星载合成孔径雷达(SAR)基于其全天时、全天候工作模式的独到优势，已成为微波遥感领域中发展最迅速和最有成效的传感器之一。合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)把SAR数据充分利用起来，是提取地表形变和DEM高程信息最具潜力的一项技术。InSAR技术的原理是通过SAR对同一地物两次观测获得复数据的相位差和空间距离差来提取地表形变和DEM高程信息。InSAR的处理流程包括图像预处理、干涉图滤波、图像配准、干涉图生成、相位解缠等步骤。其中图像配准作为流程中关键的第一步，对InSAR技术提取的信息精确与否起着重要作用。如果两幅进行干涉处理的图像有所偏移，就会导致很大的干涉相位误差，后续步骤就无法进行。由于SAR数据是复数，且具有相干斑噪声大等特点，使得SAR图像的配准远远比光学图像配准困难。本文针对SAR数据的特点对InSAR中的图像配准算法进行了研究。首先介绍了三种常见的SAR干涉测量模式及其特点；以星载雷达重复轨道干涉模式为例，研究了干涉合成孔径雷达的测高的基本原理，给出了了InSAR技术测高数据处理的流程。论文提出了一种包括概略配准、像素级初配准和亚像素级精配准三个环节的逐级提高精度的InSAR复图像配准方法。该方法利用EnView软件提供的经度和纬度实现概略配准；采用基于空间关系特征匹配的像素级初配方法大大提高了匹配速度；考虑以往的匹配算法普适性和稳健性欠佳，本文采用基于联合实、复相关函数干涉SAR的亚像素级精配准算法，实验结果证明该算法具有良好的性能，能够有效的提高配准精度。