CN102298137B - 自适应数据率星载sar原始数据压缩方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种自适应数据率星载SAR原始数据压缩方法，涉及数据压缩技术，根据分布目标回波的强弱，在BAQ算法的基础上，自适应选择压缩比率。由已知系统参数计算出区分回波强弱的幅度均值门限电平，对强回波进行BAQ压缩，弱回波直接传输符号位，使得在满足应用需求的前提下，进一步降低数据率。编码时，将不同位数的压缩数据，按采样点顺序以字节为单位依次编排在一起，编码后的数据总长度由块内幅度均值决定。解码时，首先根据帧头和辅助数据确定数据长度及所选用的压缩比，再采用相应的Lloyd-Max解码器进行解码。本发明降低数据率，缓解星载SAR的数据传输压力。

Description

自适应数据率星载SAR原始数据压缩方法

技术领域

本发明涉及星载合成孔径雷达(SAR)原始数据压缩技术领域，是一种自适应数据率星载SAR原始数据压缩方法，根据分布目标回波的强弱，在BAQ(Block Adaptive Quantization)算法的基础上，自适应选择压缩比率。使得在满足应用需求的前提下，进一步降低数据率，缓解星载SAR的数据传输压力。

背景技术

由于SAR存储设备容量和数据传输带宽有限，原始数据下传之前首先要进行压缩。考虑到压缩算法的性能和硬件实现的复杂度，目前工程上普遍采用的压缩算法为BAQ和FBAQ(Flexible Block AdaptiveQuantization)。然而，星载SAR系统高分辨率、多极化、多模式的发展需求使得SAR原始数据量迅猛增加，现有的可实现压缩算法已经无法满足系统对数据率的要求。因此如何在满足应用需求的前提下，进一步提高压缩比率，降低下传数据率是一个迫在眉睫的问题。

BAQ算法的核心是Lloyd-Max量化器，它依据原始数据高斯分布的统计特性设计量化器的最优量化门限和量化电平，不区分强弱回波，在整个场景中压缩比率是固定的。然而，对于确定星载SAR系统，弱回波通常信噪比较低，采用不同压缩比压缩后的原始数据信噪比区别不大。因此，若对信噪比较低的弱回波采用与强回波相同的压缩比率进行压缩，存在一定冗余度。

综上所述，为了进一步提高压缩比率降低数据率，可以采用自适应数据率的星载SAR原始数据压缩算法，对弱分布目标采用高压缩比，较强分布目标根据应用需求选择压缩比，从而在数据率和应用需求之间进行有效的折中。

发明内容

本发明的目的是公开一种自适应数据率星载SAR原始数据压缩方法，在压缩性能基本保持不变的前提下，进一步提高原始数据压缩比，降低下传数据率，缓解星载SAR的数据传输压力。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：设置一个幅度均值门限电平作为判断回波强弱的依据，对强回波进行BAQ压缩，弱回波直接传输符号位。

一种自适应数据率星载SAR原始数据压缩方法，其包括步骤：

A)根据已知系统参数计算出区分回波强弱的幅度均值门限电平，对强回波进行BAQ压缩，弱回波直接传输符号位；

B)编码时，不同压缩比压缩后的数据按采样点顺序编排在一起；

C)解码时，首先根据帧头和辅助数据确定数据长度及所选用的压缩比，再采用相应的Lloyd-Max解码器进行解码。

所述的自适应数据率星载SAR原始数据压缩方法，其所述A)：根据已知系统参数计算出区分强弱回波的幅度均值门限电平T，压缩前首先对各分块数据的幅度均值以T为参考进行判定，若块内数据的幅度均值大于T，则对该块数据进行BAQ压缩编码，其压缩位数大于1bit；若块内数据的幅度均值小于或等于T，则直接传输该块数据的符号位。

所述的自适应数据率星载SAR原始数据压缩方法，其所述A)：根据已知的系统参数计算出区分强弱回波的幅度均值门限电平T，是：

根据已知系统参数计算出系统热噪声功率N：

N＝kT₀B_nF_nk_s                     (5)

其中，k为波尔兹曼常数；T₀为雷达工作温度；B_n接收机噪声带宽；F_n接收机噪声系数；k_s为系统损耗因子；则ADC(Analog to Digital Converter)处理后系统热噪声等效平均功率N_e为：

N_e＝N·(127.5/A)²                (6)

其中，A为ADC峰-峰值；

在目标场景中，信噪比小于M dB的原始回波为弱回波，幅度均值门限为T，则

$10\lg \frac{{\mathrm{\σ}}_s^2}{N_e}=M---\left(7\right)$

$T=127.5-\underset{n=0}{\overset{126}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{erf}\left(\frac{n+1}{\sqrt{2}{\mathrm{\σ}}_s}\right)---\left(8\right)$

