一种用小波包进行SAR原始数据压缩的方法

提出了一种对合成孔径雷达（SAR）原始数据在载体上进行压缩的方法．原始数据先用分块自适应量化（BAQ）减小数据动态范围，但不减少量化位数．然后对数据进行小波包正交小波变换．根据频率包络的能量变化自适应地进行数据压缩，即高能量区域用较多位来表示，低能量区用少的位数来表示，处理带宽以外的区域就不再进行编码．用BAQ编码法对块内频域中的数据进行编码．实验表明所提出的WT－BAQ算法优于FFT－BAQ和BAQ算法．     

基于FPGA的SAR原始数据实时压缩系统设计与实现

文章讨论一种基于FPGA,并采用分块自适应量化(BAQ)算法的SAR原始数据实时压缩处理系统的设计方法,该设计可大大提高实时压缩处理系统的性能,降低数据率,突破卫星下传数据率的限制。BAQ模块内部采用4路并行处理的逻辑结构来计算数据块的统计特性;优化设计量化电平实时计算乘法器资源、量化比较逻辑结构;当I/Q两路采用多模块分时复用模型时,可使整个系统压缩处理能力成倍增加。通过测试表明,BAQ模块的最高运行速度可达到149 MHz,单个模块处理能力已达到1 Gbps以上,其中压缩比8/3时信号失真噪声比(SDNR)大于14 dB。     

采用通用公共无线接口协议的有损I/Q数据压缩方案

为了降低光纤链路数据传输量,提出一种采用通用公共无线接口(CPRI)协议的有损I/Q数据压缩方案.采用分组压缩的方式对原始数据进行压缩,用Matlab软件验证该压缩方案的可行性,并用Verilog HDL语言设计压缩模块,在现场可编程门阵列(FPGA)上进行硬件验证.结果表明:文中压缩方案能够有效地压缩数据并恢复数据,降低光纤链路数据传输量.     

针对饱和度全集上SAR原始数据自适应抗饱和BAQ压缩算法

为了解决A／D饱和而导致的传统Block Adaptive Quantization（BAQ）算法性能明显下降问题,提出了A／D后信号标准差的概念,并区别于传统处理方式,提出应用A／D后信号标准差归一化饱和原始数据,推导了适用于工程计算的数据幅度均值与A／D后信号标准差映射曲线。其次,对BAQ算法核心的Lloyd—Max量化器引入了饱和修正项,提出并完整推导了新的抗饱和最优非线性标量量化器,给出其详尽的设计方案。同时,详细分析了工程上应用FPGA实现星上实时编码时的Look—up table设计问题。地面解码时,推导了信号饱和度、A／D峰-峰值、A／D前、后信号标准差以及信号幅度均值五者之间的映射关系,并以此为依据设计功率补偿解码器,补偿A／D饱和而引起的SAR原始数据功率损失。ERS-1实测数据及仿真数据的实验结果表明,当A／D饱和时提出的压缩、解压缩算法性能明显优于BAQ算法。     

SAR原始数据BATCQ压缩算法

提出了一种结合传统的块自适应量化与网格编码量化对SAR原始数据进行压缩的方法(BATCQ).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量化.该方法在考虑了SAR原始数据特性的基础上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,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,取得了较好的量化和抗误码性能.     

一种改进的分块自适应压缩算法

针对高分辨合成孔径雷达(SAR)中高数据获取率与有限的存储设备容量及数据传输设备带宽之间的矛盾,在分析传统的分块自适应(BAQ)压缩算法的基础上,给出了一种新型的、改进的指数型BAQ压缩算法。通过用指数值替代幅度均值的方法来对采样数据进行压缩,同时采用了以四个分查找表和比特位移操作共同处理采样数据的新方法,成功地减小了查找表的大小,降低了对数传系统和存储设备的要求,提高了查找速度。     

抗饱和灵活分数比特率星载SAR原始数据压缩算法

传统Block Adaptive Quantization（BAQ）算法实现时存在两大问题：第一,SAR原始数据饱和时量化信噪比较低;第二,仅能满足整数比特率压缩,不能在多应用和数据率之间提供更多的折中选择．文中针对上述问题,提出一种抗饱和灵活分数比特率压缩算法．该算法对传统Lloyd—Max量化器引入饱和区间修正,使之对饱和Gauss分布信号满足最优非线性标量量化条件;应用自然数量化电平全集的抗饱和最优非线性标量量化器作为分块标量类压缩算法的核心量化器,以满足分数比特率．编码时,针对多样本联合编码以降低编码冗余度．同时,在理论上分析新算法运算量．理论分析和实际SAR系统数据试验结果表明,数据饱和时,文中提出算法的信噪比优于传统BAQ算法。同时,分数比特率拓展了整数比特率的选择范围．新算法较传统BAQ算法而言,运算量增加很小,易于工程实现．     

基于FPGA的快速LADT压缩算法的改进及其实现

提出了一种应用于心电图像的改进折线逐次逼近(LADT)压缩算法.该算法既减少了数学运算量又适用于硬件实现.通过仿真实验验证,采用该算法,既保持了压缩比较高和失真小的优点,又得到了良好的实时压缩效果.设计了基于FPGA的心电信号压缩处理硬件电路,实现了改进的压缩算法,并进行了心电信号数据压缩实验,实验结果验证了该方法的有效性.     

