● 摘要
机载合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）是利用微波技术对地面和地面目标进行成像的机载装置。SAR成像要求载机做理想的匀速直线飞行运动。实际情况下，由于载机性能、大气扰动的影响，必然影响载机的航向和瞄准线，从而导致SAR天线相位中心偏离匀速直线运动而产生运动误差。这将直接影响SAR成像的质量，情况恶劣时甚至造成SAR成像失败。因此，对载机运动误差进行精确测量和补偿是实现机载SAR高精度成像的前提。
目前捷联惯性导航（Strapdown Inertial Navigation System，SINS）/全球定位系统（Global Position System，GPS）组合测量系统是获取机载高分辨率SAR运动参数的主要手段。在SINS/GPS组合测量系统硬件确定的前提下，研究SINS/GPS高精度组合估计方法可以充分开发SINS/GPS的潜在精度。目前SINS/GPS组合测量系统中常用的估计方法有卡尔曼滤波和固定区间平滑两种算法。其中固定区间平滑可以利用固定区间内的所有量测信息来估计固定区间内某一时刻的状态，因此可以获得比滤波精度更高的估计结果。本论文针对机载高分辨率SAR成像运动补偿对高精度运动参数获取的需求，开展了平滑方法在SINS/GPS组合估计中的应用及试验研究。论文的主要工作如下：
首先针对机载SAR实时成像并非严格实时的特点，提出将离线Rauch-Tung-Striebel （R-T-S）平滑估计算法应用于SINS/GPS组合测量系统组合估计中。在实时卡尔曼滤波（Kalman Filter，KF）组合估计的基础上，对合成孔径时间内的运动参数进行R-T-S平滑估计，通过利用更多的观测数据，进一步提高运动参数的估计精度。采用半物理仿真试验及真实飞行数据对所提方法进行了验证与分析，结果表明，该方法是一种有效且实用的方法，从而为高精度机载SAR实时成像运动参数的测量提供了新的途径。
其次围绕SAR离线成像对运动参数测量精度的高要求，针对紧急情况下空中开机为系统带来较大的非线性的情况，提出将中心差分卡尔曼滤波器（Central Difference Kalman Filter，CDKF）的R-T-S非线性平滑算法CDRTSS应用在SINS/GPS组合测量系统的离线处理中。通过仿真和飞行试验数据对CDRTSS进行验证，并与扩展R-T-S平滑算法（Extended Rauch-Tung-Striebel Smoother，ERTSS）进行对比分析，结果表明该方法能获得优于ERTSS的估计精度。
最后，为进一步提高SINS/GPS组合测量系统离线处理算法的稳定性，推导基于CDKF的改进双滤波器平滑（Two Filter Smoother, TFS）算法（CDTFS），并将其应用于SINS/GPS组合离线处理中，通过仿真及真实飞行数据的处理对该方法的有效性进行了验证。