CN102298138B - 星载斜视sar原始数据实用化频域压缩比特分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种星载斜视SAR原始数据实用化频域压缩比特分配方法，涉及数据压缩技术，其根据传输数据率、分块数及距离向过采样系数确定比特分配方案；比特分配时，分别计算各分块数据幅度均值，并由大到小排序；无需大运算量的多普勒中心估计，由各块数据幅度均值大小区分高低能量区，并进行比特分配。本发明方法在满足传输数据率要求的前提下，比传统频域压缩比特分配方法具有更好的适应性和量化信噪比，解决了星载斜视合成孔径雷达(SAR)多普勒中心非零以及二维频谱的能量分布沿方位向存在倾斜的特性导致传统频域压缩算法失效的问题。

Description

星载斜视SAR原始数据实用化频域压缩比特分配方法

技术领域

本发明涉及星载斜视SAR原始数据压缩技术领域，是一种星载斜视SAR原始数据实用化频域压缩比特分配方法，以解决星载斜视SAR多普勒中心非零以及二维频谱的能量分布沿方位向存在倾斜的特性导致传统频域压缩算法失效的问题。

背景技术

星载合成孔径雷达(SAR)频域类压缩算法的主要思想是将SAR原始数据变换到二维频域，利用频域的去相关性以及二维频谱的能量分布特性，在满足传输数据率的前提下提高信噪比，代表性的压缩算法包括：FFT-BAQ(Fast Fourier Transform-Block Adaptive Quantization)、DCT-BAQ(Discrete Cosine Transform)、WHT-BAQ(Walsh-Hadamard Transform)。沿距离向，SAR原始数据的频谱能量主要集中在发射调频信号带宽之内；沿方位向，受天线方向图影响，多普勒谱能量在多普勒中心频率附近最高。因此，传统频域压缩算法的比特分配方式通常有两种：第一，采用固定的比特分配方式，将距离向发射信号带宽之外的频谱置零；由系统参数计算多普勒中心频率，并将靠近多普勒中心频率的高能量区分配较多比特数，远离多普勒中心频率的低能量区分配较少比特数。第二，估算多普勒中心频率，沿方位向将多普勒中心频率附近的高能量区分成一块，并分配较多比特数；远离多普勒中心频率的低能量区分配较少比特数。

但对于斜视SAR，多普勒中心不为零，而是与斜视角大小以及天线指向误差有关，当对SAR方位向回波作FFT时，方位向频谱将因FFT的周期性而反折，多普勒中心位置不固定。因此在进行频域压缩时，若采用固定的比特分配方式，会造成压缩性能的严重恶化，必须对多普勒中心频率进行估计，但目前的多普勒中心估计算法运算量较大，星上无法实现。此外，斜视SAR的多普勒中心与距离频率有关，二维频谱的能量沿方位向存在倾斜，若仅对方位向分块进行比特分配，则同一分块内的能量分布不均衡，会造成信噪比的下降。

因此，如何选择一种实用化的自适应频域比特分配方法是解决问题的关键。

发明内容

本发明的目的是公开一种星载斜视SAR原始数据实用化频域压缩比特分配方法，解决斜视SAR多普勒中心非零以及二维频谱的能量分布沿方位向存在倾斜的问题。

为达到上述目的，本发明的技术解决方案是：

一种星载斜视SAR原始数据实用化频域压缩比特分配方法，其包括：

A)根据传输数据率、分块数以及距离向过采样系数确定比特分配方案；

B)比特分配时，分别计算各分块数据幅度均值，并由大到小排序；

C)无需大运算量的多普勒中心估计，由各块数据幅度均值大小区分高低能量区，并进行比特分配。

所述的原始数据实用化频域压缩比特分配方法，其所述A)步，包括：

A1)根据距离向过采样系数确定距离向频谱的弃置区，并将其置零；

A2)将有效频谱区域沿方位向和距离向分成M×N块，M和N均为大于0的整数，分块方式与BAQ压缩分块方式相同；

A3)根据传输数据率、分块数以及距离向过采样系数计算出不同压缩比的分配比例。

所述的原始数据实用化频域压缩比特分配方法，其所述A2)步：

由于传统频域压缩区分高低能量区时采用的分块方式在斜视SAR的情况下失效，针对斜视SAR二维频谱具有多普勒中心非零以及能量分布沿方位向存在倾斜的特性，分别将有效频谱区域沿方位向和距离向分成M×N块，M和N均为大于0的整数，分块方式与BAQ压缩分块方式相同，从而更好的区分高低能量区，提高算法性能。

