相位解缠是InSAR数据处理中的关键技术之一，解缠结果的精度会直接影响最终数据处理成果的精度。目前相位解缠算法有几十种，大致可以分为两类：一类是基于路径积分的相位解缠算法，具有代表性的有枝切法、mask-cut算法、质量图引导法、Flynn最小不连续法，这类算法的思想是通过对相邻像元之间的相位差求积分实现的相位解缠；另一类是基于最小二乘的解缠算法，具有代表性的有基本迭代法、基于DCT/FFT算法、PCG算法和Picard算法，这类算法的思想是通过使缠绕相位和解缠相位的梯度差的平方和最小来实现的相位解缠，是一种全局算法。本文首先介绍了两大类算法中典型解缠算法的原理，然后进行了相位解缠实验，通过Goldstein枝切法、质量图引导法、最小二乘算法和PCG法分别进行相位解缠实验，分别从反缠绕缠绕图法、与枝切法做差法、不连续图和解缠时间这四个方面对解缠结果做了较为详细的分析，对解缠算法进行了比较，总结出各算法的优缺点。针对无权的最小二乘算法过于平滑的问题，进行了加权处理，在此基础上还对加权最小二乘法的权值进行改进，得到了改进的最小二乘算法，并分别用不带权最小二乘算法、加权最小二乘法算法和改进权值的最小二乘算法进行相位解缠实验，详细分析了各算法的解缠结果，得出结论是改进的最小二乘法解缠结果可靠性高，解缠质量更好。