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合成孔径声纳成像需对声纳基阵运动过程中位置变化进行精确的测量。同时，由于声在水中的传播速度受到温度、压力和盐度等诸多因素的影响，以及水声信道的复杂性使得合成孔径声纳系统的运动补偿问题较合成孔径雷达(SAR)系统更为重要。目前主要有两类方法来估计与补偿合成孔径声纳(SAS)系统中的运动误差：一类是基于运动传感器监测和估计声纳平台运动和姿态；另一类是基于原始回波信号来估计和补偿运动误差。本文的主要工作及创新点如下：
首先，研究了基于运动传感器测量的合成孔径声纳运动估计。合成孔径声纳姿态、位移测量系统一般包括：惯性测量单元(IMU)，差分全球定位系统(DGPS)，声多普勒计程仪(ADL)，深度传感器等。拖体运动测量主要存在如下问题：一是测量存在野值；二是存在拖缆等的未知扰动输入。对于第一类问题，采用M-估计原理进行参数最优估计，将M-估计原理应用到Kalman滤波算法中得到了近似的迭代鲁棒估计算法。对于第二类问题，对由运动方程和动力方程描述的系统分别采用不同的方法进行处理，对于由运动方程描述的系统，利用两步自适应Kalman滤波方法进行状态估计，该方法比传统的状态估计方法能更有效的估计系统未知输入，从而减小系统状态估计误差，较好解决了拖曳体存在拖缆等未知输入的运动估计问题；对于遥控式水下机器人(ROV)及自治式水下机器人(AUV)等构造了动力模型的系统，利用H∞估计方法处理模型不确定性，输入不确定性以及噪声分布未知的系统状态估计问题。
然后，深入研究了数据域的偏置相位中心(DPC)和图像域的波束到波束相关(BBC)和偏移图像自聚焦算法(DPIA)算法。
构造了空时相关的两步DPC算法，该方法能够对声纳阵的方位向和距离向位置偏差进行有效的估计；构造了基于近场波束聚焦形成的波束与波束相关，在单帧图像域进行声纳阵的偏航角的估计的BBC算法；构造了三维(DPIA)，由于声纳平台是三维运动，声纳距底高度和声场的散射点的距离是可比拟的，因此，二维DPIA估计的所谓偏航实际上是不存在的一种运动。只有对投影到水平面上的数据实施DPIA算法才能估计真正的偏航角，以便和惯性测量单元OCTANS测量的偏航角进行数据融合，提高偏航角估计的精度。
最后，介绍了实际的合成孔径声纳姿态、位置监测系统，并对湖上试验数据进行了运动补偿分析。