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。