引言
随着数字化与智能化的快速发展，遥感影像正以前所未有的速度融入日常工作与生活。从城市规划、灾害监测到农业估产，遥感影像凭借其宏观、动态的观测能力，成为不可或缺的技术手段。合成孔径雷达（SAR）遥感作为遥感领域的重要分支，凭借全天时、全天候及穿透性强的独特优势，突破了光学遥感的局限。近年来，基于机载和星载平台的SAR 遥感技术得到了飞速发展，不断提升的分辨率与成像效率，使其在军事侦察、环境监测等多领域发挥着关键作用[1-5]。
在传统 SAR 成像处理框架中，线性调频信号 (LFM) 通常被假定为理想信号模型，其回波数据仅考虑时延与幅度调制效应。然而，随着成像分辨率需求的持续提高，LFM 信号带宽不断拓展，致使信号幅频特性与相频特性难以维持理想状态。此外，SAR 系统发射与接收通道不可避免地引入幅相畸变误差，该类误差对 SAR 载荷成像质量形成显著制约。此外，机载平台运动的非平稳性会给 SAR 载荷运行带来运动误差。虽然高精度惯性测量单元（IMU）可实现部分误差补偿，但考虑到载荷的高采样频率特性，仍需依托自聚焦算法对高阶运动误差进行精准估计并补偿至 SAR 数据中，才能获得聚焦良好的 SAR 图像[6-7]。
针对幅相误差校正，文献[8]提出一种基于回波信号时域特征的相位估计与补偿算法，该算法通过分析图像强点目标特性实现回波数据的幅相误差补偿，但算法计算过程对地面目标场景存在依赖性，需对图像中的角反射器等强点目标进行信号提取与特征分析。在方位向高阶运动误差处理领域，相位梯度自聚焦（PGA）算法凭借其高效性与广泛适用性脱颖而出，该算法通过分析场景中多个特显点的多普勒频率偏移差异，实现相位误差的精确估计与补偿。但随着 SAR 影像分辨率的不断提升，传统一次或二次相位误差补偿已无法满足需求，对更高阶相位误差进行精确估计与补偿成为研究关键。
本文基于团队工程实践经验，在载荷设计阶段即前瞻性部署内定标模块，通过多模块定标数据协同分析与误差提取，实现了收发通道及信号源的幅相误差的有效补偿。同时，在信号处理环节对PGA算法进行适应性改进，显著提升了高阶相位误差的估计精度。研究成果为机载 SAR 系统的工程化验证提供了切实可行的技术方案与实践范例。
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作者信息：
于春辉，张士伟，刘芫喽，邢斯瑞，徐婧
（长光卫星技术股份有限公司，吉林 长春 130000）
