PS-DInSAR相位解缠：逆整乔列斯基与LLL算法的等价性研究与仿真

本文主要探讨了利用两种改进的z变换算法——逆整乔列斯基算法和LLL算法在PS-DInSAR（永久散射体雷达差分干涉测量）相位解缠中的应用及其等价性证明。PS-DInSAR技术是一种通过测量地面目标的微小变形来获取高精度地表信息的技术，其中相位解缠是关键步骤，因为它涉及到处理非线性和周期性的相位变化。 首先，文章介绍了PS-DInSAR相位解缠的基本原理，指出在传统的DInSAR技术中，假设相邻像素之间的相位差在[-1, π]内，但这在PS-DInSAR中并不适用，因为PS点的分布不规则且地形起伏大。为了解决这个问题，作者引入了LAMBDA方法，这是一种在GPS载波相位定位中广泛应用的搜索型模糊度解算算法。LAMBDA方法的核心在于通过z变换降低模糊度向量间的相关性，从而减少候选整数解的数量，提升解算效率。 Z变换在处理这类问题时，提供了几种方法，包括整数高斯算法、LLL算法以及逆整乔列斯基算法。本文关注的是后两者，它们在处理复杂数据集时可能更具优势。逆整乔列斯基算法和LLL算法都旨在通过数学变换，使得模糊度向量在z变换域中的表示更易于处理。 作者对这两种算法进行了仿真模拟和分析，主要依据的评估标准是z变换过程的迭代次数、模糊度向量间的平均相关系数以及协因数阵的谱条件数。通过这些指标，研究发现逆整乔列斯基算法和LLL算法在解缠性能上达到了等价的效果，即在实际应用中产生了类似的解缠效果和计算效率。 最后，文章从理论上对这两种降相关算法的一致性进行了深入的讨论，解释了它们为何能有效地解决PS-DInSAR中的相位解缠问题。这不仅验证了算法的有效性，也为未来的研究和工程实践提供了重要的理论依据。 本文对于理解PS-DInSAR相位解缠中z变换算法的选择和优化具有重要意义，展示了在特定问题下不同算法策略的比较和有效性，为提高PS-DInSAR技术的精度和效率提供了新的视角。