干涉合成孔径雷达(InSAR)测量是以合成孔径雷达(SAR)数据为信息源,恢复地表高程信息或变化信息的一项技术。传统的SAR是根据脉冲压缩和合成孔径技术实现距离向和方位向的高分辨,获得观测地面的二维信息。InSAR利用SAR在不同轨道或不同时间对同一地区进行两(多)次观测,分别成像后获得地面同一场景的两(多)幅SAR复图像,完成图像间的配准后,差相位处理产生干涉相位,利用地面点与天线位置之间的几何关系及传感器高度、雷达波长、波束视角、天线基线等参数,精确地测量出图像上每一点的高度信息或变化信息。为实现星载干涉SAR高程测量的信号处理流程,需重点研究其中的关键技术,即:配准、相位滤波和相位展开技术。本论文的主要工作包括以下几个方面内容: 1.在介绍SAR成像原理和经典成像算法的基础上,指出SAR图像对的距离向和方位向相位偏差,存在于成像后的SAR系统脉冲响应函数的一个线性相位项上。论文中提出了一种基于数据域的配准方法,该方法在成像后点目标的信号模型基础上,通过将其多视处理和数值运算获得相对偏移量,补偿其中一幅图像实现配准。该方法避免了采用幅度或相位配准方法引入的误差,不需要相关处理和插值操作,操作简单,与常规图像配准方法相比,配准一致性更高。2.现有的SAR图像域的配准方法均采用基于区域(Area-based)的方法。论文中提出一种基于点特征的干涉SAR图像配准方法,通过SAR图像对上匹配的点特征,建立对应关系,修正其中一幅图像实现像元级配准。其中特征提取采用一种改进的多类模板方法;在特征点匹配时,根据同种类型模板检测的特征点才可能匹配的原则,将不同类型的特征点分组,然后计算各组和组间特征点相对距离,并采用组间拟匹配点互相验证策略。在保证像元级配准精度的情况下,该方法有效地减少配准运算量。3.在上述工作的基础上,提出一种基于曲线拟合的配准方法。此方法利用B-样条函数对边缘检测后主辅二值图像的特征曲线段进行拟合,根据加权矩之差最小准则和相关匹配实现曲线段的匹配,完成各曲线段重心求取后,利用最小二乘法计算两幅图像的整体偏移,修正其中一幅图像实现像元级配准。该方法不仅能够保证像元级的配准精度,同时还具有运算量小、稳健性强等优点。4.分析指出现有的图像域亚像元级配准方法实质上都是离散搜索方法,由此带来的配准误差无法被消除。为了解决这个问题,论文中提出了一种解析搜索的干涉SAR图像的亚像元级配准方法,该方法构造解析的代价函数,通过优化算法在连续域内搜索亚像元级偏移量,避免使用离散搜索方法引入的配准误差,提高了配准精度,使其在插值意义上达到最优。该方法较经典干涉SAR图像配准方法有着更高的精度。5.系统研究了平地相位去除、相位滤波、相位展开和高程重建等几个关键环节,其中重点探讨了相位滤波和相位展开问题。在相位滤波方面,实现自适应的方向窗滤波,该方法在有效降噪的同时,避免高相干性区域的图像分辨率的降低。在相位展开方面,介绍了一种合成相位展开方法,该方法利用枝切法在较高质量区域的展开相位精度高、最小二乘法在较低质量区域稳健性强的特点,从较高质量区域向较低质量区域的依次相位展开,恢复出完整且较为平滑的相位曲面。该方法不仅保障较高质量区域的相位展开质量,而且利用较高质量区域估计的边界值较为可靠,使得较低质量区域展开相位的精度得到一定程度的提高。