为提升对SAR图像乘性相干斑的抑制水平与边缘保护性能，该文提出了一种可自适应调节滤波强度(AFS)的SAR图像非局部平均(NLM)抑斑新算法(AFS-NLM)。该算法利用Frost滤波图像计算的局部均值与方差来改善SAR图像场景参量的估计，形成了一种能更好刻画SAR图像同质区与边缘区的改进Kuan滤波系数。利用局部均值比与改进Kuan滤波系数分别作为新的相似性测量参量与自适应衰减因子，构建了一种更适应SAR图像乘性噪声特性的改进NLM滤波。利用偏平滑参数与偏边缘保护参数控制下的改进NLM滤波，分别替代经典Kuan滤波模型中的像素局部均值与自身灰度值作为加权项，并采用由改进Kuan滤波系数构建的自适应调节因子对二者进行加权平均，从而形成了一种可自适应调节滤波强度的加权滤波新模型。实验表明，该文算法与近期多种先进算法相比，具有更好的相干斑抑制与边缘保护性能。

为了降低译码时的计算复杂度以及减少译码时间，该文通过对牛顿恒等式进行推导得到了(41, 21, 9) QR码不需要计算未知校验子就可求得错误位置多项式系数的代数译码算法，同时也针对改善部分客观地给出了计算复杂度的理论分析。此外，为了进一步降低译码时间，提出判定接收码字中出现不同错误个数的更简化的判断条件。仿真结果表明该文提出算法在不降低Lin算法所达到的译码性能的前提下，降低了译码时间。