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.     

一种基于DPCA的星载SAR/GMTI实现方法

星载SAR的轨道运动和受地球自转、地球曲率等因素影响,以及卫星平台快速运动造成的地杂波谱展宽甚至占据整个方位谱,这些都使得星载SAR/GMTI的处理方法较机载SAR/GMTI更为复杂.为了有效检测运动目标,必须对地杂波进行抑制.偏置天线相位中心（DPCA）是一种有效的地杂波抑制技术.文中在星载SAR三孔径天线回波信号多普勒特性分析的基础上,结合Raney,R K给出的多普勒参数表达式,推导了一种基于DPCA的星载SAR动目标检测、径向速度分量估计以及目标定位的方法.最后,通过星载SAR/GMTI计算机仿真进行了验证.     

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。     

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。     

基于实测数据的原始数据压缩对InSAR系统测高影响研究

为了研究原始数据压缩对InSAR系统干涉测高的影响。该文应用4组典型高程起伏的ERS-1/2实测数据,对Block Adaptive Quantization (BAQ) 与 Amplitude-Phase (AP) 两种有重要工程应用潜力的算法对干涉测高影响进行研究。试验结果表明：BAQ算法在设计时,要合理选择数据分块尺寸;同时,对于测高精度要求较高且垂直基线较短的系统,量化位数应至少为4 bit。AP算法在设计时,要合理分配幅度和相位量化位数。对于平均比特率为3 bit/sample,AP算法最优方案为幅度2 bit、相位4 bit,其性能介于3 bit BAQ和4 bit BAQ之间。     

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原始数据的生成技术

本文首先介绍了合成孔径雷达角分辨率的基本原理,进而详细地讨论了星载SAR原始数据生成的基本原理,给出了目标回波模型,介绍了原始数据产生的基本方法,并对产生的原始数据与实际数据进行了对比分析。     

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。     

合成孔径雷达原始数据非线性编码压缩及硬件实现

讨论了合成孔径雷达(SAR)原始数据非线性量化编码原理和二维非线性压缩方案设计,并给出了该方法的硬件实现.     

基于高斯分布判决的SAR原始数据压缩方法

针对合成孔径雷达(SAR)数据概率密度函数偏离高斯分布时分块自适应量化(BAQ)压缩算法性能下降的问题,提出一种判断SAR数据是否符合高斯分布的新方法,并将其应用于SAR原始数据压缩。该方法借助几何关系将高斯曲线用等面积的三角形替代,计算出二者的交点坐标,并对各交点范围内二者的积分值进行比较,得到三个判决条件;然后,将满足这些条件的SAR数据判断为标准高斯分布数据并进行BAQ压缩,对判断为非高斯分布的数据采用矢量量化方法压缩。最后,实测数据的仿真实验说明本文方法的性能优于BAQ和文献[9]的方法。     

Real extended scene and moving target multi-channel SAR raw signal simulation

A real extended scene and moving targets multi-channel Synthetic Aperture Radar （SAR） raw signal simulator accounting for Inertial Navigation System （INS） errors and antenna patterns is presented in this paper. INS errors are obtained by solving INS error differential equations with Runge-Kutta method. A high resolution SAR image is used to estimate the complex reflectance of real extended scene. Extended scene and moving target are simulated separately and then are superposed in time domain. The simulated multi-channel SAR data can be used for development of multi-channel SAR Ground Moving Target Indication （SAR-GMTI） and also can be used for development of SAR motion compensation.     

