有极好的应用前景。

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（3）大斜视机载/弹载SAR成像

主要贡献：提出了适用于任意航迹的PFA波前弯曲误差补偿方法，解决了大斜视、高速俯冲条件下精确成像处理难题，已在多种机载火控雷达、弹载制导雷达中获得应用（最高斜视角82度）。

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（a）斜视角78度，聚束模式

（b）斜视角55度，条带模式

图2. 大斜视SAR成像

（4）扫描模式SAR成像

主要贡献：基于子孔径成像和图像拼接技术，提出了适用环视扫描、双侧TOPS扫描模式SAR成像处理方案，实现了雷达边扫描边实时成像处理。

  

 （a）环视扫描SAR                                    （b）双侧TOPS扫描SAR

图3. 扫描模式SAR成像

（5）微型多旋翼无人机SAR成像

主要贡献：针对微型多旋翼无人机SAR面临的雷达航迹复杂、无运动传感器辅助和近场高分辨率成像等极端复杂成像条件，提出了包含成像算法、运动补偿和两维自聚焦的完整成像处理方案，解决了高度非线性航迹、无运动传感器辅助、近场高分辨率高效成像难题。获得了目前公开报道的分辨率最高、成像幅宽最大的微型多旋翼无人机SAR图像。

                                                                                 

图4. 微型多旋翼无人机SAR成像

（6）视频SAR成像

主要贡献：提出了一种高效的帧图像产生方法，极大地提高了成像处理效率。

图5.  圆迹SAR视频成像 （微型多旋翼无人机SAR成像结果）

（7）车载毫米雷达SAR成像

主要贡献：解决了车载雷达正侧视/斜视超高分辨率近场成问题.

图6.  停车场SAR成像结果

图7.  路边车和行人SAR成像结果

（8）基于SAR/ISAR处理的海面动目标成像

主要贡献：针对常规ISAR包络对准算法存在的精度不高问题，提出了一种基于相位估计的包络对准方法，通过引入先验知识降维，可以极大提高包络对准精度，同时相比传统算法有更好的计算效率。