DE102019106858B3

DE102019106858B3 - Verfahren zum Rekonstruieren einer fehlenden Abtastung eines korrelierten Signals in einem SAR-System

Info

Publication number: DE102019106858B3
Application number: DE102019106858.4A
Authority: DE
Inventors: Nicola Gollin; Michele Martone; Gerhard Krieger; Michelangelo Villano; Paola Rizzoli
Original assignee: Deutsches Zentrum fuer Luft und Raumfahrt eV
Current assignee: Deutsches Zentrum fuer Luft und Raumfahrt eV
Priority date: 2019-03-18
Filing date: 2019-03-18
Publication date: 2020-06-25
Anticipated expiration: 2039-03-19
Also published as: EP3712656A1

Abstract

Das Verfahren zum Rekonstruieren einer fehlenden Abtastung eines korrelierten Signals in einem SAR-System, insbesondere zur effektiven Datenvolumenreduktion in dem SAR-System, umfasst das Bereitstellen, mit einer vorbestimmten Abtastfrequenz, einer Aufeinanderfolge von digitalen Abtastwerten eines korrelierten analogen Signals mit einem Vorwissen über eine Position eines fehlenden digitalen Abtastwertes innerhalb der Aufeinanderfolge von digitalen Abtastwerten, wobei die digitalen Abtastwerte eine vorbestimmte Bitrate aufweisen, die von einer vorbestimmten Anzahl von Bits definiert wird; und das Kodieren der Aufeinanderfolge von digitalen Abtastwerten anhand einer prädiktiven Quantisierung N-ter Ordnung, wobei N einer natürlichen Zahl gleich oder größer als 1 ist. Der Verfahren umfasst ferner das Wiederherstellen eines fehlenden digitalen Abtastwertes durch Kodieren digitaler Abtastwerte, die den fehlenden digitalen Abtastwerten folgen, durch Anwenden einer prädiktiven Quantisierung dynamischer Ordnung, so dass für den ersten digitalen Abtastwert, der dem fehlenden digitalen Abtastwert folgt, eine Quantisierung durchgeführt wird; und das Durchführen einer Quantisierung prädiktiver Ordnung für jeden der j-ten digitalen Abtastwerte, die dem fehlenden digitalen Abtastwert folgen, bis zum j-ten digitalen Abtastwert, der dem fehlenden digitalen Abtastwert folgt, mit j = 2,3,...,N, wobei, solange 2 ≤ j ≤ N, eine prädiktive Quantisierung j-1-ter Ordnung für jeden j-ten digitalen Abtastwert durchgeführt wird, der dem fehlenden digitalen Abtastwert folgt, für den j ≥ N+1 gilt.

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Rekonstruieren einer fehlenden Abtastung eines korrelierten Signals in einem SAR-System (Synthetic Apterture Radar, dt. Radar mit synthetischer Apertur), insbesondere zur effektiven Datenvolumenreduktion in dem SAR-System. Die Erfindung kann vor allem in versetzten SAR-Systemen oder in SAR-Systemen mit lückenhaften SAR-Daten verwendet werden.
Die vorliegende Erfindung betrifft die allgemeine Signalverarbeitung. Betrachtet wird ein teilweise korreliertes Signal, das durch einen Kanal mit eingeschränkter Kapazität übertragen werden muss und an bestimmten bekannten Positionen von fehlenden Abtastungen betroffen ist (d. h. solche Abtastungen können aus irgendeinem Grund nicht durch den Kanal übertragen werden und werden in dem empfangenen Signal als Informationslücken dargestellt). Die Aufgabe besteht in der effizienten Diskretisierung und Kodierung des Signals durch Optimieren der resultierenden Datenrate und Gesamtsignalqualität. Das Vorwissen über die Position der fehlenden Abtastungen ermöglicht eine bessere Signalrekonstruktion anhand der gemeinsamen Ausführung von variabler Bitratenzuteilung zusammen mit prädiktiver Kodierung. Auf diese Weise kann die Kodierung des Signals ausgeführt werden durch Erreichen der gleichen Qualität wie bei Techniken nach dem Stand der Technik, indem gleichzeitig die durch den Kanal das übertragende Datenvolumen (Bitrate) reduziert wird. Ein vereinfachtes Blockschema des Verfahrens ist in 1 abgebildet, in welcher der obere Teil den Kodierungsprozess darstellt, in dem durch Prädiktion und Quantisierung die effiziente Übertragung des Kanals eines teilweise korrelierten Signals mit fehlenden Abtastungen ermöglicht wird, und in welcher der untere Teil den Prozess der Dekodierung und Signalrekonstruktion (Interpolation) darstellt.
Zum effizienten Kodieren von Signalen, die einen gewissen Grad an Korrelation aufweisen, ist prädiktive Quantisierung in der Literatur bekannt und kommt insbesondere im Gebiet von Audio-/Sprachsignalen weitgehend zum Einsatz. Typischerweise wird eine feste Ordnung für den Prädiktionsfilter in der Systemgestaltungsstufe definiert in Abhängigkeit von dem erreichbaren Prädiktionsgewinn und der Systemkomplexität. Quantisierungstechniken nach dem Stand der Technik weisen typischerweise eine konstante Bitrate (d. h. zeitlich nicht veränderlich) auf, die als gegenläufige Abhängigkeit zwischen der Datenrate und der resultierenden Qualität des rekonstruierten Signals ausgewählt wird (d. h. je höher die Bitrate, desto höher die Signalqualität und desto größer der erforderliche Speicher zum Speichern des Signals). Fehlende Abtastungen werden dann wiederhergestellt, indem eine geeignete Interpolation durchgeführt wird, die die Rekonstruktion der Informationslücke durch Ausnutzen der benachbarten Abtastungen und der Korrelationseigenschaften unter ihnen ermöglicht.
Die Anwendung der prädiktiven Quantisierung bei versetzten SAR-Systemen ist beschrieben in: GOLLIN, Nicola: Predictive quantization for staggered synthetic aperture radar systems. Trient, 2018 (DLR-IB-HR-OP-2019-77). 89 S. - Trient, Univ., Master thesis, 2018.
Prädiktive Quantisierung beruht auf der Korrelation zwischen benachbarten Abtastungen. In diesem Szenario führt das Vorhandensein einer Lücke (fehlende Abtastung) zu bestimmten Zeitpunkten dazu, dass sich die statistischen Eigenschaften, auf deren Grundlage der Prädiktionsfilter entworfen wird, verändern. Das führt wiederum zu einer ungenauen Prädiktion der nachfolgenden Abtastungen, wodurch sich die resultierende Leistung verschlechtert. Außerdem gilt für den Fall des Abtastverlustes, dass je höher die Ordnung der Prädiktion ist, desto ungenauer ist die Diskretisierung der Abtastungen, die nach der Lücke auftreten (d. h. eine Art Fehlerfortpflanzung tritt auf). Zudem werden durch die Verwendung einer konstanten Bitrate bei Vorhandensein von Lücken keine ursprünglich für die fehlende Abtastung zugeteilten Ressourcen (Bits) ausgenutzt, die keine brauchbaren Informationen enthalten.
Aufgabe der Erfindung ist es, ein verbessertes Verfahren zur Rekonstruktion von einer fehlenden Abtastung von korrelierten Signalen in einem SAR-System für eine effektive Datenvolumenrekonstruktion bereitzustellen.
Zur Lösung dieses Problems anhand der Erfindung wird ein Verfahren bereitgestellt zum Rekonstruieren einer fehlenden Abtastung eines korrelierten Signals in einem SAR-System, insbesondere zur effektiven Datenvolumenreduktion in dem SAR-System, mit folgenden Schritten:

