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。     

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。     

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。     

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。     

快速可变速率SAR原始数据压缩算法

该文在原分块自适应矢量量化(BAVQ)算法基础上,提出了一种通过改变矢量码书大小及矢量维数来获得可变的编码数据率的改进措施。为了降低改进算法的计算复杂度,采用了数据块方差的查表法及矢量量化的快速搜索算法。对SAR原始数据进行压缩的结果表明,改进算法能够在不降低量化信噪比的情况下,获得更高的编码效率。不同数据率的解压缩数据生成图像,都不同程度地保留了原始图像中的细节信息。     

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。     

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。     

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。     

一种基于小波变换的高倍数SAR原始数据压缩算法

该文提出了一种基于分块提升小波变换的SAR原始数据压缩算法。在该算法中,针对SAR原始数据特点,提出一种有效的小波子带比特分配策略,为获得最优量化增益,在高比特率和低比特率两种情况下,分别采用均匀和非均匀Lloyd-Max量化器对小波系数进行量化。实验结果表明,该算法与传统BAQ和BAVQ算法相比,在信噪比和图像质量等各方面指标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.     

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.     

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。