作为一项先进的技术手段,合成孔径雷达层析技术(Tomo SAR)为解决SAR传感器固有的侧视模式引发的叠掩问题提供了可行性.但是,传统的非参数谱估计方法,比如截断奇异值分解法(TSVD),受限于较低的高程向分辨率,并不能满足实际应用的需要.如今,基于压缩感知的SAR三维成像方法成为了主流,但经典的压缩感知算法比如BP和OMP依然存在着运行效率低、超分辨能力不强、抗干扰能力低下等问题.因此,对于鲁棒性高超分辨能力强的解叠掩算法的需求非常的迫切.本文提出了一种基于组稀疏的阵列干涉SAR三维重建算法,在现有的压缩感知算法的基础上进行了改进,实现了更强的超分辨能力和鲁棒性.针对仿真数据和国内首次机载阵列干涉SAR三维成像实验的数据,本文验证了算法的超分辨性能,并获得了实际的建筑物三维成像结果.