- Bereitstellen, mit einer vorbestimmten Abtastfrequenz, einer Aufeinanderfolge von digitalen Abtastwerten eines korrelierten analogen Signals mit einem Vorwissen über eine Position eines fehlenden digitalen Abtastwertes innerhalb der Aufeinanderfolge von digitalen Abtastwerten, wobei die digitalen Abtastwerte eine vorbestimmte Bitrate aufweisen, die von einer vorbestimmten Anzahl von Bits definiert wird,
- Kodieren der Aufeinanderfolge von digitalen Abtastwerten anhand einer prädiktiven Quantisierung N-ter Ordnung, wobei N einer natürlichen Zahl gleich oder größer als 1 ist, und
- Wiederherstellen des fehlenden digitalen Abtastwertes durch
- - Kodieren digitaler Abtastwerte, die den fehlenden digitalen Abtastwerten folgen, durch Anwenden einer prädiktiven Quantisierung dynamischer Ordnung, so dass
- - für den ersten digitalen Abtastwert, der dem fehlenden digitalen Abtastwert folgt, eine Quantisierung durchgeführt wird, und
- - Durchführen einer Quantisierung prädiktiver Ordnung für jeden der j-ten digitalen Abtastwerte, die dem fehlenden digitalen Abtastwert folgen, bis zum N-ten digitalen Abtastwert, der dem fehlenden digitalen Abtastwert folgt, mit j = 2,3,...,N,
  - - wobei für 2 ≤ j ≤ N, eine prädiktive Quantisierung (j-1)-ter Ordnung durchgeführt wird und
  - - wobei eine prädikative Quantisierung N-ter Ordnung für jeden j-ten digitalen Abtastwert für den j ≥ N+1 gilt durchgeführt wird, der dem fehlenden digitalen Abtastwert folgt.

