合成孔径雷达概述
雷达是由二战中的军事需求发展起来的，最初用于跟踪恶劣天气及黑夜中的飞机和舰船。随着射频（RF）技术、天线以及数字技术的发展，雷达技术也得到了稳步的发展。
早期的雷达系统利用时间延迟测量雷达与目标（雷达反射体）之间的距离，通过天线指向探测目标方位，继而又利用多普勒频移检测目标速度。
1951 年，研究人员发现，通过对多普勒频移进行处理，能够改善波束垂直向上的分辨率。根据这一原理，就可以利用雷达得到二维地表图像。这种通过信号分析技术来构建一个等效长天线的思想称为合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，简称 SAR）。
许多 SAR 的基础技术是在机载平台上发展起来的，直到第一颗星载 SAR 的发射才引起了遥感领域对这种新型传感器的关注。1978 年，NASA 的 SEASAT 卫星（如下图所示）向全世界展示了 SAR 获得高清晰度地表图像的能力。SEASAT 的发射促进了包括 SAR 数字处理器及 SAR 应用研究（如海浪波长、高度及方向测量等）在内的许多遥感领域技术的发展。
雷达系统接收到的 SAR 数据是散焦的，看上去很像随机噪声。与全息技术类似，回波数据的基本信息隐藏在相位中，所以需要一个对相位敏感的处理器来获得聚焦图像。
利用傅里叶光学原理，聚焦可以通过激光波束和透镜组来完成。将雷达回波数据记录在黑白胶片上，用一个激光束瞄准并照射胶片，利用透镜组将这些数据进行一次实时二维傅里叶变换，然后通过衍射光栅来聚焦数据，再经过另一组透镜进行傅里叶变换，就可以在胶片上获得最终的图像。
通过 SAR 光学处理器可以得到聚焦良好的图像，但需要对安放在光路上的高质量透镜组进行精确的调整。虽然除去胶片冲洗时间，数据处理是实时的，但仍然需要一个熟练的操作员来控制图像的质量，并且很难做到自动化处理。另外，最终图像的动态范围也受限于输出胶片。
SEASAT 之后，人们开始集中力量开发 SAR 数字处理器。回波数据经过数字化后，记录在胶带或磁盘上。20 世纪 70 年代后期，256KB 内存对于计算机来说已经相当大了，当时的磁盘容量和运算速度是非常低的。尽管如此，在 1978 年还是建立了一台 SAR 数字处理器来处理 SEASAT 数据，该处理器处理一幅 40kmx40km 大小的 25m 分辨率图像需要 40h。同样的数据用今天的桌面工作站处理只需要几十秒。
开发 SAR 数字处理算法需要将光学处理方法进行完整的移植。其中，字节长度、缩放比例、转角、插值以及快速卷积等都是需要考虑的细节。经过一系列原型化开发，1978 年，著名的精确数据处理算法：距离多普勒算法（range Doppler algorithm，简称 RDA），人们很快就认识到 SAR 数字处理的优势和潜力，数字化方法也旋即成为主流。
1978 年以后，RDA 经过了多次改进，其他数字处理算法也不断涌现，其中有些是针对特殊应用的。过去30年里绝大部分雷达系统方面的革新都是由数字技术在雷达系统设计（尤其是数据处理）中的应用带来的。随着算法处理速度和雷达系统的不断改进，每年都有功能更强大的遥感雷达被设计出来。