合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术具有全天时、全天候、高效率、高精度、大区域等优势,在创建数字高程模型（DEM）进行地形测绘和提取形变场进行地表形变监测等方面有着广泛应用。但在实际应用中,InSAR的许多关键技术还不够成熟,相位解缠作为InSAR关键技术之一也有待进一步研究和探索。论文研究了两种典型的相位解缠方法,路径跟踪类的质量图法和最小范数类的最小二乘法。基于卡尔曼滤波模型,研究了EKFPU、UKFPU和CKFPU三种卡尔曼滤波相位解缠方法。分析了上述方法的不足之处,如质量图法需要依照一些先验条件且依赖于质量图,基于FFT的最小二乘法容易导致误差传递,EKFPU、UKFPU和CKFPU方法不能满足许多复杂的跟踪应用需求。本文的创新之处在于,根据SCKF算法,提出了平方根容积卡尔曼滤波相位解缠方法（SCKFPU）,该方法通过设计的相位质量估计函数和最优路径跟踪策略从高可靠像素向低可靠像素进行解缠。论文的主要研究工作和贡献总结如下:（1）分析了影响相位解缠的因素:欠采样和噪声。通过仿真数据分析了采样点的多少和不同程度的噪声对相位解缠的影响。（2）研究了质量图法和基于FFT的最小二乘法,分析了它们的原理和具体实现步骤。根据仿真数据和实测数据分析了这两种算法的优势和不足。（3）研究了EKFPU、UKFPU和CKFPU方法。在局部频率估计中,运用二维Chirp-z变换来提高运算的速度和精度。利用仿真数据验证了卡尔曼滤波相位解缠方法在滤波和解缠效果方面的可行性和有效性。采用真实InSAR数据进行实验,并对这三种相位解缠方法的解缠结果进行比较分析,综合评价了这些方法的性能。（4）针对之前研究的相位解缠方法的不足,提出了SCKFPU方法。详细阐述了该方法的原理和实现步骤,并设计了相位估计函数和最优路径跟踪策略优化解缠路径。仿真数据、真实InSAR数据和实测数据的实验结果证明该方法相比于另外几种方法解缠效果更好。