合成孔径雷达（SAR）三维成像技术是SAR二维成像的一种拓展，解决了二维成像在高度维的成像模糊问题，能够对观测区域目标的空间分布进行重建，在重点地区侦察、地形测绘以及环境监测等领域具有巨大的应用潜力，因此引起了越来越多的关注。近年来SAR三维成像技术在成像理论、成像算法以及实验系统研制等方面均有研究成果产生，但是依然有困扰该领域技术运用推广的诸多问题急待研究，例如如何提高系统的三维成像分辨率，在保证成像精度的情况下如何高效地进行成像处理，如何设计实验或实际雷达系统以满足成像需求等等。本文针对机载平台，选取层析SAR及圆周SAR两种三维成像模式，对成像的基本理论、成像方法以及关键技术等方面进行研究。具体工作包括以下几个方面：1．分析并建立了多基线机载SAR层析三维成像模型，在此模型下分析了成像基本指标及成像条件，研究了基于谱分析和谱估计的多基线SAR层析成像算法。通过理论分析及仿真，研究了稀疏基线条件对SAR层析成像的影响。2．通过研究基于SVD的成像方法，以及分析基于压缩感知的成像方法，得到了稀疏基线条件下增强图像质量的有效方法。研究了结合Trench-Zohar算法的稀疏贝叶斯学习成像算法，通过成像仿真实验及与SVD算法比较，验证了该算法优于SVD算法，具有超分辨特性。分别研究了正交匹配追踪以及正则化正交匹配追踪算法在稀疏基线SAR层析成像中的应用，通过成像仿真实验验证了这些算法的可行性，并分析了该类成像算法在运算量上的优势。3．分析并建立了机载圆周SAR的信号模型，在此基础上通过分析系统模糊函数，获取全圆孔径下圆周SAR三维成像分辨率，及成像相参角与分辨率的关系，为机载圆周SAR成像处理方法的研究奠定基础。4．详细分析了两种机载圆周SAR三维成像处理方法：传统的后向投影算法与利用角度频域处理消除轨迹相关相位的基于波前重构的三维成像算法。针对实际圆周SAR系统中会出现的运动轨迹误差影响成像质量的问题，初步提出了结合子区域分割及场景中心误差提取的补偿方法。文中利用仿真数据以及两组实测数据分别进行了成像实验，表明了基于后向投影的成像算法在成像精度上的优势，以及快速波前重构成像算法在运算效率上的巨大优势，验证了轨迹误差补偿方法的有效性。基于本文的研究工作，产生的主要创新性成果如下：1．基于Trench-Zohar算法与稀疏贝叶斯学习算法，提出了一种在保证成像精度的前提下进行高效SAR层析成像的方法。通过成像仿真实验及对比分析，验证了该算法在稀疏基线条件下成像性能方面的优势。2．提出基于正则化正交匹配追踪的稀疏基线SAR层析三维成像算法。通过仿真实验，验证了该算法在运算量及重构精度方面的优势。3．提出基于轨迹相关相位消除的快速波前重构算法。利用角频率域处理消除雷达轨迹与相位相关项，避免了传统波前重构算法中复杂的Hankel函数计算，通过仿真及实际数据成像实验，验证了该算法的有效性及其相对于后向投影算法在计算量上的优势。4．提出一种基于子区域分割与场景中心误差提取的轨迹误差补偿方法。该方法结合快速波前重构算法，通过对场景中心的误差提取，并运用子区域分割缩小误差范围，对机载平台中常见的轨迹误差进行补偿，为圆周SAR成像处理应用于工程实际做出了有益尝试。