一种改进矢量量化进行SAR原始数据压缩的方法

在通常的块自适应矢量量化的基础上,对其进行了改进。首先对原始数据进行块自适应量化,并将其符号位提取出来单独编码,从而大幅度缩小了数据的动态范围,然后对块自适应量化后的数据进行矢量量化编码。实验结果证明,该算法可以降低矢量量化的复杂度。     

归一化自适应预测矢量量化算法压缩SAR原始数据

该文提出归一化自适应预测矢量量化(NAPVQ)算法压缩SAR原始数据。NAPVQ算法先采用矢量线性预测器对输入矢量进行预测,再对原矢量与预测矢量之间的残差矢量进行矢量量化。该算法可视为差分脉冲调制在矢量量化中的拓展,其性能优于块自适应量化(BAVQ)算法以及归一化预测自适应量化(NPAQ)算法。对算法复杂度的进一步分析表明,NAPVQ算法能获得复杂度和性能之间比较合理的折衷,具有实用价值。     

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。     

合成孔径雷达原始数据量化编码的分析

本文详细地讨论了合成孔径雷达原始数据量化编码的原理以及对压缩算法进行了分析,并对块自适应量化编码原理进行了讨论。     

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。     

矢量量化在语音波形编码中的应用

矢量量化(VQ)技术是近几年发展起来的一种高效数据压缩技术.本文介绍了VQ技术的发展历史、现状和它的基本原理,较为详细地讨论了基本矢量量化器的实用设计方法——LBG算法,并对原有的LBG算法进行了改进,给出了实验结果.     

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。     

合成孔径雷达原始数据压缩

本文首先论述了合成孔径雷达原始数据压缩的意义和重要性，接着简要回顾了它的发展历史，着重讨论了分块自适应量化（ＢＡＱ）和矢量量化（ＶＱ）两种数据压缩方法，最后展望了合成孔径雷达原始数据压缩的发展前景。     

自适应量化编码的研究

本文详细地讨论了信源编码的原理,介绍了最优量化的方法以及自适应量化编码的原理。本文还给出一个自适应量化编码的实例。     

合成孔径雷达原始数据压缩

本文首先论述了合成孔径雷达原始数据压缩的意义和重要性,接着简要回顾了它的发展历史,着重讨论了分块自适应量化(BAQ)和矢量量化(VQ)两种数据压缩方法.最后展望了合成孔径雷达原始数据压缩的发展前景.     

一种距离聚焦后的SAR原始数据压缩算法

由于合成孔径雷达(SAR)原始数据的相关性很低,直接压缩原始数据是比较困难的。该文提出一种新算法,先对SAR原始数据作距离聚焦处理,使其在方位向具有较强的相关性,再沿方位向作矢量线性预测,并对预测残差序列作分块自适应量化。结合一组实测SAR原始数据,用3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3种压缩算法所成的图像。实验表明,在相同比特率条件下,该文算法得到的数据域信噪比和图像域信噪比均比BAQ算法高。该文算法的计算量远小于有关文献给出的距离聚焦后的压缩方法。     

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。     

星载合成孔径雷达数据压缩

星载遥微波成像雷达的观测区域广阔，图像分辨清度高。所以，星载遥感微波成像雷达具有数据率高、数据量大的特点。这就对遥感数据的传输和存储提出了较高的要求。本文提出采取数据压缩方法，在不降低测绘带宽和测绘精度条件下，降低遥感雷达数据率和数据量，从而降低对数据链和星上数据存储设备的要求。本文还对遥感雷达原始数据压缩和遥感雷达图像数据压缩优缺点进行了比较，提出了采用遥感原始数据压缩的建议。最后，对遥感雷达原     

基于二维查找表结构的SAR原始数据自适应频域压缩算法

该文针对实际SAR多普勒中心偏移及多普勒谱分裂问题,提出基于一维查找表的自适应多普勒非均匀压缩比分配方法,该方法结合一维量化编码查找表构成二维查找表结构的SAR原始数据自适应频域压缩算法。该文推导了SAR距离向回波频谱解析式,给出距离向非均匀压缩比分配通用方案。实际数据处理结果表明,该方法比传统频域类压缩算法具有更好的信噪比及鲁棒性。理论分析结果表明,其运算量提高很小,易于工程实现。     

基于DCT-TCQ的SAR原始数据压缩算法

该文提出了一种基于离散余弦变换(DCT)和网格编码量化(TCQ)的SAR原始数据压缩算法。SAR原始数据可以看成是距离向和方位向的2维线性调频信号的线性平移叠加,因而含有丰富的频率分量,对DCT系数按频率分组,根据各组频率分量系数方差确定量化比特分配,然后对量化系数进行TCQ编码量化,可以大幅度提高了量化增益。真实SAR原始数据实验结果表明：该算法使SAR原始数据的压缩性能指标较现有算法有了明显提高。     

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。     

星载SAR原始数据压缩引起的目标辐射误差机理研究

目标的辐射误差是影响SAR图像质量的重要因素。该文提出了一种解析求解SAR原始数据分块自适应量化引起的目标辐射误差的方法。该方法考虑系统热噪声的影响,采用符号函数描述分块自适应量化过程,并通过第1类贝塞尔函数恒等式将回波相位分解为倍频项叠加,经过频域匹配滤波最终推导出目标辐射误差的解析表达式。该文仿真了在已知热噪声条件下,不同幅度的单点和多点目标回波分别采用8:4, 8:3, 8:2, 8:1压缩比压缩时引起的辐射误差,验证了解析表达式的正确性。该文的分析结果为星载SAR系统原始数据压缩方案的选择及地面辐射校正处理提供了重要的理论参考。     

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。