Die Vorinformation der Position der Lücken spielt eine entscheidende Rolle in der Erfindung, da auf diese Weise ein dynamisches Verhalten des Prozesses in zwei Bereichen ermöglicht wird: der Prädiktionsordnung und, wenn wünschenswert, der Bitrate, die beide dynamisch in der Lückenumgebung eingestellt werden. Entsprechend der vorgeschlagenen Technik, unter Berücksichtigung des Rückgangs der Korrelation nach einer Lücke, startet der Kodierer mit direkter (das heißt nicht prädiktiver Quantisierung) bei der es sich z.B. um eine blockweise Quantisierung, wie beispielsweise eine block-adaptive Quantisierung handelt, und wechselt dann zu einer prädiktiven Quantisierung mit steigender Ordnung, bis eine gezielte Prädiktionsordnung erreicht ist, die im Vorfeld in der Systemgestaltungsstufe definiert wurde.
In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform der Erfindung wird eine dynamische Bitzuteilung für die Abtastwerte in der Umgebung der Lücke durchgeführt. Durch diese dynamische Bitzuteilung in der benachbarten Umgebung der Lücke wird eine genauere Interpolation der fehlenden Informationen ermöglicht. Im Falle einer Lücke enthalten die ursprünglich dem fehlenden Abtastwerten zugeteilten Ressourcen (Bits) nämlich keine brauchbaren Informationen. Diese Ressourcen können für die Abtastungen benachbart zur Lücke eingesetzt werden, um eine bessere Rekonstruktion der fehlenden Abtastung nach geeigneter Interpolation zu erreichen, also durch Minderung von Interpolationsfehlern aufgrund der begrenzten Signalkorrelations- und Quantisierungsleistung. Durch die gemeinsame Ausführung von dynamischer Prädiktionsordnung und variabler Bitratenzuteilung wird eine effiziente Leistung gewährleistet zu Lasten einer geringen Erhöhung der erforderlichen Systemkomplexität.
In einer weiteren bevorzugten Ausführungsform der Erfindung wird die Anzahl von Bits des fehlenden digitalen Abtastwertes verwendet, um die Bitrate für mindestens einen der digitalen Abtastwerte benachbart zu dem fehlenden digitalen Abtastwert zu erhöhen.
Zusätzlich oder alternativ wird das Erhöhen der Bitraten für mindestens zwei der digitalen Abtastwerten benachbart zu dem fehlenden digitalen Abtastwert im gleichen Maße oder im Wesentlichen im gleichen Maße angewendet.
In einer anderen Ausführungsform der Erfindung wir die Anzahl von Bits des fehlenden digitalen Abtastwertes verwendet, um die Bitrate des digitalen Abtastwertes zu erhöhen, der dem fehlenden digitalen Abtastwert unmittelbar vorausgeht, und um die Bitrate von mindestens einem digitalen Abtastwert zu erhöhen, der dem fehlenden digitalen Abtastwert folgt.
In einer weiteren Ausführungsform der Erfindung wird die Anzahl von Bits des fehlenden digitalen Abtastwertes verwendet, um die Bitrate des digitalen Abtastwertes zu erhöhen, der dem fehlenden digitalen Abtastwert unmittelbar vorausgeht, und um die Bitrate von mindestens zwei digitalen Abtastwerten zu erhöhen, die dem fehlenden digitalen Abtastwert folgen.
In einer weiteren Ausführungsform der Erfindung wird die Anzahl von Bits des fehlenden digitalen Abtastwertes verwendet, um die Bitrate des digitalen Abtastwertes zu erhöhen, der der fehlenden digitalen Abtastung unmittelbar vorausgeht, und um die Bitrate des digitalen Abtastwertes zu erhöhen, der dem fehlenden digitalen Abtastwert unmittelbar folgt, so dass jede dieser Bitraten um die Hälfte der vorbestimmten Anzahl von Bits erhöht wird.
Typischerweise wird beim Entwerfen des Systems und Definieren der Systemleistung N derart bestimmt, dass das Ergebnis der Autokorrelationsfunktion des N-ten digitalen Abtastwertes, der dem fehlenden digitalen Abtastwert folgt, zumindest gleich einem vorbestimmten Schwellenwert ist oder diesen überschreitet.
Das erfindungsgemäße Verfahren ist als ein standardmäßiger prädiktiver Quantisierer mit variabler Prädiktionsordnung aufgebaut, unter der Annahme einer ausreichenden Korrelation zwischen den Abtastungen (wie für prädiktive Quantisierungstechniken erforderlich) und, falls wünschenswert, mit variabler Bitrate. Die Beiträge der Erfindung lassen sich mit den folgenden zwei Aspekten aufzeigen:

