矢量量化在SAR原始数据压缩中的应用

分析了SAR原始数据的特性 ,从而提出了采用矢量量化对SAR原始数据进行压缩的方法。介绍了矢量量化的特点、矢量量化的基本原理、实现方法以及算法的数据流程 ;通过实验结果说明 ,采用矢量量化对SAR原始数据进行压缩 ,可以取得很好的效果 ,同时对SAR原始图像不会带来太大的损失。将矢量量化的方法用于星载或机载SAR上 ,对采集的SAR原始数据进行压缩 ,可以大大减少星载或贡载SAR设备的存储空间 ,从而提高设备的利用率。     

一种宽波束机载SAR运动误差的时域补偿方法

针对运动误差对机载SAR分辨率提高的严重制约和低载频雷达的应用场合,提出了一种宽波束机载SAR运动误差的时域补偿算法.该算法在对两步运动补偿后的方位向剩余运动误差随方位位置的变化特性进行研究的基础上,通过对原始SAR数据在频域分块,然后对分块数据在时域实现运动误差的补偿,从而克服了误差形式的限制,可获得高分辨率的SAR图像.给出了应用该方法的具体步骤,并通过仿真实验和真实SAR数据的成像结果证明了该算法的有效性.     

一种小波域的SAR原始数据压缩算法

合成孔径雷达SAR原始数据样点之间具有低的相关性,为进一步提高压缩比,需要做去相关处理。该文将提升小波变换应用于SAR原始数据压缩,针对SAR原始数据的特点,提出一种有效的小波系数量化比特分配方法,并采用对于高斯信号为最优的标量量化器对小波系数进行量化编码。实验结果表明,该算法与传统的原始数据压缩算法相比,在保持低复杂度的同时,其压缩信噪比与解压缩图像质量都取得了明显的改善。     

基于FFT BAQ的SAR原始数据压缩新算法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)原始数据频域压缩运算中基于快速傅里叶变换的分块自适应量化(fast Fourier transform based block adaptive quantization, FFT BAQ)算法实现复杂的问题,分析了SAR原始数据二维傅里叶变换后数据的能量分布情况。从香农率失真理论出发,利用信源微分熵确定最优的量化比特分配,提出了一种改进的FFT BAQ算法。分析了改进算法的复杂度,并与传统的FFT BAQ算法和BAQ算法做了相应的比较实验。实验表明,改进算法在保证原压缩性能的基础上降低了FFT BAQ算法的复杂度和对硬件的要求。     

SAR原始数据压缩的快速矢量量化器

回顾了矢量量化的各种快速算法,指出其在应用到SAR原始数据压缩中的局限性。为了将矢量量化应用到SAR原始数据实时压缩,提出一种基于查表的矢量量化器的设计方案,其中整合了其他的矢量量化算法。最后用各种快速算法以及BAQ算法进行了对实际数据压缩的实验比较,证明本算法在不降低量化速度的基础上,提高了原始数据量化信噪比。     

机动平台大斜视压缩感知SAR成像方法

为降低合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像系统的数据量并提高其平台适应性,提出了一种基于频域近似观测算子的机动平台大斜视压缩感知SAR成像方法。在构建近似观测算子的过程中,首先,基于等斜视角曲线构建了一种能够精确描述地面散射点成像参数空变性的斜距模型。然后,引入距离走动校正函数和高阶时域扰动因子实现了距离方位的解耦和空变距离徙动的校正,并通过构建时频域的相位滤波因子校正了方位压缩参数的空变性。最后,采用复近似信息传递(complex approximation message passing, CAMP)算法对稀疏和非稀疏场景进行快速、高精度重建。该方法通过校正成像参数的空变性,提高了近似观测算子的精度,实现了扩展场景的机动平台大斜视压缩感知SAR成像,仿真结果支撑了理论分析并验证了所提方法的有效性。     

机动平台大斜视压缩感知SAR成像方法

为降低合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像系统的数据量并提高其平台适应性,提出了一种基于频域近似观测算子的机动平台大斜视压缩感知SAR成像方法。在构建近似观测算子的过程中,首先,基于等斜视角曲线构建了一种能够精确描述地面散射点成像参数空变性的斜距模型。然后,引入距离走动校正函数和高阶时域扰动因子实现了距离方位的解耦和空变距离徙动的校正,并通过构建时频域的相位滤波因子校正了方位压缩参数的空变性。最后,采用复近似信息传递(complex approximation message passing, CAMP)算法对稀疏和非稀疏场景进行快速、高精度重建。该方法通过校正成像参数的空变性,提高了近似观测算子的精度,实现了扩展场景的机动平台大斜视压缩感知SAR成像,仿真结果支撑了理论分析并验证了所提方法的有效性。     

