星载SAR原始数据压缩模块的FPGA实现

分块自适应量化（BAQ）算法是目前最适于工程实现的合成孔径雷达（SAR）原始数据压缩算法。文中介绍了该算法的基本原理，针对星载SAR数据的实时传输，重点介绍了可变压缩比BAQ算法的数据压缩模块方案及其FPGA设计实现硬件压缩，并给出了仿真结果。用FPGA实现原始数据压缩灵活可靠，适合在星载SAR系统中应用。     

基于星载SAR的原始数据压缩算法

星载SAR的原始数据量大,受到星上设备的数据处理能力和下行链路带宽的制约,需要把原始数据进行有效的压缩以便在系统允许的条件下存储和传输.因此必须采取一种能提供较高压缩比和较低编码/解码误差的高效SAR原始数据压缩算法,将SAR的原始数据进行压缩.分块自适应量化(BAQ)算法,其具有计算简单、实施方便的特点.为了进一步提高数据的压缩比和压缩质量,不断有更多的算法被提出,如矢量量化(VQ)、栅格编码矢量量化(TCVQ)等,对BAQ、VQ和TCVQ三种算法加以研究并给出相应的实验结果,最后对以上算法的综合性能做一个评述.     

SAR原始数据时频域幅相压缩算法

采用时频分析的方法,结合SAR原始数据非平稳的时频振荡特性,提出了一种基于Gabor变换的SAR原始数据时频域幅相压缩算法.该算法首先对分块原始数据进行幅度-相位转换、2D-RDGT变换以及在时频域内对各频率平面根据方差进行比特分配,然后采用分块自适应量化算法量化各频率平面.实验结果表明,该算法与传统的BAQ算法和已有的幅相算法相比无论在数据域还是在图像域的压缩性能都取得了明显的改善.     

星载SAR原始数据BAQ压缩算法性能评估

对星载合成孔径雷达(SAR)原始数据压缩算法的压缩性能评估是全面了解算法性能、合理选择算法方案的有效手段。该文模拟了以真实SAR图像为背景,引入点目标阵列的SAR回波数据;定义了综合评估指标;对分块自适应量化(BAQ)算法进行了不同分块方案、不同压缩比下的压缩实验;得到了一系列评估指标的计算结果。研究结果表明:BAQ算法对图像域的空间分辨率没有影响;不会引起图像的几何失真;对辐射分辨率影响很小;压缩引起的图像主瓣峰值失真不能够用统一的因子校正。同时该综合评价指标也可以推广到其他压缩算法评估中。     

基于DCT的SAR原始数据压缩算法分析

根据合成孔径雷达(SAR)原始数据经离散余弦变换(DCT)后的系数特性,分析了在DCT域按各子带能量分布作变比特块自适应量化的算法--DCT域块自适应量化(DCT-BAQ),并将该方法与时域BAQ算法作了比较.结合一组实测SAR原始数据,用两种算法分别进行了压缩和解压缩,并计算了数据域及图像域信噪比,给出了两种压缩算法所成的图像.实验证明,在相同的比特率下,DCT-BAQ算法的数据域和图像域信噪比均比时域BAQ算法高.数据域信噪比增加1.38～1.94 dB,图像域信噪比增加1.56～1.91 dB.加之DCT变换是实数运算、有快速算法,所以将它用于SAR原始数据压缩有一定的优越性.     

基于提升小波的SAR原始数据压缩算法

该文介绍了提升方法构造小波变换的优点,结合SAR原始数据的特点,提出了基于提升小波变换的SAR原始数据压缩算法。利用模拟和实际数据分析了基于提升小波的压缩算法的性能,与其他原始数据压缩算法的比较说明了这一方法的有效性。     

基于小波包变换的SAR原始数据压缩

该文介绍了小波包变换和网格编码量化的优点,结合合成孔径雷达(SAR)原始数据的特点,提出了基于小波包变换和网格编码量化的SAR原始数据压缩算法。利用模拟和实际数据分析了该压缩算法的性能,通过与其他原始数据压缩算法的比较说明了这一方法的有效性。     

SAR原始数据两种量化压缩方式的性能评估

原始数据压缩是高分辨率SAR需要着重考虑的环节.该文针对目前星载SAR比较常用的4 bit量化和8:3 bit BAQ两种量化压缩方式,在不同输入功率下对量化信噪比、功率保真能力和目视图像效果这几个方面进行了深入的分析和评估.分析得出,综合各项性能后4 bit和8:3 bit BAQ的最佳输入功率范围分别为26.1 dB~34.9 dB和23.5 dB~36.5 dB,这为星载SAR实际运行中MGC值的设置提供了依据.     

原始数据压缩对星载SAR/GMTI系统测速影响研究

星载SAR原始数据压缩是目前解决星载SAR实时获取的海量数据与星上有限数传带宽的有效手段。压缩比越大,数据率越低,但较大的量化误差将影响SAR-GMTI的测速精度;压缩比越低,数据压缩对测速精度影响越小,但数据率越高。因此,数据压缩比的选择需要在数据率与测速精度之间取得折中。该文建立了星载SAR/GMTI系统回波信号仿真模型,仿真了星载SAR-GMTI原始数据,针对相位中心偏置天线(DPCA)与沿迹干涉(ATI) 两种有重要工程应用潜力的方法,详细分析了分块自适应量化 (BAQ) 算法对测速精度的影响。该文的研究结果将为星载SAR/GMTI系统的压缩比选择提供重要的理论依据。     

基于等效斜视距离模型的高分辨率星载SAR波数域成像算法

为了解决CS算法在距离压缩时无法使用带有误差的原始信号的问题,作者提出一种等效斜视的波数域算法.本文基于星载SAR等效斜视距离模型,利用Bamler提出的波数域算法推导方法^[1],从原始回波信号模型入手,详细推导出基于等效斜视距离模型的高分辨率星载SAR波数域成像算法,并给出了该算法的实现步骤.该算法适用于大距离徙动高分辨率星载SAR的精确成像.文中利用点目标回波仿真数据验证了算法的有效性并给出了该算法成像的质量评估指标.     