- Die Ordnung des Prädiktors muss dynamisch eingestellt werden durch Kodieren der Abtastung, die einer Lücke folgt, anhand eines standardmäßigen „direkten“ Quantisierers (d. h. nicht prädiktiv). Anschließend wird die folgende Abtastung durch einen Prädiktor 1-ter Ordnung kodiert, der die Informationen, die nur von der vorherigen Abtastung ausgeführt wurden, für die Abtastprädiktion ausnutzt; die nächste Abtastung wird dann durch einen Prädikator 2-ter Ordnung kodiert (allgemein gilt, dass die j-te Abtastung nach der Lücke mit einem Prädiktionsfilter der Ordnung j-1 kodiert wird). Die Prädiktionsordnung wird erhöht bis die operative Ordnung der Prädiktion erreicht wird, die in der Systemgestaltungsstufe als gegenläufige Abhängigkeit zwischen der Systemkomplexität und dem erreichbaren Prädiktionsgewinn (der wiederum von den Korrelationseigenschaften des betrachteten Signals abhängig ist) definiert wird.
- Die dynamische Bitzuteilung wird eingeleitet, um die ursprünglich den Lückenpositionen zugeteilten Ressourcen, die keinen informativen Inhalt aufweisen, auszunutzen. Bei einer fehlenden Abtastung und dessen im Vorfeld bekannte zeitliche Position sind die Bits zum Kodieren solch einer fehlenden Abtastung überflüssig und werden daher ausgenutzt, um die Rekonstruktionsqualität der Abtastungen vor und nach der Lücke zu erhöhen. Dies ist erforderlich, da die fehlende Abtastung in einer späteren Stufe durch geeignete Interpolation wiederhergestellt wird, wobei die Abtastungen benachbart zur Lücke die meisten Informationen tragen und daher so genau wie möglich dargestellt werden müssen. Hierfür ist ein effizienter Weg, um die statistischen Eigenschaften des Signals zu berücksichtigen, beispielsweise die beste lineare erwartungstreue (Best Linear Unbiased - BLU) Schätzung des Signals selbst an den gewünschten Stellen zu implementieren, wie in der Literatur bekannt. Beispielsweise werden bei einer durchschnittlichen Bitrate von k Bits je Abtastung in Anwesenheit einer Lücke zusätzlich k/2 Bits für die Abtastungen vor und nach der Lückenposition zugeteilt, so dass die vorherigen und nachfolgenden Abtastungen eine Bitrate von k+k/2 aufweisen unter Berücksichtigung einer fehlenden Abtastung (schwarz) zu einem bestimmten Zeitpunkt eines Signals, das mit k Bits je Abtastung quantisiert wurde, um die Gesamtquantisierungsleistung zu erhöhen (abgebildet in 2). Die Leistung unterschiedlicher Zuteilungsstrategien in der Lückenumgebung wurde ausgewertet und zeigt, dass eine höhere Signalqualität erzielt wird, indem die ursprünglich den fehlenden Abtastungen zugeteilten Bits gleichmäßig an die Abtastungen unmittelbar vor und nach der Lücke verteilt werden. Alternative Bitzuteilungsstrategien sind in der Tabelle in 3 abgebildet.

Die Erfindung wird im Folgenden unter Bezugnahme der Zeichnungen detaillierter beschrieben, wobei die Zeichnungen Folgendes darstellen:

1 ein vereinfachtes Blockschema der Erfindung,
2 eine potentielle Bitzuteilungsstrategie (schematisch),
3 eine Tabelle mit alternativen Bitzuteilungsstrategien,
4 PRI-Sequenz (Pulse Repetition Interval, dt. Impulswiederholungsintervall) eines SAR mit konstantem PRI (links) und eines versetzten SAR (rechts),
5 ein Signalverlauf, der die theoretische Korrelation zwischen Roh-Azimut-Abtastungen in Abhängigkeit von einer Zeitverzögerung (PRI) darstellt,
6 eine schematische Darstellung einer PBAQ (predictive block-adaptive quantization, dt. prädiktive block-adaptive Quantisierung) 4-ter Ordnung mit einer 4 bps Bitratenumsetzung auf SAR-Rohdaten, und
7 Auswertung der SQNR (Signal-to-Quantization Noise Ratio, dt. Signalzu-Quantisierungs-Rausch-Verhältnis) nach SAR-Fokussiervorgang.