步进频率线性调频脉冲信号的子孔径处理方法

针对步进频率线性调频脉冲信号的压缩处理提出频域子孔径处理方法。该方法首先将每个子脉冲的回波信号在频域进行匹配滤波,经频谱搬移和相干合成后,得到距离时间函数的频域响应,最后进行逆FFT从而得到一维距离像,实现脉冲压缩。介绍了频域-时域混合的子孔径处理法,即首先将子脉冲在频域进行匹配滤波并变换到时域,经过时域上变频,然后在时域进行相干合成。针对不同孔径的加权方法作了计算,并进行比较和分析。计算表明,孔径加权的效果与Chirp信号的基带带宽以及步进频率大小有关,在实际中应该针对不同情况采用不同的加权方法。所提方法对频率线性步进和非线性步进的情况都适用。     

合成孔径雷达实时数字脉冲压缩

讨论了合成孔径雷达 (SAR)距离向数字脉冲压缩的原理和实时实现技术。以TMS32 0C6 70 1和APEX2 0K系列EPLD为例 ,叙述了针对不同SAR系统参数的频域和时域的实现方案。其中包括快速卷积重叠保留法的TIDSP实现 ,以蝶形运算核实现FFT为主要技术的EPLD实现等频域实现方式 ,以及采用卷积型FIR结构实现时域匹配滤波的方法及各种方案的适用性     

一种改进的SAR原始数据压缩算法

针对SAR原始数据的特点,采用二级小波变换进行数据压缩。对低频分量作DCT再作Huffman编码;对高频分量采用一种改进的嵌入式小波零树编码方法。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。实验表明,改进算法数据域及图像域信噪比均比原算法高,改进算法在性能上优于原算法。     

原始数据压缩对全极化SAR极化信息的影响

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)原始数据压缩能有效降低星上下传数据率,但同时也引入压缩误差,对全极化SAR而言将造成极化信息的失真。利用仿真数据,在不同信杂比下,研究当前普遍使用的4 bit量化、8∶3分块自适应量化(block adaptive quantization,BAQ)和8∶4 BAQ 3种压缩方法引入的极化失真。仿真结果表明,数据压缩对图像残余通道不平衡的影响较小,一定条件下可忽略,对图像残余串扰的影响,只有在信杂比远高于40dB的条件下才表现出来,其他情况下将淹没于背景杂波中,这为全极化SAR数据压缩方法的选择提供了参考。     

块自适应预测量化算法压缩SAR原始数据

分析了使用块自适应预测量化(block adaptive predictive quantization,BAPQ)算法压缩SAR原始数据,分别讨论了使用均匀量化器、Lloyd-Max量化器及阈值量化器时,BAPQ算法的性能情况。提出的使用阈值量化器量化输入信号与预测信号差值信号的算法,可以充分利用差值信号接近零值个数增多以及阈值量化器量化高斯分布信号性能更优的特点,增加压缩系统的性能。通过进一步分析BAPQ算法的复杂度,认为BAPQ算法在低编码比特率条件下是算法性能与算法复杂度之间较好的折中,能适应现代SAR系统数据压缩的需求。     

原始数据压缩对简缩极化SAR极化信息的影响

简缩极化(compact polarimetric,CP)合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)是近年发展起来的一种特殊极化SAR,为了降低原始数据率,需要进行数据压缩,压缩误差将影响数据的极化信息。利用仿真数据,在不同信杂比下研究了当前普遍使用的4 bit截取、83分块自适应量化(block adaptive quantization,BAQ)和84 BAQ3种压缩方法引入的极化失真,并比较了简缩极化SAR不同工作模式对压缩噪声的敏感性。定义了一个指标以评价简缩极化SAR数据的极化精度。仿真结果表明,在信杂比远高于40 dB时84 BAQ性能最佳,83 BAQ性能最差,其他信杂比下3种压缩方法性能趋于一致,而π/4模式对压缩噪声的敏感性最强。     

SAR原始信号的快速仿真

合成孔径雷达(Syntheticapertureradar,SAR)原始信号仿真对于SAR系统调试,SAR信号处理算法的研究具有重要意义。基于SAR原始回波信号的特点,研究了SAR原始信号的快速仿真问题。对于SAR发射线性调频信号的情况,证明了模拟SAR接收过程的正向法和借鉴SAR成像处理逆过程的逆向法两者之间的统一性。提出了香农插值的快速实现方法。仿真实例表明,所提方法在保证仿真逼真度的前提下,具有较高的计算效率。