赵宇鹏[1]2003年在《合成孔径雷达原始数据实用压缩算法研究》文中研究表明合成孔径雷达作为一种高分辨率的微波遥感设备得到了日益广泛的应用。合成孔径雷达的数据压缩算法也经历了很多演变，它是其中数字信号处理中的一个重要步骤。 BAQ算法是传统的也是现在唯一实用的合成孔径雷达压缩算法。它的一个很重要的理论基础是在一定的区域内原始信号近似符合高斯分布。但是，当原始数据中含有饱和成分时，经过均匀量化的信号已经不是高斯分布。原始数据的能量不同，它经过均匀量化器之后的分布也不同。对分布不同的数据使用单一的门限电平，这不符合BAQ算法推导的初衷。 针对BAQ算法对含有饱和数据量化时效果比较差的问题。根据合成孔径雷达实际处理信号的步骤，提出一个符合实际的饱和数据产生的模型。在这个模型的基础上，提出了根据信号的统计均值计算信号的标准差，并且利用标准差推导量化门限和输出门限的方法，提出并且完善了一个完整的BAQ数据压缩方案。浮动的量化门限和输出门限更符合数据的统计特性，所以可以获得更高的量化信噪比。 在通常的均匀量化过程中，超过均匀量化器最大门限的输入信号一般被表示成器最大电平。在输入信号分布特性未知的情况下，这种方法无可厚非。但是对于合成孔径雷达信号，它是近似高斯分布的。如果以最小均方误差准则为量化准则，饱和信号的最佳输出电平应该是超过均匀量化器最大门限部分的质心。 从时域到频域、从单维到多维、从单一到合成的一个演变，压缩效果也越来越好。但是在实用方面，简单快速的算法比如BAQ、BFPQ等算法还是占统治地位，而其他一些效果更好的压缩算法比如矢量量化等受到运算速度的制约，很难应用。由于合成孔径雷达的数据率极高，所以算法的速度是最重要的因素。如果满足不了速度这个限制，性能再好的算法也不可能应用。 矢量量化是一种有效的数据压缩技术。虽然到现在矢量量化有很多快速搜索算法，但是它的速度还是没有达到要求。针对矢量量化速度慢的问题，第二部分从现行的矢量量化快速算法出发，提出了一个基于查表的快速搜索算法。在算法的基础上构架了一个快速矢量量化器，并且缩减了搜索的码书。在这个量化器中还使用了其他一些的快这算法，以支持它的高速度。实验结果表明这种量化器不们速度达到了 BAQ的水平，而且取得了比 BAQ更好的压缩效果。 对于高性能的SAR原始数据压缩算法己经有了很长时间的研究，所以本论文没有做进一步的深入探讨。着重在实用方面进行了理论推导和实验，包括对BAQ算法的完善和矢量量化快速算法的设计。
朱永明[2]2004年在《合成孔径雷达原始数据压缩算法研究》文中研究说明合成孔径雷达是一种可全天候、全天时工作的成像遥感设备，可以对地面目标进行高分辨率、大面积成像。合成孔径雷达的原始数据的数据率非常高，给数据的传输和存储带来很大困难。随着合成孔径雷达技术向多波段、多极化和高分辨率方向发展，合成孔径雷达所产生的原始回波数据的数据率越来越高。对原始数据进行压缩，成为减小数据率的重要手段。本文结合真实机载合成孔径雷达原始数据，研究了合成孔径雷达原始数据压缩算法。 第一章为绪论，简要介绍了研究合成孔径雷达原始数据压缩算法的目的和意义，原始数据压缩算法的研究现状和发展。 第二章介绍了数据压缩和量化的基本理论，详细介绍了最优量化器的设计。 第叁章分析和计算了合成孔径雷达原始数据的统计特征。原始数据的实部和虚部满足均值近似为零的渐进高斯分布且相互独立，数据的熵值较高。并讨论了原始数据统计特性对数据压缩算法的指导。合成孔径雷达原始数据压缩的主要方法是采用各种量化方法对原始数据的采样值进行重新量化，以减小数据的量化位数，从而达到数据压缩的目的。 