【摘 要】
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干涉合成孔径雷达（Interferometric Synthetic Aperture Radar,In SAR）是一种应时代需求而生的雷达观测技术,能够精确重建地面数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）,已成为遥感领域必不可缺的一种技术手段。相位解缠是In SAR技术中关键步骤,对地形DEM精度有决定性的影响。本文针对相位解缠进行研究,主要研究内容如下:（1）对经
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干涉合成孔径雷达（Interferometric Synthetic Aperture Radar,In SAR）是一种应时代需求而生的雷达观测技术,能够精确重建地面数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）,已成为遥感领域必不可缺的一种技术手段。相位解缠是In SAR技术中关键步骤,对地形DEM精度有决定性的影响。本文针对相位解缠进行研究,主要研究内容如下:（1）对经典传统的相位解缠算法、非线性滤波相位解缠算法进行了研究,并利用多组实验数据验证各算法的可行性。（2）提出一种高效无味卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filtering,UKF）相位解缠算法。首先根据干涉图生成相应的枝切线分布图;其次利用二阶差分函数计算干涉图中各像元的二值化质量权值矩阵;由枝切线分布图以及二值化质量权值矩阵生成可靠性掩模图,该可靠性掩模图将干涉图分为权值为“1”的高质量像元（非枝切线上的二值化质量权值为“1”的像元）、权值为“0”的低质量像元（枝切线上的像元、二值化质量权值为“0”的像元以及枝切线围成的闭环区域中的像元）两部分;由可靠性掩模图确定解缠路径,先利用UKF相位解缠程序按照像元扩散策略解缠高质量像元;余下未解缠像元根据已解缠像元信息,利用UKF相位解缠程序按照行（或列）的方式进行解缠;实验证得该算法能在保持原有UKF相位解缠精度情况下解缠效率有所提高。（3）把秩信息滤波算法、基于修正矩阵束模型（Amended Matrix Pencil Model,AMPM）的梯度估计技术、基于堆排序的路径跟踪策略结合起来,提出一种秩信息滤波相位解缠算法;首先,使用基于AMPM的局部相位梯度估计器来获得相位解缠过程所需的相位梯度信息;其次,采用一种高效的基于堆排序的路径跟踪策略来引导相位解缠路径,保证基于秩信息滤波的相位解缠程序沿高质量像元到低质量像元的方式进行解缠;最后,利用仿真和实测数据实验证明了该算法能得到更具鲁棒性的解缠结果。（4）把深度学习神经网络与秩信息滤波相位解缠算法结合起来,高效解决较大尺寸干涉图相位解缠问题。首先,利用深度学习神经网络对干涉图进行区域分割,每个分割的区域对应一个相位模糊数值,即K值。其次,利用秩信息滤波相位解缠算法逐一解缠每个分割的区域;最后,用多组干涉图相位解缠实验初步验证该相位解缠算法的有效性,且初步验证了深度学习和非线性滤波算法进行结合运用于相位解缠领域是有潜力的。
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