Als Beispiel für die Anwendung der Erfindung wird im Folgenden die Rohdaten-quantisierung eines versetzten SAR-Systems betrachtet.
Ein Radar mit synthetischer Apertur (SAR) stellt heutzutage eine anerkannte Technik für eine große Bandbreite an Fernerkundungsanwendungen dar, die hochauflösende Bilder der Erdoberfläche unabhängig von Tageslicht und Wetterbedingungen erfassen können. Ein herkömmlicher SAR ist jedoch durch die Impulswiederholungsfrequenz (Pulse Repetition Frequency - PRF) beschränkt auf die Bildgebung weiter Streifen und gleichzeitig auf die Bildgebung hoher Azimutauflösungen. Um diese Beschränkung zu überwinden, wurden in den letzten Jahrzehnten innovative, Radartechniken für die Raumfahrt vorgeschlagen, mit denen eine hochauflösende Bildgebung großer Streifenbreiten ermöglicht wird durch Ausnutzen von Multi-Azimut-Kanälen (MAC) und digitaler Strahlformung (Digital Beamforming - DBF) im Höhenwinkel, um ein Scan-on-Receive (SCORE) zu erreichen. Alternativ ermöglicht ein einkanaliger SAR, der auf der simultanen Aufzeichnung mehrerer von unterschiedlichen Richtungen empfangenen Echoimpulse basiert (so genannter Multi-Beam-Modus), eine weitere Vergrößerung der beleuchteten Fläche, indem reduzierte Antennengrößen beibehalten und der Einsatz von Burst-Modi vermieden wird. Solche Systeme sind weiterhin durch das Vorhandensein von Blindentfernungen über dem Streifen eingeschränkt, die entstehen, da der Radar nicht gleichzeitig senden und empfangen kann. Die Möglichkeit, die Variationen der Impulswiederholungsintervalle (PRI) auszunutzen, um das Probleme der Blindentfernung zu lösen, wurde zunächst unabhängig in verschiedenen Veröffentlichungen vorgeschlagen. Die Idee gipfelte dann in dem versetzten SAR-Konzept, das eine verfeinerte Gestaltung der PRI-Sequenzen, die Verwendung einer geeigneten Interpolation der Rohdaten und die Berücksichtigung der Mehrdeutigkeiten [1], [2], [3] beinhaltet. Durch zyklisches Ändern des Impulswiederholungsintervalls (PRI) ermöglicht ein versetzter SAR die Entfernungspositionen solcher Datenlücken entlang der Azimutdimension zu variieren (d. h. zu „versetzen“). Auf diese Weise ist eine hochauflösende Bildgebung eines großen, kontinuierlichen Streifens von bis zu 350 km ohne eine lange Antenne mit mehreren Aperturen möglich.
Das Erfordernis der Streifenbreite und der Auflösung zusammen mit der Verwendung großer Bandbreiten und mehrerer Aufnahmekanäle ist eindeutig mit der Erzeugung eines großen Datenvolumens verbunden, was aus Sicht der Missionsgestaltung mit höheren Anforderungen an den On-Board-Speicher und die Downlink-Kapazität verbunden ist. Im Zusammenhang mit einkanaligen, versetzten SAR-Systemen wurde in [4] ein Verfahren vorgeschlagen, das eine Interpolation in Kombination mit Tiefpass-Doppler-Filterung und Dezimierung der erfassten Rohdaten umfasst, und eine Datenreduktion von bis zu 50 % zu Lasten eines erheblichen On-Board-Rechenaufwands ermöglicht. In diesem Szenario stellt die SAR-Rohdaten-Quantisierung einen äußerst wichtigen Aspekt dar, da die Anzahl von Bits, die zum Digitalisieren des aufgenommenen Radarsignals verwendet wurden, einerseits unmittelbar die Leistung der resultierenden SAR-Produkte beeinflusst und andererseits die Gesamtmenge von Daten definiert, die von dem System zu verwalten sind.
Heutzutage ist eines der am meisten verwendeten Verfahren zur SAR-Rohdaten-Kompression die block-adaptive Quantisierung (BAQ). Die BAQ ist eine verlustbehaftete Datenreduktionstechnik, bei der eine räumlich variierende Schätzung der Rohdatenstatistik eingesetzt wird, um die Quantisierungs-Entscheidungsebenen einzustellen. Die BAQ bietet eine gute gegenläufige Abhängigkeit zwischen Schemakomplexität (als einfacher skalarer Quantisierer), erreichbarem Kompressionsverhältnis und resultierender Bildqualität und stellt daher eine attraktive Lösung zur Datenvolumenreduktion in weltraumgestützten SAR-System dar. In den vergangenen Jahren wurden neue Kompressionsalgorithmen vorgeschlagen, um eine bessere Leistung und Ressourcenoptimierung zu ermöglichen, basierend auf der Implementierung von nicht-ganzzahligen Quantisierungsraten [5], kombiniert mit datengesteuerten Kompressionsschemata [6], [7], [8]. Weitere mögliche Strategien zur Datenvolumenreduktion im Zusammenhang mit mehrkanaligen SAR-Systemen wurden in [9], [10] vorgeschlagen.
Herkömmliche SAR-Rohdaten weisen normalerweise sehr wenig Korrelation zwischen benachbarten Abtastungen auf, die nur teilweise für Kompressionsalgorithmen verwendet werden können. In einem versetzten SAR ist jedoch eine starke Azimut-Überabtastung erforderlich, um die innerhalb der Blindentfernung verlorenen Informationen ordnungsgemäß zu rekonstruieren. Die resultierende Datenredundanz kann daher ausgenutzt werden, um das an Bord zu erfassenden und zu speichernde Datenvolumen zu reduzieren.
Die Erfindung befasst sich mit der Verwendung linearer prädiktiver Kodierung zur On-Board-Datenreduktion in versetzten SAR-Systemen. Die lineare prädiktive Kodierung nutzt die bestehende Korrelation zwischen benachbarten Azimut-Abtastungen aus, die von dem Antennenmuster und der Azimut-Überabtastung eingeleitet wird. Dies ermöglicht ein effizientes Kodieren des Datenstroms, das wiederum eine Reduktion der Anzahl von Quantisierungsbits für eine vorgegebene Soll-Leistung zu Lasten eines geringen Rechenaufwands ermöglicht. The Verwendung prädiktiver Quantisierung im Zusammenhang mit einem herkömmlichen SAR wurde zuvor bereits in [11], [12] untersucht.