A comparison of several algorithms for SAR raw data compression

Proposes new algorithms for synthetic aperture radar (SAR) raw data compression and compares the resulting image quality with the quality achieved by commonly used methods. The compression is carried out in time and frequency domain, with statistic, crisp, and fuzzy methods. The algorithms in the time domain lead to high resolution and a good signal-to-noise ratio, but they do not optimize the performance of the compression according to the frequency envelope of the signal power in both range and azimuth directions. The hardware requirements for the compression methods in the frequency domain are significant, but a higher performance is obtained. Even with a data rate of 3 bits/sample, a satisfactory phase accuracy is achieved which is an essential parameter for polarimetric and interferometric applications. Preliminary analysis concerning the suitability of the proposed algorithms for different SAR applications shows that the compression ratio should be adaptively selected according to the specific application     

一种有效的合成孔径雷达原始数据高倍数压缩算法

在分析分块自适应量化(BAQ)压缩数据的分布特性、量化信噪比、动态范围及其对矢量量化数据压缩性能和运算量影响的基础上,对分块自适应矢量量化(BAVQ)压缩算法进行了改进,提出了采用高比特数BAQ压缩的方案.利用改进的BAVQ算法压缩高分辨率SAR原始数据的结果表明,在相同压缩比的条件下,该文提出的改进算法可获得更大的量化信噪比.解压缩数据生成的图像可以清晰地保留图像中的细节信息.     

小波变换的SAR原始数据网格编码量化压缩算法

介绍了小波变换和网格编码量化的优点,针对SAR原始数据的基本特点,提出了基于小波变换的8状态网格编码量化压缩算法。对小波变换后的数据进行网格编码量化,利用卷集编码和信号空间扩展来增大量化信号间的欧氏距离,获得了更好的量化效果。利用实际数据进行的实验结果表明,文中提出的算法在量化性能上优于已有的各种压缩算法。     

部分饱和SAR原始数据压缩

分块自适应量化(BAQ)算法在实际应用中碰到的问题是SAR原始数据含有较多饱和成分的量化。文中分析了BAQ对这类数据产生较大误差的原因。根据数据的特点,提出了一种对传统BAQ进行改良的压缩算法部分饱和BAQ(FSBAQ).实验表明,这种方法在不改变压缩比的情况下,对存在一定饱和的数据都能提高4.5dB以上的量化信噪比.文中给出了一条选择量化形式的曲线。并给出用传统BAQ算法及该文给出的算法对一块SAR原始数据进行量化和结果对比。     

基于自适应加权方法的复值SAR图像的频域压缩改进算法

该文提出了一种基于自适应加权方法的复值SAR图像的频域压缩改进算法。该算法在原有频域压缩算法的基础上采用了自适应的加权方法,在低压缩比(20:1)的情况下能够很好地保留原始数据图像的特征,是一种有效的复值SAR图像的压缩算法。复值空域相关系数指标评估,以及原始数据、重建数据的幅度图对比和两幅数据图像之间的相关系数图都验证了算法的有效性。     

一种分段处理的大斜视SAR 成像算法

大斜视SAR 成像时,距离向和方位向严重耦合,距离走动现象明显,传统的SAR 成像算法面临严重挑战。论 文针对大斜视SAR 的成像特点,提出了一种分段处理的大斜视SAR 成像算法。该算法根据等效聚束条件进行方位分块, 在每个子块内通过距离压缩、相位补偿、距离校正和方位傅里叶变换等步骤实现子图聚焦,最后通过几何校正和子图拼 接得到条带SAR 图像。仿真结果表明,该算法能适应大斜视SAR 成像条件,获得较好的聚焦效果。     

Chirp Scaling算法中的相位补偿因子研究

该文从SAR回波的二维频谱表达式入手,研究了适合高波段SAR的CS(Chirp Scaling)类算法和一种适合超宽带(Ultra Wideband,UWB)SAR成像的非线性CS算法,通过对算法推导中的近似性分析,重新刻画了SAR成像,即SAR成像是利用回波频谱特性构造频域或时域相位补偿因子的过程,尤其是对UWB SAR回波,相位补偿因子的精确性直接影响着目标聚焦性能。仿真实验表明,补偿三阶以上二维相位耦合的非线性CS算法能够在一定的测绘带内满足UWB SAR点目标的理想聚焦;同时,该算法在UWB SAR实测数据处理中也已得到成功应用。     

使用变换域编码技术压缩SAR原始数据

首先分析了在合成孔径雷达（SAR）原始数据中通常使用的块自适应量化（BAQ）算法,然后在此基础上详细讨论了两种基于块自适应量化的变换域编码算法,即基于快速傅里叶变换块自适应量化（FFT-BAQ）和基于小波变换块自适应量化（WT-BAQ）,并对这两种算法压缩得到数据解压缩获得图像与块自适应量化得到的图像进行分析比较,结果显示变换域编码技术能改善SAR原始数据压缩性能。