第四章分别对块自适应量化(BAQ)算法、非约束式极坐标量化(UPQ)算法、块自适应矢量量化(BAVQ)算法和小波变换子带编码算法进行了分析和研究，并详细讨论了这些算法在工程实际中的应用。论文还对非约束式相位量化(UPQ)算法进行了改进，在不增加计算量的基础上，取得较原算法更好的性能。 第五章采用真实合成孔径雷达原始数据对各种算法进行验证，分析了各种算法的优势和特点，在数据域和图像域对不同算法的压缩性能作了定量的比较。 本文的结束语对全文的工作进行了总结。提出了作进一步研究的方向和设想。
张来胜[3]2010年在《SAR原始数据压缩算法研究》文中进行了进一步梳理合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)是一种全天候、全天时工作的成像遥感设备,可以对地面目标进行高分辨率大面积的成像测绘。SAR具有常规雷达无可比拟的高分辨能力,是现代雷达系统的重要发展方向之一。同时,波长较长的微波具有穿透植被和地表层的能力,是其他遥感设备,例如可见光和红外线等所无法比拟的。合成孔径雷达广泛应用于地形测绘、洪涝灾害监测、海洋污染监测、矿产森林资源和农作物普查、军事侦察等国民经济和国防领域。随着SAR的分辨率不断提高、观测区域范围不断扩大,SAR原始数据量越来越大,给信号的传输和存储带来了很大的困难。对SAR原始数据进行压缩以降低数据存储和传输量,是解决这一个问题的有效方法,本文针对SAR原始数据压缩算法进行研究。作为研究工作的基础,本文首先对雷达回波信号的统计特性进行了分析,阐述了SAR原始数据压缩的作用和意义。介绍了几种典型的SAR原始数据压缩算法。同时,还给出了一个SAR原始数据压缩算法的评估方案和有关评估参数的定义。论文深入研究分析了具有算法实现简单、实时性强、速度快等特点的BAQ算法,同时分别基于仿真数据和实测数据,对BAQ算法进行了不同分块方案、不同压缩比下的压缩实验,对其压缩性能进行了仿真评估,得到了一系列评估指标的计算结果。实验结果表明,在满足分块大小方案的定性条件的前提下,不同的分块大小方案对各个评估指标影响较小,BAQ算法能够取得理想的压缩效果。文章最后总结了本文所做的工作并对BAQ算法下一步的研究工作进行了设想和展望。
李运锋[4]2010年在《SAR成像算法及技术研究》文中认为合成孔径雷达(SAR)是一种置于运动平台(如飞机和卫星等)的成像雷达,具有全天时、全天候、远距离成像的特点,因此可以大大提高雷达的信息获取能力,近年来在军事和民用方面都得到了广泛的发展和应用。本文首先介绍了二维SAR成像的基本原理,分析了二维SAR距离和方位向上的分辨率以及距离徙动特性,研究了经典的SAR成像算法——距离-多普勒(R-D)算法在叁种情况(正侧视,小斜视校正距离走动,小斜视校正距离走动和弯曲)下的具体原理和实现,并用模拟数据简单实现了小斜视校正距离走动和弯曲时的成像。本文接着简单介绍了多普勒参数和成像几何的关系,用叁种常用的方法(方位谱峰值估计法、相关函数法、符号-多普勒估计法)来估计多普勒中心频率和用图像偏置法(MD算法)来估计多普勒调频率,并利用实测数据验证和比较了各种方法。本文最后研究SAR原始数据压缩:先介绍了SAR原始数据压缩的基础-量化理论,并编程计算出数据服从高斯分布和瑞利分布时的量化电平和输出电平;然后介绍了两种SAR原始数据压缩算法(块自适应量化(BAQ)算法和块自适应幅相量化(BAAPQ)算法),并对压缩前的实测数据和压缩后的实测数据分别成像,两种成像结果基本无差别,这表明压缩算法是有效的。