所述的原始数据实用化频域压缩比特分配方法，其所述A3)步：

按照系统传输数据率的要求，每个采样点实部或虚部的平均编码比特数为R bits/sample；距离向过采样率为α_os，r；沿方位向距离向的分块数为M×N，M、N均为大于0的整数；二维频谱沿距离向的能量主要分布在发射信号带宽之内，占距离向频谱总长度的比例为：

η_r＝1/α_os，r×100％    (1)

假设进行pbitBAQ压缩的数据块个数为A，进行qbitBAQ压缩的数据块个数为B，且p＞q，A、B均为大于等于0的整数，则比特分配方案的计算公式如下：

A+B＝M×N                (2)

$\underset{A}{\max }\{\left(\frac{p\·A+q\·B}{A+B}\right)\×{\mathrm{\η}}_r\≤R\}---\left(3\right)$

由公式(2)和(3)计算出A和B的值，即为比特分配方案。

所述的原始数据实用化频域压缩比特分配方法，其所述C)步：

各分块数据幅度均值由大到小排序，前A个幅度均值较大的数据块为高能量区，分配p bit；后B个幅度均值较小的数据块为低能量区，分配q bit。

本发明的有益效果是，在满足传输速率要求的前提下，针对星载斜视SAR原始数据二维频谱的特性，采用了自适应比特分配的方式，既可以得到优于传统频域压缩算法的信噪比，又可以满足星上实现对运算量的要求。

附图说明

图1斜视SAR原始数据频域压缩实用化比特分配流程图。

图2斜视SAR原始数据二维频谱幅度仿真图。

图3是本发明的斜视SAR原始数据二维频谱比特分配示意图。

具体实施方式

本发明的一种星载斜视SAR原始数据实用化频域压缩比特分配方法，由传输数据率、分块数以及距离向过采样系数确定比特分配方案；比特分配时，分别对斜视SAR二维频谱进行距离向方位向分块，计算各块幅度均值大小并排序；按幅度均值大小以及比特分配方案对各块数据分配不同的比特数，无需进行多普勒中心估计。

具体操作包括：根据已知的传输数据率、分块数以及距离向过采样系数计算出不同压缩比特的分配比例；根据距离向过采样率，将斜视SAR回波的二维频谱在距离向发射带宽以外的部分置零；沿距离向方位向对频谱进行分块，计算各块幅度均值并按大小排序；按幅度均值大小以及不同压缩比特的分配比例对各块数据进行BAQ压缩。其中幅度均值较大的为高能量区，分配较多比特；幅度均值较小的为低能量区，分配较少比特。

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

图1为斜视SAR原始数据频域压缩实用化比特分配流程图。假设按照系统传输数据率的要求，每个采样点实部或虚部的平均编码比特数为R bits/sample；距离向过采样率为α_os，r；沿方位向距离向的分块数为M×N。

将斜视SAR原始数据作二维FFT变换到二维频域，则二维频谱沿距离向的能量主要分布在发射信号带宽之内，占距离向频谱总长度的比例为：

η_r＝1/α_os，r×100％    (1)

将距离向频谱的弃置区(发射信号带宽以外的部分)置零，并将发射信号带宽之内的频谱沿方位向和距离向平均分成M×N块。假设压缩比特分配方式为：分配pbit的数据块个数为A，分配qbit的数据块个数为B，且p＞q，则

A+B＝M×N                (2)