一种适用于FPGA应用的高效高速缓存压缩方法

缓存压缩技术在计算机体系结构领域的应用日臻成熟.然而,因为现场可编程门阵列(FPGA)应用程序运行过程中对存储器的访问更规则,所以现有的计算机缓存压缩技术直接用于FPGA效率不高.本文提出了一种新颖的适用于FPGA的快速在线数据压缩的页式高速缓存压缩方法.该方法可以将数据压缩为标准大小的高速缓存行,避免了其他缓存压缩技术压缩数据后导致的内存碎片化问题.此外,我们还提出了一个简化的页式内存管理单元,以解决以往缓存压缩技术在新旧数据替换时空间不足的问题.实验结果表明:我们的页式高速缓存消耗硬件资源少,能够有效地压缩图像和矩阵数据,同时具备极低的压缩和解压缩延时的优点.     

基于容差动态调整的旋转门(SDT)改进算法

提出了一种基于容差动态调整的旋转门(SDT)改进压缩算法,该算法通过在数据压缩过程中,根据相近两个压缩区间的标准差对容差进行动态调整,并记录在压缩区间内对压缩精度影响较大的原始数据点,实现了压缩率的提高,压缩误差的降低。应用结果表明,该算法与标准的SDT算法相比,压缩率可以提高0.10%,而压缩精度却提高了56.7%。     

Anti-saturation block adaptive quantization algorithm for SAR raw data compression over the whole set of saturation degrees

In order to improve the performance of block adaptive quantization (BAQ) when the output of the analog to digital converter (ADC) is saturated, this paper proposes an anti-saturation BAQ algorithm. First, the concept of the standard deviation of the output signal (SDOS) of the ADC is proposed. Also, unlike traditional normalization processing, SDOS is used and the mapping between SDOS and the average signal magnitude is deduced. Second, the saturation term is introduced to the Lloyd–Max quantizer and an optimal non-uniform scalar quantizer for saturated SAR raw data quantization is proposed. After this, the implementation scheme for the proposed algorithm using an FPGA is analyzed in detail. Third, the relationships among the saturation degree of the signal, the peak-topeak value of the ADC, standard deviation of the input and output signal of the ADC and the average signal magnitude are deduced. Based on these relationships, a power compensation decoder is designed for encoding. Numerical experiment results based on ERS-1 and the simulated data show that the performance of the proposed algorithm is better than that of BAQ.     

基于FPGA的高速、高阶FIR滤波器设计

基于FPGA的查找表LUT结构,提出了一种改进DA算法,在时域实现高速、高阶FIR滤波器,以满足雷达数字脉冲压缩的需要,并在Xilinx公司的VertexIIFPGA上进行了试验验证。     

使用矢量量化技术压缩SAR原始数据

该文研究基于矢量量化技术的合成孔径雷达（SAR）原始数据压缩算法，提出了块自适应树型矢量量化（BATSVQ）算法和块自适应球形矢量量化（BASVQ）算法。与块自适应矢量量化（BAVQ）算法相比较，该文提出的算法采用约束型矢量量化技术，能够充分利用SAR原始数据经过自适应块处理后在较小的范围内具有稳定高斯分布的特性。采用以上算法对SAR实测数据进行了验证，并比较图像及其性能参数，结果表明BATSVQ算法和BASVQ算法能够获得算法性能和实现复杂度之间的合理折衷。     

基于FPGA的单脉冲雷达信号预处理系统设计与实现

由于单脉冲雷达信号预处理运算量大,算法结构比较固定,本文采用FPGA实现预处理系统,对三路中频进行采样,并将采样结果分别进行下变频得到基带数字信号.考虑到信号有多种模式,并且脉压所占用的资源较多,所以采用一个脉压模块完成三路信号不同模式的脉压处理.通过FPGA产生测试信号,将测试信号输入到ADC中,实现回环测试.将处理结果与仿真结果进行对比分析,二者一致,表明设计的系统合理可行.      

基于FPGA的数字正交变换信号的脉冲压缩

在现代雷达信号处理领域,实现高精度的数字信号脉冲压缩是一项关键技术.在进行时域脉冲压缩前,引入数字正交变换模块,提取I、Q基带信号,保证了较高的通道幅相一致性.对基带信号进行时域脉冲压缩,运算简便,实时性强,便于硬件实现.设计中采用Matlab和FPGA联合调试的方法,利用Matlab进行方案验证,采用Quartus Ⅱ软件进行方案实现,核心模块采用IP核实现,大大缩短了调试周期,并且提高了系统的稳定性.本系统具有运行速度快、功耗低、实现简单、实用性强等优点.     

基于改进重频跟踪器的雷达信号分选方法研究

提出了一种基于脉冲重复周期（PRI）跟踪器的已知雷达信号分选方案,介绍了已知雷达信号分选电路的组成部分。详细阐述了滤波电路、跟踪器首脉冲捕获电路和重频跟踪电路的实现方法。在FPGA上采用多路重频跟踪器实现多路信号并行分选。全硬件跟踪分选已知雷达信号,实现了密集信号环境下已知雷达信号的实时分选,提高了可靠性、灵活性。提高了电子对抗设备的信号分选和处理能力。