由公式(3)(4)即可求解出幅度均值的门限T。

所述的自适应数据率星载SAR原始数据压缩方法，其所述B)：一条距离线上的采样数据按照BAQ分块准则被分配在不同的数据块内，若各分块数据采用的压缩比不同，则压缩后各分块数据的位数不同；编码时，将不同位数的压缩数据，按采样点顺序以字节为单位依次编排在一起，编码后的数据总长度由块内幅度均值决定。

所述的自适应数据率星载SAR原始数据压缩方法，其所述C)：

C1)根据数据的帧头信息确定每条距离线的长度；

C2)从每条距离线包含的辅助数据中读取各分块数据的幅度均值，以幅度均值门限电平T为参考进行判定，获取各分块数据所选的压缩比信息，进而确定每一条距离线不同分块数据的长度；

C3)拆分出每个采样点的码字，采用相应压缩比的Lloyd-Max解码器进行解码。

所述的自适应数据率星载SAR原始数据压缩方法，其所述信噪比小于M dB，通常M≤5。

本发明的有益效果是，在满足应用需求的前提下，进一步降低了下传数据率，而且星上实现比原有的BAQ压缩方法仅多了一步门限电平的判定。

附图说明

图1是现有技术的BAQ压缩、解压缩流程图；

图2是本发明一种自适应数据率星载SAR原始数据压缩方法的压缩、解压缩流程图；

图3是本发明一种自适应数据率星载SAR原始数据压缩方法的编解码示意图。

具体实施方式

本发明提供了一种自适应数据率星载SAR原始数据压缩方法，该方法根据已知系统参数计算出区分回波强弱的幅度均值门限电平，对强回波进行BAQ压缩，弱回波直接传输符号位。

具体操作包括：根据已有的系统参数计算出系统的平均噪声功率，确定区分强弱回波的幅度均值门限电平。在对分块数据进行归一化之前，首先进行幅度均值判定：若分块数据的幅度均值大于门限电平，则对分块数据进行BAQ压缩编码，压缩位数大于1bit；若分块数据的幅度均值小于或等于门限电平，则块内数据直接传输符号位，等效于1bitBAQ压缩。编码时，将不同位数的压缩数据，按采样点顺序以字节为单位依次编排在一起，编码后的数据总长度由块内幅度均值决定。解码时，首先将下传的分块数据幅度均值与门限电平进行比较：若分块数据的幅度均值大于门限电平，则根据已知的BAQ压缩位数确定编码的长度并按照相应的Lloyd-Max量化器解码；若分块数据的幅度均值小于或等于门限电平，则分块数据仅包含符号位，采用1bit的Lloyd-Max量化器解码。

下面结合附图和实施例对本发明方法进一步说明。

图1是现有技术的BAQ压缩、解压缩流程图，图2是本发明一种自适应数据率星载SAR原始数据压缩方法的压缩、解压缩流程图。从图1、图2中可以看出，本发明与传统BAQ压缩算法的主要区别在于，压缩与解压缩之前都需要对幅度均值进行判定，若幅度均值小于或等于门限电平，则仅需传输符号位；若幅度均值大于门限电平，则按照传统BAQ进行压缩编码。

下面给出具体实施例：

图3中以一条距离线的I路数据为例，假设共有32个采样点I0～I31，均分在4个不同块内，块1(I0～I7)和块3(I16～I23)的幅度均值小于T，因此压缩时每个采样点仅用符号位表示，则8个采样点的编码输出为1个字节；块2(I8～I15)和块4(I24～I31)的幅度均值大于T，采用3bit BAQ压缩，即每个采样点用3bit表示，例如图3中，I8₂I8₁I8₀表征第8个采样点，则8个采样点的编码输出为3个字节，每个字节内的编码排列如图3所示。

下面给出编解码过程的实施例：各块数据的幅度均值如下表所示，由公式错误！未找到引用源。均值与ADC输入标准差的映射关系，可以得出各块数据的标准差。

数据编码：11011001001000111010011100101111

01101101110110101001011001110110

数据块	块1	块2	块3	块4
					幅度均值	5	12	3	15
标准差	8.7637	16.288	6.2531	21.302

对上述编码数据进行解压缩，首先根据下传数据中的幅度均值判定各块数据长度：块1长度为1个字节，码字为11011001；块2长度为3个字节，码字为001000111010011100101111；块3长度为1个字节，码字为01101101；块4长度为3个字节，码字为110110101001011001110110。

