El radar de apertura sintética circular (CSAR) puede obtener una mayor resolución de imagen y más información sobre el objetivo a través de la observación de 360 grados del objetivo. Sin embargo, el CSAR a menudo está sujeto a errores de movimiento debido a las limitaciones de precisión del sensor y a la trayectoria única del sistema. El algoritmo de retroproyección de autofocalización basado en la optimización de la nitidez de la imagen compensa los errores de movimiento a través de la estimación del error de fase. Este método puede lograr un rendimiento relativamente bueno al asumir el mismo error para todos los píxeles; sin embargo, ignora la variabilidad espacial de los errores de movimiento. Para resolver este problema, este artículo propone un método de autofocalización basado en el operador de Prewitt y la optimización por enjambre de partículas (PSO), que primero extrae los puntos característicos de la imagen de subapertura como un nuevo conjunto de datos utilizando el operador de Prewitt, estima el error de inclinación del radar en el nuevo conjunto de datos utilizando PSO y posteriormente compensa la imagen de subapertura. Finalmente, las imágenes de subapertura se sintetizan utilizando un método de alineación de imágenes. Los resultados de los experimentos simulados y los datos medidos validan la efectividad de este método.