姚世超[5]2001年在《合成孔径雷达原始数据压缩算法研究》文中认为合成孔径雷达是一种全天候、全天时工作的成像遥感设备，可以对地面目标进行高分辨率大面积的成像测绘。合成孔径雷达的原始数据量非常大，给信号的传输和存储带来了很大的困难。对原始数据进行压缩是解决这一问题的有效途径之一，本文主要是对合成孔径雷达原始数据压缩技术进行了研究。 本文首先对雷达回波信号统计特性进行了分析，介绍了雷达极化的基本原理和多极化回波信号的统计特性，讨论了几种典型的合成孔径雷达原始数据压缩算法。此外还给出了一个较为完善的合成孔径雷达原始数据压缩算法的评估方案和有关评估参数的定义。 针对合成孔径雷达的多极化技术和干涉成像技术对数据压缩中的相位信息保留问题提出的更高的要求，本文提出了合成孔径雷达原始数据的幅值相位压缩算法，在直观上显示出对相位信息的特殊保留，算法评估的结果也表明，该算法能够对相位信息予以很好的保留，在压缩比相同的情况下，选择合适的幅值和相位量化比特数，能够获取比分块自适应量化算法更优的压缩性能。针对目前国际上多极化合成孔径雷达原始数据压缩算法研究的空白，本文提出了多极化幅值相位压缩算法。该算法利用各极化通道相位之间的相关性，对多极化合成孔径雷达原始数据进行压缩。最后我们利用模拟数据对该算法进行了模拟计算和评估，证明了该算法能够取得很好的压缩效果。
王晓兰[6]2000年在《合成孔径雷达数据压缩算法性能评估与相干斑抑制算法研究》文中进行了进一步梳理随着SAR应用的日益广泛，我们可以得到越来越多的SAR原始数据和图像数据。为解决高速大容量的SAR数据的传输问题，有必要对合成孔径雷达数据压缩算法的性能进行评估，从而找到合适的数据压缩算法。目前，只有少量文献对SAR数据压缩算法的性能进行了评估，其评估参数通常仅限于压缩比、量化信噪比以及压缩前后图像的视觉效果比较。为此，本文根据SAR原始数据和图像数据的特性，选择了一套比较完整的评估参数，给出了一个比较完整的SAR压缩算法的评估体系，包括对SAR原始数据压缩算法的性能评估和对SAR图像压缩算法的性能评估。由对SAR原始数据压缩算法的性能评估可以得到，SAR原始数据压缩对SAR图像质量的影响很小。由对SAR原始图像压缩算法的性能评估可以得到，SAR图像压缩对SAR图像质量的有一定影响。本文根据实际的图像压缩结果，分析了SAR图像特性对SAR图像压缩算法性能的影响。 相干斑对SAR图像的质量有很大影响，本文对SAR图像的相干斑抑制算法进行了研究。通过对单极化SAR图像相干斑抑制结果的分析，得出单极化SAR图像的相干斑抑制会使SAR图像的点目标特性参数发生变化，它的辐射分辨率的改善总是以牺牲空间分辨率为代价的。由对模拟的极化数据的相干斑抑制结果，分析了极化特征参数的估计精度对极化相干斑抑制算法的性能影响。
张毅[7]2003年在《栅格编码量化在合成孔径雷达数据压缩中的应用》文中认为数据压缩技术是合成孔径雷达(SAR)必须具备的关键技术之一。随着SAR分辨率、测绘带宽等性能指标的不断提高，SAR输出的数据率大大增加。尤其对于未来的星载SAR，将从目前仅获取雷达原始数据向同时完成星上实时成像的技术水平发展。这样，数据压缩算法就需要满足对SAR的原始数据和图像数据同时做压缩处理的需求。 论文在回顾了以往SAR使用的原始数据压缩算法后，引入了一种新的数据压缩编码算法：栅格编码量化(TCQ)。