$\underset{A}{\max }\{\left(\frac{p\·A+q\·B}{A+B}\right)\×{\mathrm{\η}}_r\≤R\}---\left(3\right)$

且A、B均为大于等于0的整数，由此可以计算出斜视SAR的频域压缩比特分配方法。

计算各分块数据的幅度均值并从大到小排序，对前A个幅度均值较大的数据块进行pbitBAQ压缩；对后B个幅度均值较小的数据块进行qbitBAQ压缩，再将各块数据的幅度均值与压缩后的数据进行编码下传。

解码时，根据相应的幅度均值以及比特分配方案判定每个采样点的编码位数，并按照传统BAQ解码器进行解码；将解码后的数据按原始回波数据块的大小在距离频谱弃置区补零，再进行2维IFFT变化即可得到时域解压缩后的原始数据。

下面给出斜视SAR频域压缩比特分配方法的实施例：假设斜视SAR的斜视角为30°，回波的二维频谱幅度仿真图如图2所示。由图2中可以看出，沿距离向，在发射调频信号带宽以外的部分频谱能量很低(距离向的暗区)；沿方位向，二维频谱存在倾斜，方位向FFT的周期性反折导致方位向频谱分裂，多普勒中心频率附近能量较高，多普勒带宽以外的能量较低(方位向的暗区)，主要由天线方向图副瓣产生。

假设每个采样点实部或虚部的平均编码比特数为3bits/sample；距离向过采样率为1.1；方位向距离向的分块数为8×4；高能量区采用4bitBAQ压缩，低能量区采用2bitBAQ压缩，则二维频谱压缩比特分配方式如图3所示。

由公式(1)：η_r＝1/α_os，r×100％＝90.91％，将沿距离向发射调频信号带宽以外的部分置0，如图3标注0bit区域所示。

由公式(2)和(3)：A+B＝32且

可以计算出A为20，B为12。则按各数据块的能量大小，对能量较高的数据块进行4bit压缩，如图3标注4bit区域所示，共20块；对能量较低的数据块进行2bit压缩，如图3标注2bit区域所示，共12块。

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，凡是依据本发明方法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 (1)

1.一种星载斜视SAR原始数据实用化频域压缩比特分配方法，其特征在于：包括：

A)根据传输数据率、分块数以及距离向过采样系数确定比特分配方案；

B)比特分配时，分别计算各分块数据幅度均值，并由大到小排序；

C)无需大运算量的多普勒中心估计，由各块数据幅度均值大小区分高低能量区，并进行比特分配；

其中，所述A)步，包括：

A1)根据距离向过采样系数确定距离向频谱的弃置区，并将其置零；

A2)将有效频谱区域沿方位向和距离向分成M×N块，M和N均为大于0的整数，分块方式与BAQ压缩分块方式相同；

A3)根据传输数据率、分块数以及距离向过采样系数计算出不同压缩比的分配比例；

所述A3)步：按照系统传输数据率的要求，每个采样点实部或虚部的平均编码比特数为Rbits/sample；距离向过采样率为α_os，r；沿方位向距离向的分块数为M×N，M、N均为大于0的整数；二维频谱沿距离向的能量主要分布在发射信号带宽之内，占距离向频谱总长度的比例为：

η_r＝1/α_os，r×100％(1)

假设进行pbitBAQ压缩的数据块个数为A，进行qbitBAQ压缩的数据块个数为B，且p＞q，A、B均为大于等于0的整数，则比特分配方案的计算公式如下：

A+B＝M×N    (2)

$\underset{A}{\max }\{\left(\frac{p\·A+q\·B}{A+B}\right)\×{\mathrm{\η}}_r\≤R\}---\left(3\right)$

由公式(2)和(3)计算出A和B的值，即为比特分配方案；

所述C)步：各分块数据幅度均值由大到小排序，前A个幅度均值较大的数据块为高能量区，分配pbit；后B个幅度均值较小的数据块为低能量区，分配qbit。

Images