将上述码字拆包，并采用Lloyd-Max解码器解码，1bit和3bitLloyd-Max解码表如下所示：

1bit Lloyd-Max解码表

码字	1	0
			解码电平	0.798	-0.798

3bit Lloyd-Max解码表

码字	000	001	010	011
					解码电平	0.2451	0.7560	1.3440	2.1520
码字	100	101	110	111
					解码电平	-0.2451	-0.7560	-1.3440	-2.1520

解码的最终结果即为Lloyd-Max解码器输出电平与相应数据标准差相乘。则拆包后32个采样点的码字及最终解压缩结果：

采样点	I0	I1	I2	I3
					码字	1	1	0	1
解码结果	6.993	6.993	-6.993	6.993
					采样点	I4	I5	I6	I7
码字	1	0	0	1
					解码结果	6.993	-6.993	-6.993	6.993
采样点	I8	I9	I10	I11
					码字	001	000	111	010

解码结果	-12.314	-3.992	35.052	-21.891
					采样点	I12	I13	I14	I15
码字	011	100	101	111
					解码结果	-35.052	3.992	12.314	35.052
采样点	I16	I17	I18	I19
					码字	0	1	1	0
解码结果	-4.99	4.99	4.99	-4.99
					采样点	I20	I21	I22	I23
码字	1	1	0	1
					解码结果	4.99	4.99	-4.99	4.99
采样点	I24	I25	I26	I27
					码字	110	110	101	001
解码结果	28.63	28.63	16.104	-16.104
					采样点	I28	I29	I30	I31
码字	011	001	110	110
					解码结果	-45.842	-16.104	28.63	28.63

以上所述所用到的实施例，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质进行的相关修改均仍属于本发明权利要求书的保护范围内。

Claims (3)

1.一种自适应数据率星载SAR原始数据压缩方法，其特征在于，包括步骤：

A)根据已知系统参数计算出区分回波强弱的幅度均值门限电平，对强回波进行BAQ压缩，弱回波直接传输符号位；

B)编码时，不同压缩比压缩后的数据按采样点顺序编排在一起；

C)解码时，首先根据帧头和辅助数据确定数据长度及所选用的压缩比，再采用相应的Lloyd-Max解码器进行解码；

其中，所述A)包括：根据已知系统参数计算出区分强弱回波的幅度均值门限电平T，压缩前首先对各分块数据的幅度均值以T为参考进行判定，若块内数据的幅度均值大于T，则对该块数据进行BAQ压缩编码，其压缩位数大于1bit；若块内数据的幅度均值小于或等于T，则直接传输该块数据的符号位；

所述A)中根据已知的系统参数计算出区分强弱回波的幅度均值门限电平T，是：

根据已知系统参数计算出系统热噪声功率N：

N＝kT₀B_nF_nk_s    (1)

其中，k为波尔兹曼常数；T₀为雷达工作温度；B_n接收机噪声带宽；F_n接收机噪声系数；k_s为系统损耗因子；则ADC处理后系统热噪声等效平均功率N_e为：

N_e＝N·(127.5/A)²(2)

其中，A为ADC峰-峰值；

在目标场景中，信噪比小于M dB的原始回波为弱回波，幅度均值门限为T，则

$10\lg \frac{{\mathrm{\σ}}_s^2}{N_e}=M---\left(3\right)$

$T=127.5-\underset{n=0}{\overset{126}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{erf}\left(\frac{n+1}{\sqrt{2}{\mathrm{\σ}}_S}\right)---\left(4\right)$

由公式(3)(4)即可求解出幅度均值的门限T；

所述C)包括：

C1)根据数据的帧头信息确定每条距离线的长度；

C2)从每条距离线包含的辅助数据中读取各分块数据的幅度均值，以幅度均值门限电平T为参考进行判定，获取各分块数据所选的压缩比信息，进而确定每一条距离线不同分块数据的长度；

C3)拆分出每个采样点的码字，采用相应压缩比的Lloyd-Max解码器进行解码。

2.根据权利要求1所述的自适应数据率星载SAR原始数据压缩方法，其特征在于，所述B)：一条距离线上的采样数据按照BAQ分块准则被分配在不同的数据块内，若各分块数据采用的压缩比不同，则压缩后各分块数据的位数不同；编码时，将不同位数的压缩数据，按采样点顺序以字节为单位依次编排在一起，编码后的数据总长度由块内幅度均值决定。

3.根据权利要求1所述的自适应数据率星载SAR原始数据压缩方法，其特征在于，所述信噪比小于M dB，M≤5。

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