频率分集阵列三维合成孔径雷达（Frequency Diversity Array 3D Synthetic Aperture Radar,FDA-3D-SAR）利用“空间换带宽”,并结合合成孔径技术,使得窄带信号具有探测目标三维高分辨图像能力。该优势大大降低硬件成本,在多阵元收发阵列上可通过频分复用分离多路信号,具有广阔的应用前景。FDA-3D-SAR载荷平台运动容易受到大气气流扰动和导航设备控制精度的影响,造成回波信号中不可避免的产生位置误差导致散焦成像。针对上述问题,本文开展对FDA-3D-SAR运动误差补偿方法的深入研究,为FDA-3D-SAR成像提供技术支持。本论文主要工作如下:1.本文首先对FDA-3D-SAR成像基本理论进行介绍。阐述了FDA-3D-SAR成像模型、成像方法、成像空间三维分辨率。对FDA-3D-SAR成像过程中的误差来源和成像质量评价指标进行了分析。2.针对运动误差导致的FDA-3D-SAR图像散焦问题,展开理论与仿真分析,分别建立了平动、转动误差模型并分析了两者对成像质量的影响。分析了雷达成像平台存在单方向恒定平动误差、线性增加平动误差、线性减小平动误差、随机平动误差、二次平动误差、横滚角转动误差和偏航角转动时目标背景对比度（TBR）、一阶差分均值（MFOD）和图像熵的数值变化,并对不同误差造成的散焦图像变化进行了详细分析。3.针对误差导致的图像散焦问题开展运动补偿算法研究。首先针对FDA-3D-SAR运动误差无法分维补偿难题,提出了最小精度相位误差估计自聚焦算法。该算法利用最小精度进行逐点搜索,通过比较逐点搜索图像熵最小确定出误差区间的最优估计,该算法校正误差小补偿精度高。但当误差范围较大时,算法存在搜索点数多,执行时间长的缺点不利于实时处理。其次,针对运算量的问题,提出了补偿量逐级下降相位误差估计自聚焦算法。该算法利用10-1级逐级下降搜索方式来逐次缩小误差区间,通过比较逐级下降补偿点图像熵最小来确定出误差区间的最优估计,该算法能够快速缩小误差区间数据处理量少。但是当误差缩小到较小范围时,由于每次搜索点数多造成相邻补偿点优化函数变化不明显进而造成搜索错误。最后,针对小范围误差图像熵变化不明显问题,提出了二次逼近相位误差估计自聚焦算法,该算法利用二次逼近方式逐次缩小误差区间,每次只比较三个补偿点图像熵值从而确定出误差区间最优估计。该算法不仅补偿误差小而且总搜索点数少,有利于实时处理。多组仿真数据验证了该算法的有效性。