梁小星, 谢先明, 孙玉铮

(桂林电子科技大学 信息与通信学院, 广西 桂林 541004)

干涉合成孔径雷达(synthetic aperture radar interferometry,简称InSAR)测量是一种具有重要应用价值的三维成像技术,可以生成高精度的实际地形数字高程模型。利用2幅SAR图像信息中的绝对相位差可以获取地表高程。在InSAR系统中,由于三角函数的周期性,只能获取真实相位模2π的缠绕值,在计算实际地形高程之前,必须先从被缠绕的相位中恢复真实相位值,该处理过程被称为相位解缠,这也是InSAR测量的关键技术之一[1]。在以枝切法[2]和最小费用流[3]为代表的单通道InSAR技术中,遵守相位连续性假设是获取真实相位的必要条件。文献[4-7]在该假设的基础上提出了基于扩展卡尔曼滤波(extended kalman filter,简称EKF)的相位解缠算法,该算法属于贝叶斯理论框架下的一种递推估计算法,具有良好的噪声鲁棒性和梯度误差纠正效果,在一定程度上弥补了经典相位解缠算法的不足。然而,地形的突变将打破相位连续性假设,导致上述算法不能有效获得准确的真实相位。为了解决突变地形的相位估计问题,多基线InSAR技术应运而生。它的潜在优势是融合不同基线长度的干涉图数据,打破相位连续性假设限制。目前的多基线InSAR技术大致可以分为两类,第一类是由最大似然(maximum likelihood,简称ML)估计[8-9]和最大后验(maximum a posteriori,简称MAP)估计[10]为代表的参数相位估计方法。ML估计方法利用InSAR概率密度函数构建关于真实相位的似然函数,然后根据似然函数的极值点得到待估计的真实相位值。……