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.     

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。     

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.     

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.     

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。     

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。     

分块自适应量化算法的仿真和实现

介绍了分块自适应量化(BAQ)算法的基本原理,结合机载合成孔径雷达(SAR)原始数据,对其分布特性、均值、量化信噪比等进行了分析,给出了3bitBAQ的压缩仿真和解码成像,并对原始数据、3bitBAQ压缩结果进行了成像比较。研究了该算法在FPGA内的实现方法。     

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。     

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。     

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。     

合成孔径雷达数据压缩算法性能分析

随着合成孔径雷达(SAR)向高分辨率、宽测绘带和多模式方向发展,星载SAR系统存在高数据率下传和处理的问题.原始数据压缩成为减小数据率的重要手段.文中在详细分析SAR原始数据压缩算法性能的影响因素的基础上,从工程应用的角度结合高分辨率SAR实际数据.从原始数据域和图像域等方面对目前存在的BAQ、AP和WT-AP等6种SAR原始数据压缩算法的性能做了深入的比较分析,为星载合成孔径雷达系统设计提供有益的参考.