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。     

机载多通道SAR-GMTI的杂波抑制方法

该文研究机载多通道合成孔径雷达地面运动目标检测中的杂波抑制问题。杂波抑制是地面运动目标检测的重要问题,而通道间的相干性是影响杂波抑制的一个重要因素。对于多通道系统来讲,通道之间无论是通道特性还是天线的方向图都会存在差异,影响通道间的相干性。为改善杂波抑制比,该文通过通道均衡来提高通道间的相干性,并利用自适应相消的方法进一步抑制杂波。实测数据验证了该文方法的有效性。     

基于小波的SAR原始数据幅相压缩算法

根据SAR原始数据幅值和相位统计独立的分布特点,该文在分析了SAR原始数据幅值的小波域系数特性后,研究了对SAR原始数据的幅值和相位分别进行量化的基于小波变换的幅相压缩算法。文中采用此算法对实际合成孔径雷达数据进行了压缩,结果表明,与传统的BAQ算法相比,该算法在很好保持数据的相位信息的同时,压缩效果有了明显的改善。     

合成孔径雷达原始数据压缩AP算法幅相比特分配研究

该文研究合成孔径雷达原始数据压缩AP算法,由非正态信源率失真不等式下界结合拉格朗日乘子法推导了幅相比特分配的微分熵公式,指出幅度微分熵和相位微分熵决定了幅相比特分配。进一步研究了相位的均匀分布特性和幅度的瑞利分布特性,由连续信源微分熵定义推导了幅相比特分配的幅度均值公式,指出幅度均值是决定幅相比特分配的唯一因素。根据统计直方图和概率密度之间的关系,给出了更为一般情况下的幅度相位微分熵计算公式。两种幅相比特分配方案各有优点,都可以实现幅度相位比特的自动分配。真实数据实验证实了该方法的有效性。     

基于压缩感知的双通道SAR地面运动目标检测方法研究

针对目前双通道SAR地面运动目标检测(GMTI)方法采样数据量过大的问题,该文提出一种基于压缩感知的双通道SAR运动目标检测方法。该方法首先沿方位向进行随机稀疏采样得到双通道原始回波数据,然后通过匹配滤波方法实现距离向聚焦,并利用压缩感知技术实现方位聚焦,最后运用传统相位中心偏置天线(DPCA)技术进行杂波抑制。通过公式推导从理论上分析了该算法利用双通道方位稀疏采样数据实现杂波抑制的可行性,同时详细分析了运动参数对目标成像的影响。仿真与实测数据实验表明该算法在方位向欠采样情况下仍具有良好的杂波抑制性能。     

星载多通道高分辨率宽测绘带SAR系统运动目标检测方法

该文针对星载多通道高分辨率宽测绘带合成孔径雷达系统,提出一种新的运动目标检测方法。该方法首先利用波束形成方法进行杂波抑制,然后对运动目标的斜距历程进行拟合得到运动目标的运动方向。接着对杂波抑制后的数据进行聚焦处理,得到模糊的运动目标图像,并利用恒虚警检测技术检测得到所有的模糊运动目标。最后根据模糊图像的空间关系和估计出的运动方向检测出真实目标。星载仿真数据验证了该方法的有效性。     

基于MIMO-SAR体制的空频域自适应动目标检测技术研究

多发多收星载SAR使用多天线从不同的相位中心发射正交编码信号,多个接收相位中心接收回波后形成多通道信号,显著增大了空间自由度,有利于地面动目标检测.该文研究了多发多收星载SAR空时自适应信号处理进行地面动目标检测的技术,针对星载SAR回波信号的特点,在研究空频自适应处理算法的基础上,使用基于特征值分解的空频自适应处理算法对多发多收星载SAR的杂波进行抑制,最后完成对动目标的检测.仿真数据处理结果验证了该文方法的有效性.     

基于改进FRACTA算法的多通道SAR动目标检测技术

该文针对实际非均匀杂波环境对多通道SAR/GMTI动目标检测性能的影响,提出了一种改进型FRACTA算法。该算法将STAP中的FRACTA算法引入多通道SAR系统中,并进行改进,提高了其在多通道SAR系统中的检测性能和运算速度。实测数据处理结果表明,与传统的检测方案相比,该文算法能够在非均匀环境中明显地提高检测性能,是一种非均匀环境中鲁棒的多通道SAR动目标检测算法。