压缩比可变的分块自适应量化算法的FPGA实现

本文基于合成孔径雷达(SAR)系统设计和原始信号统计特性的理论基础,阐述了星载SAR采用压缩比可变的分块自适应量化(FBAQ)算法的必要性.针对专用集成电路(ASIC)和现场可编程门阵列(FPGA)各自的结构和应用特点,提出采用FPGA实现FBAQ算法,并详细介绍了设计方案和实现过程.数据域评估结果和解压缩数据图像表明FPGA实现FBAQ的信号保真度高,适用于星载SAR系统.     

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。     

基于DCT的分块自适应量化算法及其用于SAR原始数据压缩

该文提出了一种基于离散余弦变换(DCT)和分块自适应量化相结合的SAR原始数据压缩算法。利用SAR原始数据满足局部平稳高斯随机过程的特点,通过将DCT系数进行重排,并对重排后的系数矩阵进行有效的量化比特分配和分块自适应量化,从而大幅度提高了量化增益。通过对真实SAR原始数据的压缩实验结果表明：该文算法与BAQ算法相比,以相对较低的运算复杂度增加,使图像域的压缩性能指标有了明显提高。     

基于分块动态归一化的最优标量量化数据压缩

数据压缩的方法很多,实际应用中多采用变换加编码的方法,在允许一定的误差的范围内可以获得比无损压缩高得多的压缩率,而且常常大大简化处理算法。采用一种分块的动态归一化将需要压缩的数据收缩到[-1,1]的区间内,再采用Llyod算法对归一化的数据进行非线性标量量化编码降低每个采样点的比特位宽。算法简单,易于硬件实现,解码时只需查找码书和动态恢复。在50%压缩比情况下EVM值在1%以内。并针对该算法进行了MATLAB仿真和硬件代码的编写。     

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。     

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.     

基于分块DCT的自适应水印算法

近几年来,随着因特网的普及和发展,数字图像的版权问题越来虎引起人们的关注,其中数字水印作为保护版权的一种有效手段得到了广泛的注意。文中提出一种自适应水印算法,并比较了Ｇａｕｓｓ和Ｌｅｇｅｎｄｒｅ两种不同同的随机阵列的效果。该方法将随机阵列添加到图像子块的ＤＣＴ次低频系数中去,并根据ＨＶＳ的特点进行自适应处理和视觉掩盖。实验结果表明,实现的水印具有不可见性,而且对于常见图像压缩和噪声干扰具有很好的健     

面向人脸识别的分块自适应光照处理算法

为改善复杂光照条件下的人脸识别率急剧下降问题,提出一种基于双标准图的分块自适应Gamma算法(DRHGIC)。首先根据人脸光照分布特点,将人脸进行分块,然后对不同的块采用基于双标准图的方法搜索最优Gamma值,最后对人脸图片进行自适应Gamma变换。实验证明,该算法能够有效的提高复杂光照条件下的人脸识别率。     

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。     

网格编码矢量量化在SAR原始数据压缩中的应用

本文提出了一种结合传统的块自适应量化与网格编码矢量量化对SAR原始数据进行压缩的方法。首先对SAR原始数据实施块自适应量化以减小数据的动态范围,然后对块自适应量化后的数据进行网格编码矢量量化。该方法在考虑了SAR原始数据特性的基础上较好地利用了矢量的空间相关性和信号的时间相关性,进一步提高了量化增益。仿真结果表明,该方法在SAR原始数据的压缩中取得了很好的效果。     

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。     

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。     

采用高速DSP实现BAQ算法的应用研究

本文较为详细地介绍了最佳量化的基本方法以及块自适应量化编码的原理，同时给出了采用高速DSP芯片技术实现SAR原始数据压缩的原理和实现结果。     

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。     

基于FPGA的多模式频域脉冲压缩系统实现

针对合成孔径雷达系统,提出一种多模式数字接收机频域脉冲压缩模块设计方案。不同模式的脉冲压缩设置了不同的工作周期以及脉冲扫频时宽和带宽,从而实现了不同距离分辨率和探测距离,满足了不同用户的需求。首先在MATLAB平台上完成了对FPGA实现流程的仿真,并对不同模式参数进行了验证。然后在Quartus软件平台下联合Modelsim完成了功能仿真。测试方面,分别利用了放在对FPGA的只读存储器中的MATLAB模拟回波数据和信号发生器产生的模拟回波进行板级测试。仿真与测试结果表明,设计实现了4种模式的中频信号的频域脉冲压缩,并证明了该方案的可行性。     

转发式干扰对SAR的干扰仿真

针对SAR的技术特点,对SAR的干扰措施做了简要概述,重点介绍了转发式干扰的信号模型,在此基础上,利用SAR常用的两种信号处理方法对转发式干扰做了成像仿真,得出了转发式干扰对这两种算法的干扰效果。     

星载SAR目标回波信号模拟及成像显示

根据合成孔径雷达(SAR)的系统设计参数和星载雷达的运动特点,设计和实现了SAR回波信号模拟产生系统,实时地产生所需SAR回波数据。产生的回波数据考虑了载机扰动、速度变化、航迹变化等因素的影响,同时可以调节雷达系统参数。最后给出了点目标的成像示例。     

基于对比度最优准则的自聚焦优化算法研究

对比度最优自聚焦算法是一种基于图像幅度的自聚焦方法.本文将对比度最优自聚焦算法等效为一个求解局部最优解的优化模型.结合实际SAR(Synthetic Aperture Radar)系统的特征采用了两种解决此优化问题的算法:黄金分割和Fibonacci级数法,和传统方法相比,这两种优化方法明显提高了对比度最优自聚焦算法的运算效率.     

一种通用的SAR/ISAR自聚焦方法

首先介绍了我们最近提出的一种ISAR自聚焦新方法AUTOCLEAN(AUTOfocus viaCLEAN),然后对其中的特征提取算法进行了深入研究。研究结果表明,用CLEAN作为特征提取算法是合适的。AUTOCLEAN不仅是一种稳健的ISAR自聚焦方法,而且还可以推广应用到聚束SAR、曲线SAR和机载双天线干涉SAR中的自聚焦处理。     

基于SHARC处理器的PGA算法实现

合成孔径雷达(SAR)实时处理技术的发展对相位梯度自聚焦(PGA)算法的工程实现提出了要求。基于以多片主流SHARC处理器为核心构成的硬件平台,针对PGA算法数据处理量大、计算复杂度高的特点,设计开发了并行处理的系统拓扑和程序流水结构及其软件程序。机载SAR实测数据的处理结果验证了该方案的有效性。