Ein versetzter Radar mit synthetischer Apertur (SAR) ist ein innovatives SAR-Erfassungskonzept, welches die digitale Strahlformung (DBF) im Höhenwinkel ausnutzt, um mehrere Empfangsstrahlen zu bilden, und das zudem die kontinuierliche Variation des Impulswiederholungsintervalls ausnutzt, um hochauflösende Bilder eines großen, kontinuierlichen Streifens zu erhalten. Ein versetzter SAR erfordert eine höhere Azimut-Überabtastung als ein SAR mit konstantem PRI, was zu einem erhöhten Datenvolumen führt. Die Verwendung linearer prädiktiver Kodierung wird untersucht, die die Korrelationseigenschaften des nicht gleichförmigen Azimut-Rohdatenstroms ausnutzt. Dementsprechend wird eine Prädiktion jeder Abtastung an Bord als lineare Kombination einer Aufeinanderfolge von vorherigen Abtastungen berechnet. Der resultierende Prädiktionsfehler wird einer Quantisierung und einem Downlink unterzogen, was eine Reduktion der Signalentropie ermöglicht und damit eine Reduktion der für eine vorgegebene Soll-Leistung erreichbaren On-Board-Datenrate. Zudem kann das Vorwissen über die Lückenposition zum dynamischen Anpassen der Prädiktionsordnung ausgenutzt werden, um die Leistung weiter zu verbessern und die Bitratenzuteilung in der Umgebung einer Lücke weiter dynamisch anzupassen, um die Leistung so nochmals weiter zu verbessern. Die Erfindung kann jedoch auch in SAR-Systemen mit lückenhaften SAR-Daten verwendet werden. Schließlich kann die Erfindung auch in anderen System als in SAR-Systemen verwendet werden, in denen eine digitale Signalverarbeitung stattfindet.
In SAR-Anwendungen ist die Datenkodierung ein kritischer Aspekt, da die Datenrate durch die Speicherkapazität der Plattform (z. B. ein Satellit) und die Downlink-Kapazität begrenzt ist und außerdem die Qualität der resultierenden SAR-Produkte beeinflusst. Ein spezifischer Fall des SAR-Systems ist ein SAR-System mit lückenhaften SAR-Daten oder das versetzte SAR-System [1], das die Erfassung eines großen Bodenbereichs (in der Größenordnung von Hunderten von Kilometern) bei jeder Vermessung durch Ausnutzen der digitalen Strahlformung im Höhenwinkel ermöglicht. Nachteil ist, dass in jeder Entfernungslinie einige Abtastungen nicht empfangen werden, da die Antenne in diesem Zeitfenster eine Übertragung durchführt. Die Lage solcher Lücken (fehlende Abtastungen) wird eindeutig durch zeitliche Beschränkungen (Aufnahmegeometrie und Abtastfrequenz) bestimmt und ist daher im Vorfeld bekannt. Insbesondere ein versetzter SAR implementiert die Erfassung durch Variieren des Pulswiederholungsintervalls (PRI) im Azimut, so dass nie zwei nachfolgende fehlende Abtastungen vorliegen. 4 zeigt auf der linken Seite die Lage der fehlenden Abtastung bei konstantem PRI, während auf der rechten Seite die Lage der Lücken nicht festgesetzt ist aufgrund der Verwendung eines versetzten PRI (für dieselbe Bodenbereichserweiterung). Es ist möglich, dass festgestellt wird, dass sich die Lücken bei einem SAR mit konstantem PRI entlang der Azimut-Dimension an der gleichen Entfernungsposition befinden, während sie bei einem versetzten SAR entlang der Entfernung angeordnet sind, so dass eine Azimut-Interpolation ein ordnungsgemäßes Wiederherstellen der Daten ermöglicht. Die Wiederherstellung fehlender Abtastungen erfolgt mit einer BLU-Interpolation entlang des Azimuts und zu diesem Zweck ist eine starke Azimut-Überabtastung erforderlich, um eine angemessene Datenkorrelation zu erhalten. In diesem Beispiel wird die Erfindung zum effizienten Kodieren von Azimut-Rohdatensignalen eingesetzt im Zusammenhang mit der Tandem-L-Mission, einem Missionsvorschlag des DLR für einen hochinnovativen bistatischen SAR. Bei Tandem-L beträgt die durchschnittliche Impulswiederholungsfrequenz (PRF) 2700 Hz, (d. h. das durchschnittliche PRI beträgt 0,37 ms), während die verarbeitete Bandbreite 1130 Hz beträgt, was zu einer Azimut-Überabtastung von ca. 140 % führt.
Für typische SAR-Anwendungen stellt die Quantisierung der SAR-Rohdaten einen äußerst wichtigen Aspekt dar, da die Anzahl eingesetzter Bits zum Digitalisieren der aufgenommenen Radarsignale unmittelbar die Leistung der resultierenden SAR-Produkte beeinflusst, ebenso wie die Gesamtanzahl von Daten, die von dem System zu verwalten sind. Unter Berücksichtigung einer durchschnittlichen Bitrate von 4 Bits/Abtastung (die gewählt wird, um Quantisierungseffekte bei der SAR-Leistung zu minimieren) führt ein direktes Quantisierungsverfahren (d. h. keine Ausnutzung der Korrelationseigenschaften des Signals) für die SAR-Rohdaten zu einer erforderlichen Datenrate von etwa 16 Terabyte pro Tag, was zu erheblichen Einschränkungen bei der Missionsgestaltung führt. Eine On-Board-Lösung zur Reduktion der Datenmenge eines signifikanten Faktors ist für den Missionserfolg unerlässlich.
Im Zusammenhang mit dem versetzten SAR-System nach [4] wurde ein Verfahren vorgeschlagen, das eine Interpolation in Kombination mit einer Tiefpass-Doppler-Filterung und Dezimierung der erfassten Rohdaten umfasst, was eine Datenreduktion von bis zu 50 % zu Lasten eines erheblichen On-Board-Rechenaufwands ermöglicht. Die Erzeugung solcher stark überabgetasteten Daten führt außerdem zu einer höheren Korrelation unter den Abtastungen, was durch die vorgeschlagene Erfindung ausgenutzt werden kann, um eine On-Board-Datenvolumenreduktion zu erreichen. Insbesondere die Korrelation im Rohdatensignal wird durch das Antennenmuster eingeleitet.
