合成孔径雷达干涉测量(In SAR)具有全天候、全天时、高效率获取目标区域数字高程模型(DEM)的能力,已广泛应用在地形测绘、地表形变监测、目标探测等领域。作为In SAR技术中的一个关键环节之一,相位解缠的成功与否直接关系到提取的目标高程信息的准确性,因此一直是In SAR技术应用研究的热点和难点。本文研究了适用于条纹密集、噪声水平高的干涉图的相位解缠方法及其影响该类算法解缠结果的关键问题,包括卡尔曼滤波相位解缠的非线性模型、噪声去除以及质量图选取对相位解缠结果的影响、质量不连续干涉图的解缠方法及一些改进技术和策略等。取得的主要研究成果如下:(1)对基于卡尔曼滤波的相位解缠方法进行了较为深入的研究。对解缠模型中的重要参数—相位梯度估计做了较详细的介绍并研究了影响相位梯度估计精度的因素,指出了梯度估计过程中较合理的参数设置方法。针对相位解缠模型中状态方程呈线性、观测方程呈非线性的特点,提出了一种简化的容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filtering,CKF)相位解缠算法。与无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法相比,减少了状态预测步骤的计算量,简化了粒子选取时的参数设置。模拟和实测数据表明基于卡尔曼滤波的相位解缠方法在对条纹密度大噪声水平高的干涉图进行相位展开时具有明显优势。对扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)、UKF、CKF相位解缠模型中非线性函数的估计精度进行了理论分析,指出当?(28)0时,UKF及CKF相位解缠精度相同;在相位质量较好的区域,EKF和CKF相位解缠的精度相当;在相位质量较差的区域,两者的精度表现出了一定的差异。实验结果符合理论分析结果。(2)研究了多视和预滤波处理对CKF相位解缠结果的影响。对于大噪声密条纹干涉图,采用多视和预滤波可以去除噪声提高信噪比,但容易损失条纹细节信息,而基于CKF的相位解缠方法本身具有去噪功能。基于这些特征,提出采用尽量小的视数,轻微的预滤波技术等策略来取得既保留条纹细节信息又可有效去除噪声的效果。实验表明,视数采用可以成功形成干涉图的视数,预滤波的程度采用远小于传统解缠方法要求的预滤波程度即可取得比较满意的解缠结果。(3)研究了质量图选取对CKF相位解缠结果的影响。通过对已有的五种指导相位解缠路径跟踪的质量图指标进行分析、比较、实验,得出同时考虑像元的相干信息和空间相似信息的Fisher Distance(FD)指标整体性能比较鲁棒,尤其对于噪声较高,地物覆盖类型复杂的实测数据形成的干涉图,FD指标引导的解缠结果具有明显优势。针对原有FD信息只考虑当前像元与周围八个像元的相似程度而忽略了周围相邻像元之间的相似性这一特点,提出了一种改进的FD质量图指标。该指标综合了当前像元与周围八个像元的所有相邻像元的相似性信息,理论上信息更全面。模拟数据和实测数据实验结果均表明改进的质量图可以更有效地避免解缠行为过早穿过噪声严重区域导致的过多像元相位展开精度下降。(4)提出了一种针对不连续质量图的多参考点相位解缠策略,建立了一整套多参考点选取方法,解决了参考点不足导致的高质量区却得到低精度解缠结果这一问题。该策略的解缠行为不是在各区域同时且独立地进行,而是从几个解缠区域的所有邻接像元中寻找质量最高的像元,依次只解缠一个像元。对于提出的参考点选取方法,首先依据区域划分理论把质量图划分为质量高和低两种等级,依据较少参考点的解缠顺序图,结合质量高低图,获得孤立的高质量区,然后在孤立的高质量区增选参考点,得到新的解缠顺序图,依此迭代,直到较大面积孤立的高质量区消失。模拟和实测数据均表明所提出的方法可行有效。