SSOR预条件下的高效相位解缠算法

本文主要探讨了"基于SSOR预条件技术的快速相位解缠算法"这一主题，发表于井冈山大学学报(自然科学版)的2014年第一期，由刘志伟、张月园、张晓燕、何姗和刘颖婷四位作者共同完成。他们来自华东交通大学信息工程学院和毫米波国家重点实验室，分别位于江西南昌和江苏南京。 相位解缠是合成孔径雷达干涉测量（InSAR）中的核心任务，尤其在高精度地表变形监测等领域具有重要意义。其中，最小二乘相位解缠算法因其良好的稳定性和可靠性而备受瞩目。该方法的基本原理是通过迭代方法求解由大量数据构成的大型线性方程组，旨在消除干涉数据中的相位模糊现象，恢复出真实的地面高度信息。 然而，传统的最小二乘迭代方法在处理大规模数据集时，往往面临收敛速度慢和计算时间长的问题。为了克服这些局限，本文作者引入了对称超松弛预条件（Symmetric Successive Over-Relaxation，SSOR）技术。这是一种数值分析中的优化策略，通过调整迭代过程中的步长，使得系统能够更快地收敛到解，并显著提高解缠的效率。 通过对SSOR预条件技术的应用，文中提出的算法能够在保持解缠结果精确性的前提下，极大地提升了算法的执行速度。这对于处理实时或大规模InSAR数据来说，无疑具有重大的实际意义，可以显著降低数据处理的时间成本，从而加快科研和应用进程。 本文的关键术语包括：相位解缠、干涉合成孔径雷达、广义最小余量法以及对称超松弛预条件。研究成果被归类为O175.2，并获得了DOI:10.3969/j.issn.1674-8085.2014.01.010的引用标识。这篇文章为InSAR领域的相位解缠技术提供了一个创新且高效的解决方案，对于提升合成孔径雷达数据处理的效率和精度具有重要的理论价值和实践指导意义。