Unter Berücksichtigung einer SAR-Azimutlinie wird die für das Tandem-L-ähnliche System erhaltene Abtastungskorrelation in 4 in Abhängigkeit von der Azimutzeit (PRI) dargestellt und das durchschnittliche PRI und die resultierende Korrelation werden durch den grünen Punkt dargestellt. Wie erwartet gilt, dass je größer die Zeitverzögerung zwischen den Abtastungen, desto niedriger die Korrelation. Gemäß dem versetzten SAR-Erfassungsmodus variiert das PRI leicht entlang dem Azimut, wodurch die Korrelation zwischen den Abtastungen nicht konstant ist. Trotzdem wies die Annäherung des tatsächlichen versetzten SAR-Signals mit einem konstanten PRI, das dem durchschnittlichen versetzten PRI für die Gestaltung des prädiktiven Kodierers entspricht, keinen maßgeblichen Leistungsverlust auf. In diesem Szenario wird im Folgenden eine Strategie zur effizienten On-Board-Datenvolumenreduktion mittels der Erfindung vorgeschlagen.
Eine dem Stand der Technik entsprechende Quantisierungstechnik für SAR-Anwendungen ist die block-adaptive Quantisierung (BAQ), die einen Max-Llody-Quantisierer umfasst, der an die Statistiken von Signalblöcken angepasst ist, die sich entlang einer Entfernungslinie einer SAR-Rohdatenerfassung erstrecken. In diesem Szenario wird die prädiktive Quantisierung entlang der Azimutdimension eingesetzt, wo mehr maßgebliche Signalkorrelationen in den Daten erhalten werden (5 zeigt die theoretische Korrelation zwischen Roh-Azimut-Abtastungen in Abhängigkeit von einer Zeitverzögerung, wobei die durchschnittliche Zeitverzögerung von ca. 0,37 ms und die resultierende Korrelation von ca. 0,66 durch gepunktete Linien dargestellt werden).
Unter Berücksichtigung der spezifischen Signalstatistiken und Systemeigenschaften von Tandem-L wird die Kodierung mittels eines prädiktiven Quantisierers 4-ter Ordnung durchgeführt (es wurde nachgewiesen, dass höhere Prädiktionsordnungen nicht zu einer maßgeblichen Leistungsverbesserung führen) und die Kodierung der Prädiktionsfehler wird mit einem Standard-BAQ durchgeführt. Die prädiktive Kodierung wurde speziell so strukturiert, dass sie nach dem Auftreten einer Lücke, die über der Prädiktion beginnt und bis zu einer operativen Prädiktion 4-ter Ordnung reicht, flexibel ist, wie in 6 dargestellt. Jede Zelle stellt eine Abtastung dar und die Nummer steht für die Anzahl von jeder Abtastung zugeteilten Bits. Die höhere Quantisierungsrate neben der Lücke nutzt die Bits der Lücke aus (in diesem Fall 4). Nach der Lücke (schwarze Zellen) wird die ersten Abtastung mit einer direkten BAQ quantisiert (d. h. es wird keine Prädiktion angewandt) und anschließend wird jede nachfolgende Abtastung quantisiert, indem die Prädiktion mit den verfügbaren vorherigen Abtastungen bis zum Erreichen der 4-ten Ordnung durchgeführt wird. Es ist wichtig zu beachten, dass die Lückenlinie in 6 qualitativ ein schwarzes „Vierecke“ aus 4 darstellt: tatsächlich erstrecken sich die Lücken in einem versetzten SAR um eine Abtastung im Azimut und um Hunderte von Abtastungen entlang der Entfernung [1].
Nach Abschluss der Kodierung wird das nicht gleichförmige Signal zum Boden gesendet, wo die BLU-Interpolation durchgeführt wird, um die Daten erneut abzutasten zwecks Bildung eines gleichförmigen PRI-Gitters (das zwingend erforderlich ist, um Standard-SAR-Verarbeitungsalgorithmen anzuwenden).
Nach dem SAR-Fokussiervorgang wird das SQNR ausgewertet, indem verschiedenen Prädiktionsordnungen mit einem BAQ mit konstanter Bitrate (Stand der Technik) verglichen werden. Zusätzlich wird auch die Leistung einer BAQ mit variabler Bitzuteilung berücksichtigt (unter Berücksichtigung des Vorwissens über eine Lückenposition). Die in 7 dargestellten Ergebnisse legen nahe, dass, wenn für diese Anwendung eine 4-Bit-BAQ als Referenz gilt, die Erfindung ermöglicht, dass die gleiche Leistung (SQNR von ca. 22 dB) durch Zuteilen von 3 Bits/Abtastung (d. h. 1 Bit weniger) und Kodieren der Daten mit einem dynamischen prädiktiven Quantisierer 4-ter Ordnung (siehe durchgängige Linie in 7) erreicht wird. Die dargestellten Ergebnisse beziehen sich auch einen BAQ-Quantisierer (als Referenz verwendet), einen BAQ-Quantisierer mit variabler Bitrate in Lückenumgebung („BAQ verteilt“) und eine prädiktive BAQ (PBAQ) an verschiedenen Prädiktionsordnungen, indem eine variable Bitrate und eine dynamische Prädiktionsordnung ausgenutzt werden, wie in der Erfindung vorgeschlagen. Die Umstellung von 4 auf 3 Bits/Abtastung entspricht einer Reduktion der Gesamtdatenrate um 25 % durch leichtes Erhöhen der Komplexität des Systems. Dies wird zu Nutzdaten von 12 Terabyte pro Tag übersetzt im Vergleich zu den 16 Terabyte pro Tag, die mit einer Kompressionstechnik gemäß dem Stand der Technik erreicht wurden. Im Vergleich zu dem in [4] vorgeschlagenen Ansatz ergibt das vorliegende Verfahren eine höhere Datenrate, ermöglicht aber eine einfachere und kostengünstigere Implementierung, d. h. es müssen deutlich weniger Entfernungslinien (bis zu vier, da vier die Soll-Ordnung der Prädiktion ist) auf dem On-Board-Computerspeicher (FPGA) gespeichert werden. FPGA haben tatsächlich starke Speicherbeschränkungen, was die On-Board-Implementierung in Echtzeit zu einer kostentreibenden Herausforderung macht. Darüber hinaus werden die nicht gleichförmig abgetasteten SAR-Rohdaten beibehalten, die für eine fortschrittlichere Verarbeitung am Boden verwendet werden können.
Die vorliegende Erfindung kann zur Gestaltung und Entwicklung zukünftiger SAR-Sensoren verwendet werde sowie zur SAR-Leistungsverbesserung und zur SAR-Missionaufnahmeplanung. Die vorliegende Erfindung kann auch in allen anderen digitalen Signalverarbeitungstechnologien mit blockweiser ganzzahliger Quantisierung verwendet werden.
Zitierte Referenzen

