合成孔径声纳(SAS)是实现水下高分辨率成像的有效工具。本文针对合成孔径声纳中的关键问题进行了深入的研究。研究的内容包括运动补偿算法和自聚焦算法。由于运动误差是影响SAS成像结果的关键因素之一，因此对运动补偿技术的研究具有十分重要的意义。 在运动补偿算法方面，主要研究了基于运动测量系统的运动补偿和基于回波数据的运动补偿算法以及基于两者相结合的运动补偿方法。给出了一套完整的基于运动测量系统的运动补偿方案，对传统的逐点成像算法进行了模型上的改进，使之能够适应基于运动测量系统的运动补偿的要求，给出了算法的仿真和湖试实验结果。研究了重叠相位中心(DPC)运动补偿算法和重叠图像(DPIA)运动补偿算法的原理及实现。通过计算机仿真实验验证了算法的有效性。提出了一种基于运动测量系统与回波数据相结合的运动补偿方案。 在自聚焦方面，主要研究了相位梯度自聚焦(PGA)算法、最大对比度自聚焦算法以及秩一相位估计(ROPE)自聚焦算法。提出了一种基于距离分段的改进PGA自聚焦算法，研究了一种基于快速迭代搜索机制的最大对比度自聚焦方法的原理及实现，该算法不需要进行梯度搜索，具有较高的运算效率。对ROPE自聚焦算法及其与PGA算法相结合的改进自聚焦算法进行了探索性的仿真研究。结合SAS海试样机在湖海试实验中采集的实测数据，使用多种运动补偿和自聚焦算法进行了组合补偿和自聚焦实验，给出了实验结果。 论文最后对本文的研究内容进行了总结，并提出了需要进一步研究和探索的问题。