综合孔径成像技术近年来被广泛应用于微波探测成像领域,但由于实际探测成像系统存在误差,其可见度函数测量值并不准确,会导致反演成像的结果不理想。论文对综合孔径微波成像技术进行了研究,为改善误差对系统的影响,提高成像质量,论文重点对接收通道误差特性、校正方法以及基于正则化的综合孔径成像算法进行了理论研究与仿真分析。（1）分析研究了综合孔径微波辐射计成像的基本原理与反演成像的数学模型。在此基础上,对傅里叶成像算法和G矩阵成像算法进行了具体分析,并归理了综合孔径实际成像过程中存在的病态性,为后续研究奠定了基础。（2）针对幅度、相位、消条纹等通道误差,分析了其对可见度的影响情况;并分别对通道幅相误差和消条纹误差对应的校正方法进行了研究,即基于人工源的外部校正法与子带划分法;最后采用这两种方法分别对一维点源成像和二维展源成像进行了仿真实验和性能对比,仿真结果表明,这两种校正方法可以实现对通道幅相误差和消条纹误差良好的校正。（3）对基于正则化的综合孔径成像算法进行了研究,并针对适用于少阵元数的Tikhonov算法存在的滤波函数过于平滑的问题,利用高斯函数对其滤波因子进行优化;改进正则化矩阵的低通滤波特性,提出了抗噪性能更优秀的高斯滤波Tikhonov法并进行了仿真实验。实验结果表明基于正则化的成像算法对通道幅相误差、消条纹误差和环境噪声有一定的抑制作用;同时,基于高斯滤波的Tikhonov算法对比原Tikhonov正则化算法具有更优秀的抗噪性能。（4）针对大阵列情况下直接正则化法奇异值分解计算过于复杂的问题,将传统的Landweber算法引入到综合孔径成像领域,有效降低了计算复杂度,提升了系统成像效率。同时针对传统Landweber迭代法收敛速度较慢的问题,构建了类牛顿法的迭代加速形式,提出了迭代加速Landweber算法并进行了仿真实验。实验结果表明迭代加速Landweber算法在保留原算法成像精度的基础下,提升了算法的收敛速度与计算效率。