TCQ算法充分利用了卷积码的特性，采用信号空间扩展的方法来增大量化信号的欧式距离，从而达到提高量化性能的目的。 本文针对未来星载SAR星上实时成像的技术发展，提出了采用统一的TCQ算法对SAR原始数据和实时成像图像数据做压缩处理的思想，并设计了具有更多状态数的栅格用于编码试验。这一思想的理论基础在于，TCQ作为一种通用的信源编码算法，可以对各种数据源做编码处理；而以往在SAR中应用的BAQ、BFPQ等算法都是针对SAR原始数据的统计特性而设计的，具有一定的局限性。通过对SAR原始数据的压缩试验证明，TCQ算法较BAQ算法在压缩数据的信噪比上有较大的提高。同时，采用具有更多状态数的栅格设计方案，编码数据的性能指标较国外文献中的设计方案也有了进一步的提高。论文还采用TCQ算法对SAR图像进行了压缩试验，结果表明，经过TCQ算法压缩后的图像具有较高的信噪比，而且图像失真小，可以作为今后星载、机载SAR平台进行数据压缩的一种可选择的技术方案。
吕小微[8]2011年在《基于成像的SAR原始数据压缩算法研究》文中提出合成孔径雷达是自上世纪五十年代逐步发展起来的一种雷达成像技术,其高分辨率的成像能力,全天时、全天候的工作模式,多波段、多极化的发展趋势,促使其在民用、军用领域得到了广泛应用,极大方便了人们的生产生活,有利于国防建设,具有广阔的发展前景。目前,由于人们对信息的需求程度越来越高,SAR需要采集的回波数据日趋庞大,而现今有限的下传链路物理带宽严重影响了数据面向地面成像装备高效、及时的传输。介于此,SAR原始数据压缩技术应运而生。本文从数据压缩的基本原理入手,在这一部分重点介绍用于熵压缩的量化理论以及用于评价压缩能力的性能指标。随后,讨论了SAR成像的基本原理,并分析验证了SAR原始数据的统计特性。基于SAR数据的统计特性,完成了叁种典型的SAR原始数据压缩算法的原理阐述和仿真,并逐一进行了对比实验和分析。现有SAR原始数据压缩算法主要分为标量量化、矢量量化和基于变换域的量化。本文选取的叁种典型算法,即基于时域和标量量化的块自适应量化算法(BAQ)和幅度-相位算法(AP),以及基于变换域的FFT-BAQ算法。其中,BAQ算法是最基本的压缩算法,其分别针对数据的实、虚部做量化,运算简单,易于硬件实现。AP算法可以认为是BAQ算法的延伸,是特别针对保护数据的相位信息的压缩算法。在同比压缩下,实验结果表明,AP算法的相位保留程度大大优于BAQ算法,非常有利于后期成像处理。FFT-BAQ算法实际上是两个BAQ量化器和一个变换操作的组合,其利用数据经某种变换后表现出的能量更为集中的特点,对数据的高能量区执行多比特量化,低能量区执行少比特量化或零量化,通过变比特编码从而实现更好的保留数据原貌的功能。在同压缩比下,FFT-BAQ算法的信噪比明显高于BAQ算法,且成像结果更为清晰。
曾尚春[9]2007年在《SAR数据压缩算法研究》文中进行了进一步梳理合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)是一种有源微波成像传感器,它采用脉冲压缩技术获得距离向的高分辨率;采用合成孔径技术获得方位向的高分辨率。合成孔径雷达具有常规雷达无可比拟的高分辨能力,是现代雷达系统的重要发展方向之一。同时,波长较长的微波具有穿透植被和地表层的能力,是其他遥感设备,例如可见光和红外线等所无法比拟的。合成孔径雷达广泛应用于地形测绘、洪涝灾害监测、海洋污染监测、矿产森林资源和农作物普查、军事侦察等国民经济和国防领域。