在讨论SAR图像生成算法之前，首先需要了解两个基本的处理过程。
匹配滤波器即脉压处理与FM-FM处理的关联和区别，以及两者的应用情况。
介绍两者的基本算法。a.) 匹配滤波
将散射点作为理想几何点，发送信号如下。
接收到的回波可以进行相干检测，并且对于不同距离的多个散射点目标，基频回波可以写为：
A_i和r_I(t_m )分别是第I个散乱点回波的振幅和某一时刻的距离，f_c是载波频率，c是光速。
匹配滤波的输出：
PSF ()是点方差函数。
b.) 线性频调信号和解线频调处理
解调处理和匹配滤波处理的基本原理相同，但两者有一些差异。 在单个脉冲脉压之后，通常对脉冲序列进行干扰处理，因此这里研究干扰信号。 发射信号的载波频率必须足够稳定。 ）
解调频率在时间上被固定，将频率、调制频率相同的LFM信号作为参考信号，进行与回波的差频率处理。 流程示意图如下：
发送LFM信号：
fc为中心频率，Tp为脉冲宽度，为调频率
假设参照距离为Rref，则参照信号如下。
设从某一点的目标到雷达的距离为Rt，雷达接收到的该目标信号Sr(t，tm )如下。
频率差的输出如下
也就是说：
其中R=Rt-Rref，r相对于较慢的时间变化，r的变化改变Sif中的距离项，同时改变Sif中的另外两个相位项。
Sif在高速时域中是频率与r成比例的单频脉冲，其频率与回波和参考信号的距离差成比例，因此称之为解调处理。
如果对解线频率调制后的信号进行傅立叶变换，则在频域中得到与各自的回波对应的sinc的窄脉冲，脉冲宽度为1/T_P，但是脉冲在频率轴上的位置与r成比例(fi=-(2r )/c )。
此时，可以看到距离分辨率：_r=c/2r1/T_P=c/21/f=c/2B
由解线频率脉冲压缩的窄脉冲结果出现在频域中，并且不像匹配滤波在时域中发生，距离频域的变化应该乘以-c/2。
此时，可以看到距离分辨率：_r=c/2r1/T_P=c/21/f=c/2B
由解线频率脉冲压缩的窄脉冲结果出现在频域中，并且不像匹配滤波在时域中发生，距离频域的变化应该乘以-c/2。
差频域：
后面两个相位项的相位单独写：
补偿后两个即可：
调频后除斜和脉压处理的流程图如下所示。
虚线前面是延迟调整，虚线后面是加权脉压
(模糊处理后偏斜消除和压缩处理的流程图)
宽带信号的高距离分辨率也给应用带来了一些不便，主要是脉冲间目标回波的距离移动容易使像的距离单元发生偏移，难以实现一系列回波的相干积累，同时动态目标回波与固定噪声也很难分离，这些性能对普通雷达至关重要在某些情况下，可以使用一维距离图像回波的相干累积和相关算法来修复高分辨率距离图像的上述过冲，此处省略其描述。
这也完成了高距离分辨率的部分。
其次，分别研究了SAR成像的方位高分辨率。
欢迎大家讨论！