干涉合成孔径雷达(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)能够获取观测场景的图像信息和三维位置信息。由于能很好地避免时间和空间去相干的影响,机载双天线InSAR技术更易于获取较高的测量精度,因此在地形测绘、灾害监测等领域有着广泛的应用。良好的聚焦成像和精确的地理定位是InSAR数据走向应用的前提和关键。本论文致力于在数据处理阶段提升机载双天线InSAR系统的成像质量和定位精度,重点针对残余运动误差分析、系统误差估计与补偿、联合定标技术等方面展开研究。　　 机载InSAR系统通常采用基于IMU/GPS(Inertial Measurement Unit/GlobalPositioning System)测量数据的运动补偿方法,但IMU/GPS测量误差和地物定位误差会导致运动补偿中不准确的相位补偿量,从而引入残余运动误差。本论文针对IMU的各项测量误差、系统延时误差、多普勒中心频率误差、参考DEM(Digital Elevation Model)误差等影响轨迹测量和地物定位精度的具体因素展开研究,建立了上述因素与残余运动误差之间的函数关系,从而完成了对机载InSAR运动补偿退化机理的研究。　　 机载双天线InSAR系统存在着多路径反射、通道泄漏、回波延时测量不准、雷达回波与IMU/GPS数据未在时间上对准等缺陷,此类缺陷会影响SAR(Synthetic Aperture Radar)图像质量和三维定位精度。针对多路径反射和通道泄漏误差,本论文从其产生机理出发,建立了此类误差的数学模型,并给出了误差补偿方案;针对系统延时误差、雷达回波与IMU/GPS数据时间对准误差,本论文分析了误差特性,并给出了具体的估计与补偿方法。　　 干涉定标是InSAR三维定位精度的保证,联合定标能够在稀少控制点条件下实现大区域多场景的干涉定标。在传统的基于敏感度方程的干涉定标算法基础上,本论文提出了适用于机载InSAR数据的平面定标算法和基于整体敏感度矩阵的联合定标算法。平面定标算法能够在保证定位精度的前提下减少对地面控制点的依赖程度。基于整体敏感度矩阵的联合定标算法能够避免传统算法中设计同名点传递路径的繁琐,从而提高了定标自动化程度;能够方便地引入权值,以顾及不同品质的控制点和同名点在联合定标中的权重差异,从而提高了定标精度。　　 基于敏感度方程的干涉定标算法存在着对位置误差的线性化近似,并且难以保证定标结果的全局最优。鉴于此,本论文提出了基于最优化模型的干涉定标算法,即在最优化模型的基础上给出了多场景联合定标算法和三维位置联合定标算法的推导过程和实现流程,同时给出了加权定标方案和权值计算方法。基于最优化模型的定标算法没有对位置误差做线性化近似,能够获得全局最优的定标结果,能够方便地进行加权处理。　　 本论文的创新点主要包括:推导了机载SAR系统中IMU测量误差与残余运动误差之间的函数关系;建立了机载双天线InSAR系统中多路径误差的数学模型:针对机载InSAR数据,提出了平面定标的思想和具体算法、提出了基于整体敏感度矩阵的联合定标算法、提出了基于加权最优化模型的联合定标算法。　　 综上所述,本论文围绕机载双天线InSAR系统的误差补偿和定标技术展开研究,主要内容包括:残余运动误差分析、系统误差估计与补偿、基于敏感度矩阵的联合定标算法、基于最优化模型的联合定标算法。本论文针对上述研究内容提出了一些新模型新方法,在一定程度上提高了机载双天线InSAR系统的成像质量和定位精度。