干涉合成孔径雷达(InSAR)具有全天候、全天时、高效率获取目标区域数字高程地图(DEM)的能力,已广泛地应用在地形测绘、地表形变监测、目标探测等领域。多基线InSAR技术是InSAR技术的扩展,克服了传统InSAR技术对系统噪声和大气效应敏感等固有的缺陷,具有获取高精度DEM数据的能力,已成为InSAR技术应用研究的热点。本文对InSAR数据处理的主要环节,包括SAR图像配准、去平地效应等进行了分析与讨论,重点对干涉图滤波及缠绕相位展开等InSAR关键技术进行了较为系统、深入的研究。此外,重点对多基线InSAR关键技术—多基线干涉相位估计技术进行了较为深入的研究。本文主要工作和贡献如下:(1)对SAR图像配准、平地效应去除、相位噪声抑制等InSAR数据处理的主要环节开展了较为深入的研究。针对常用滤波算法难以在有效滤除噪声的同时保持干涉图条纹完整性的问题,提出了一种组合滤波方法;利用Goldstein滤波和均值滤波各自的特点,在滤除相位噪声的同时很好地保持了干涉图条纹的边缘特性。(2)对常用的相位展开方法进行了较为系统、深入的研究。针对InSAR技术应用中的难点—条纹密集干涉图和复杂地形干涉图的展开问题,把传统路径跟踪策略与Unscented Kalman filter(UKF)结合起来,提出了一种基于路径跟踪策略的UKF相位展开方法;实验结果表明该方法有效地展开了条纹密集且复杂的干涉图,且与传统方法相比具有较高的精度和较强的稳健性。在此基础之上,把人工智能的搜索策略引入到UKF相位展开算法之中,提出一种基于人工智能搜索策略的UKF相位展开方法;利用人工智能的搜索策略在实现传统路径跟踪策略的同时,又更加充分的利用了相邻已展开像元的信息,进一步提高了相位展开精度。(3)针对相位展开问题的非线性和非高斯特性,提出一种不受模型噪声统计特性和问题的非线性影响的粒子滤波(PF)相位展开方法;实验结果表明该方法具有较强的稳健性。(4)对经典多基线相位估计方法进行了较为系统的研究。针对现有多基线相位估计方法通常存在算法适应性和稳健性不强的问题,把UKF应用到多基线干涉相位估计之中,提出一种多基线UKF相位估计方法,并通过实验验证了该方法的有效性和稳健性。此外,利用扩展粒子滤波(EPF)的强大数据融合能力与不受模型噪声特性影响的特点,提出一种多基线EPF相位估计方法,并在多基线相位展开实验中获得了较好的效果。(5)提出一种适用于三基线以上的干涉相位估计方法;通过选取适当的基线组合,在展开最短基线干涉相位基础上,利用最大似然频率估计器提取每一复像元随基线变化的频率,有效地实现了长基线干涉相位估计。