SAR层析与SAR差分层析成像技术使合成孔径雷达真正具备了三维和四维成像能力，是雷达成像领域未来发展的重要方向，在国民经济建设与国防现代化的众多领域，具有十分重要的应用价值。本文针对SAR层析与SAR差分层析在实用化进程中所面临的重点与难点问题开展研究，在相位误差补偿、高分辨成像以及二维稀疏孔径性能分析等方面，提出了一些新的解决思路与数据处理方法，为促进SAR多维成像技术的发展，推动其实用化进程发挥了重要作用。论文的主要工作和创新点如下：第二章从孔径合成的角度分析了SAR层析三维成像与SAR差分层析四维成像原理。首先，对SAR二维成像进行拓展，从二维孔径合成的角度讨论了SAR三维成像理论，给出了SAR层析三维成像原理与处理步骤。随后，在SAR层析三维成像的基础上，研究了SAR差分层析四维成像原理，给出了SAR差分层析成像的主要处理流程。第三章研究了SAR层析三维成像中的相位误差补偿问题。首先，提出了一种基于PS-InSAR中间输出量的SAR层析相位误差补偿方法，该方法通过去除残余相位解缠、残余相位分离与大气相位估计三个PS-InSAR处理步骤，在降低处理复杂度的同时避免了时空滤波引起的估计误差影响。随后，以相位误差的空间强相关性为切入点，提出了基于PGA算法的SAR层析相位误差补偿方法，并针对LUMV与MLE相位误差差分估计核的不足，提出了加权最小二乘相位误差差分估计核，并给出了一种高精度的加权系数估计方法。与基于PS-InSAR中间输出量的SAR层析相位误差补偿方法相比，基于PGA算法的相位误差补偿方法不仅具有更高的计算效率，而且具有更好的适应性。最后，利用实测数据处理验证了本章方法的有效性与实用性。第四章研究了SAR层析三维高分辨成像方法。首先，利用SAR方位向-距离向分辨单元的nsr向点散射特性，提出了基于RELAX算法的SAR层析高分辨成像方法，并对该方法的性能进行了分析。随后，研究了基于压缩感知的SAR层析成像方法，针对观测数据为未知信号连续频谱采样值这一特殊性，基于观测的各向同性和不相关性，完整地给出了压缩感知理论适用于SAR层析成像的理论证明。基于RELAX和压缩感知的成像方法都可在保持方位向-距离向分辨率的同时实现高度向的高分辨成像，而且不存在高旁瓣问题。最后，利用实测数据处理验证了该两种成像方法的性能。第五章研究了SAR差分层析四维成像技术。在SAR差分层析二维稀疏孔径性能评估方面，提出了一种基于时空相关系数的二维稀疏孔径性能评价准则，对SAR差分层析应用系统而言，该准则在系统设计和任务规划方面具有重要的指导意义。在相位误差补偿方面，基于本文第三章中提出的SAR层析相位误差补偿方法，提出了基于PS-InSAR中间输出量和基于PGA算法的SAR差分层析相位误差补偿方法。在成像算法方面，把基于RELAX算法的SAR层析成像方法拓展到SAR差分层析高度向-形变速率向二维成像情况下，提出了基于RELAX算法的SAR差分层析成像方法；研究了基于压缩感知的SAR差分层析成像方法，基于测量矩阵与稀疏基矩阵间的相关性系数，给出了基于压缩感知的SAR差分层析成像方法完整的理论证明。最后，利用实测数据处理实验验证了本章的理论研究成果。