合成孔径雷达原始数据量很大,给信号的传输和存储带来很大困难,为解决这一矛盾,必须采用数据压缩技术。本文从算法性能和计算复杂度之间的折衷出发,对SAR原始数据压缩算法进行了较全面而又有重点的研究。在这一领域的一些常用算法基础上,研究了一些改进算法,并提出了一些新算法。文中给出了这些算法的SAR实测原始数据实验结果,并分析了各种算法的性能和计算复杂度。第一章阐述了合成孔径雷达原始数据压缩的作用和意义,介绍了这一领域的发展历程。分析了SAR原始数据统计特性,给出了常用的性能评价参数。研究了实测SAR原始数据的熵、概率分布以及方差的变化规律。分析表明去冗余压缩不适合于SAR原始数据,只能采用有损压缩的方法。本章最后给出了本论文的主要研究内容。第二章研究了SAR原始数据压缩的标量量化和矢量量化算法。分析了最佳标量量化器设计方法,给出了初始码本生成算法和叁种码本设计算法。在块自适应量化(BAQ)算法的基础上,提出了一种改进的BAQ算法,在计算量相当的条件下提高了性能。根据SAR原始数据的幅度和相位特性,研究了幅度网格编码量化-相位均匀量化(ATCQ-PUQ)算法,该算法对幅度采用网格编码量化(TCQ),对相位采用均匀量化(UQ),该算法性能优于改进BAQ算法。针对叁种不同原理设计的码本,分析了块自适应矢量量化(BAVQ)算法,矢量量化大大提高了编码性能。本章最后针对一些特殊数据块跟高斯分布偏离较大这一情况,提出了一种混合量化算法:块自适应标量-矢量量化(BASVQ)算法,该算法当数据块满足高斯分布时,采用标量量化;当数据块不满足高斯分布时,采用矢量量化。矢量量化时为减小计算量,采用了二叉树搜索算法,在计算量增加不多的情况下提高了性能。第叁章研究了SAR原始数据压缩的变换编码算法。在分析了快速傅立叶变换-块自适应量化(FFT-BAQ)算法的基础上,提出一种改进的FFT-BAQ算法,使频域比特分配策略更加合理,在计算量相同的条件下提高了性能。研究了离散余弦变换-最佳熵约束块自适应量化(DCT-OECBAQ)算法,最佳熵约束算法能设计任意码率的标量码本,该算法性能优于改进BAQ算法。提出了小波变换-矢量量化(WT-VQ)算法,在分析了二级小波变换后的系数特性基础上,提出了二级小波变换后对平滑子带作无失真编码、对一级及二级细节子带作不同码率的矢量量化的编码策略,该算法性能优于DCT-OECBAQ,但计算量较大。第四章研究了距离聚焦后的SAR数据压缩算法。本章突破了常规SAR原始数据压缩的限制,采用先对SAR原始数据进行距离聚焦处理,以增加方位向的相关性,从而使SAR数据变得易于压缩。本章先分析了距离聚焦后SAR数据的统计特性,在此基础上提出一种距离聚焦-线性预测-块自适应量化(RF-LP-BAQ)算法,该算法先对SAR原始数据作距离聚焦处理,再沿方位作线性预测,最后对预测残差作块自适应量化。接下来提出了一种距离聚焦-沃尔什-哈达玛变换-块自适应量化(RF-WHT-BAQ)算法,该算法先对SAR原始数据作距离聚焦处理,再作二维可分离WHT变换,在变换域采用块自适应量化,量化器采用的是Lloyd-Max量化器。本章最后研究了距离聚焦-可变速率块自适应矢量量化(RF-VRBAVQ)算法,该算法充分利用了距离聚焦后的SAR数据方位向较强相关性这一特点,采用沿方位向的狭长分块,并沿方位向取量化矢量,运用合理的比特分配策略,采用多个码本作变速率矢量量化。RF-LP-BAQ算法和RF-WHT-BAQ算法性能都低于RF-VRBAVQ算法,但计算量大大减小。第五章结束语给出了本文算法得出的一些结论以及有待进一步研究和探讨的问题。
