宽测绘SAR技术具有观测面积大、连续覆盖等能力,在侦查测绘等领域具有重要的应用前景。实现宽测绘SAR的工作模式主要有扫描式SAR和多通道SAR模式。扫描式SAR模式在实现宽测绘的同时,可能会存在方位向欠采样问题,进而影响InSAR的干涉相位精度。多通道SAR模式（沿方位向布设）要具备InSAR功能,且兼顾系统复杂度和硬件成本等因素时,可只在垂直于方位向增设一个通道来实现干涉测量,由此可能会形成不同分辨率的主副SAR图像,进而影响干涉相位精度。因此,针对上述问题,本文开展了宽测绘带下获取高精度InSAR干涉相位的方法研究,取得了一些成果,主要的研究内容和创新如下:1、提出了一种基于回波的频域干涉相位稀疏重构方法。首先建立了扫描式InSAR模型,针对该模式下回波数据欠采样问题,分析了频域干涉相位的稀疏性。其次从频域干涉相位的稀疏性出发,基于RD原理分析了从回波数据到频域干涉相位的处理过程,获得了回波数据与频域干涉相位的重构方程,并获取干涉相位,仿真验证了该方法相较于传统RD干涉成像方法效果更好。但是由于RD原理的距离徙动校正误差较大,影响干涉相位精度,尤其不适用于宽测绘InSAR测量场景。然后针对上述缺点,提出了基于BP原理的频域干涉相位稀疏重构方法,详细推导了从回波数据到频域干涉相位的处理过程,建立了具有高保相性的重构方程并利用稀疏重构算法获取了干涉相位,该方法的优势是精度高且适合宽测绘,最后仿真和实测数据都表明了该方法相较于传统BP干涉成像方法和基于RD原理的稀疏重构方法获得的干涉相位图精度更高,抗噪性能更好,且不受场景大小限制,更适合于宽测绘的InSAR应用。2、提出了一种基于SAR图像的二维频域干涉相位稀疏重构方法。首先在高分宽幅多通道SAR模型基础上,建立了一种宽测绘InSAR模型。其次针对不同分辨率SAR图像存在的干涉相位精度问题,详细分析了低分辨图像、高分辨图像及干涉相位三者之间的关系,建立了从低分辨图像到频域干涉相位的矢量重构方程。由于方程求解存在克罗内克积计算,使得内存和计算量消耗巨大,然后针对该问题,利用二维频域干涉相位的高稀疏特性,建立了从低分辨图像到二维频域干涉相位的矩阵重构方程,为求解该方程提出了一种矩阵形式稀疏重构算法,即二维频域干涉相位稀疏重构算法,详细阐述了该重构算法的原理及实现步骤,与矢量重构算法分析比较,说明了所提重构算法极大地降低了内存和计算量的消耗,且算法重构精度更高。最后仿真和实测数据验证了所提方法的优势,且与传统BP干涉成像方法相比,干涉相位精度更高,抗噪性能更好,因此表明所提方法更好地利用了不同分辨率SAR图像的信息,更适用于宽测绘InSAR的应用。