胡晓新[10]2005年在《小波域的合成孔径雷达原始数据压缩》文中提出作为一种高分辨率主动微波成像雷达,合成孔径雷达(SAR)原始数据量极大,难以符合存储或传输的要求,数据压缩是保证SAR系统指标同时减小数据量的有效方法。在分析SAR原始数据的统计特性和功率特性的基础上,本文从二进制小波变换、二进制小波包变换、多进制小波变换和多小波变换4个方面,较系统地研究了小波域的SAR原始数据压缩算法,以期获得更高效、实用的压缩方法。 木文研究了二进制小波变换的相关理论,针对分解系数的量化提出了二进制小波分解系数的熵约束分块自适应量化(WT-ECBAQ)和网格编码量化(WT-TCQ)。二进制小波变换采用非均匀分辨率对信号进行时间(空间)和频率分析,变换系数能量相对集中,因此在变换域内进行比特分配,可以实现良好的编码效果。WT-ECBAQ根据分块方差自适应地调节量化器参数,通过量化降低数据熵值,利用熵编码器进一步降低码率,达到所需压缩比,试验表明此算法压缩性能较好。WT-TCQ算法利用TCQ算法复杂性中等而性能与矢量量化相当的优点,可以获得更高的压缩信噪比,编码率较大时,压缩算法的性能优势更明显。 本文通过研究二进制小波包变换的基本理论,分析分解系数的特点,提出二进制小波包分解系数的分块自适应量化(WPT-BAQ)和二进制小波包分解系数的TCQ量化(WPT-TCQ)。二进制小波包变换调整分解结构,选择性地分解每层的高频分量,克服了二进制小波变换高频部分频率分辨率低的缺点,对不同子带分配不同码率能够更有效地利用编码资源,提高压缩性能。WPT-BAQ根据分块方差调节Lloyd-Max最佳量化器的量化参数,充分利用量化资源。WPT-TCQ利用分解系数间有限的相关性和TCQ自身的优势获得更好的压缩效果。压缩试验说明WPT-TCQ算法性能优于WPT-BAQ算法,且编码率高时这种优势更明显。 本丈在研究多进制小波变换的基础上,提出了多进制小波分解系数的BAQ量化算法。多进制小波变换更直接地细致划分信号频带,有利于捕获信号的细节,与二进制小波仅有一个尺度函数和一个小波函数不同,M进制小波具有一
参考文献：
[1]. 合成孔径雷达原始数据实用压缩算法研究[D]. 赵宇鹏. 中国科学院研究生院（电子学研究所）. 2003
[2]. 合成孔径雷达原始数据压缩算法研究[D]. 朱永明. 南京航空航天大学. 2004
[3]. SAR原始数据压缩算法研究[D]. 张来胜. 国防科学技术大学. 2010
[4]. SAR成像算法及技术研究[D]. 李运锋. 西安电子科技大学. 2010
[5]. 合成孔径雷达原始数据压缩算法研究[D]. 姚世超. 中国科学院电子学研究所. 2001
[6]. 合成孔径雷达数据压缩算法性能评估与相干斑抑制算法研究[D]. 王晓兰. 中国科学院电子学研究所. 2000
[7]. 栅格编码量化在合成孔径雷达数据压缩中的应用[D]. 张毅. 中国科学院研究生院（电子学研究所）. 2003
[8]. 基于成像的SAR原始数据压缩算法研究[D]. 吕小微. 西安电子科技大学. 2011
[9]. SAR数据压缩算法研究[D]. 曾尚春. 南京航空航天大学. 2007
[10]. 小波域的合成孔径雷达原始数据压缩[D]. 胡晓新. 中国科学院研究生院（电子学研究所）. 2005
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