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[9] P. Guccione, M. Scagliola, and D. Giudici, „Principal components dynamic block quantization for multichannel SAR," in IEEE Int. Geosci. Remote Sens. Symp., Bejing, China, July 2016, pp. 2090-2093.
[10] M. Martone, M. Villano, M. Younis, and G. Krieger, „An efficient onboard quantization strategy for multi-channel SAR systems," in Proc. EUSAR, Aachen, Germany, June 2018, pp. 1-6.
[11] E. Magli and G. Olmo, „Lossy predictive coding of SAR raw data," IEEE Trans. Geosci. and Remote Sens., vol. 41, no. 5, pp. 977-987, May 2003.
[12] T. Ikuma, M. Naraghi-Pour, and T. Lewis, „Predictive quantization of range-focused SAR raw data," IEEE Trans. Geosci. and Remote Sens., vol. 50, no. 4, pp. 1340-1348, April 2012.

Abkürzungen

SAR: Synthetic Aperture Radar
PRF: Pulse Repetition Frequency
MAC: Multiple Azimuth Channel
DBF: Digital Beam Forming
SCORE: Scan-on-Receive
BAQ: Block-Adaptive Quantization
DP-BAQ: Dynamic Predictive Block-Adaptive Quantization
BLU: Best Linear Unbiased
PRI: Pulse Repetition Interval
SQNR: Signal-to-Quantization Noise Ratio

Claims

Verfahren zum Rekonstruieren vom fehlenden Abtastungen eines korrelierten Signals in einem SAR-System, insbesondere zur effektiven Datenvolumenreduktion in dem SAR-System, mit folgenden Schritten: - Bereitstellen, mit einer vorbestimmten Abtastfrequenz, einer Aufeinanderfolge von digitalen Abtastwerten eines korrelierten analogen Signals mit einem Vorwissen über eine Position eines fehlenden digitalen Abtastwertes innerhalb der Aufeinanderfolge von digitalen Abtastwerten, wobei die digitalen Abtastwerte eine vorbestimmte Bitrate aufweisen, die von einer vorbestimmten Anzahl von Bits definiert wird, - Kodieren der Aufeinanderfolge von digitalen Abtastwerten anhand einer prädiktiven Quantisierung N-ter Ordnung, wobei N einer natürlichen Zahl gleich oder größer als 1 ist, und - Wiederherstellen des fehlenden digitalen Abtastwertes durch - Kodieren digitaler Abtastwerte, die den fehlenden digitalen Abtastwerten folgen, durch Anwenden einer prädiktiven Quantisierung dynamischer Ordnung, so dass - für den ersten digitalen Abtastwert, der dem fehlenden digitalen Abtastwert folgt, eine Quantisierung durchgeführt wird, und - Durchführen einer Quantisierung prädiktiver Ordnung für jeden der j-ten digitalen Abtastwerte, die dem fehlenden digitalen Abtastwert folgen, bis zum j-ten digitalen Abtastwert, der dem fehlenden digitalen Abtastwert folgt, mit j = 2,3,...,N, - wobei, für 2 ≤ j ≤ N, eine prädiktive Quantisierung (j-1)-ter Ordnung durchgeführt wird und - wobei eine prädiktive Quantisierung N-ter Ordnung für jeden j-ten digitalen Abtastwert durchgeführt wird, der dem fehlenden digitalen Abtastwert folgt, für den j ≥ N+1 gilt.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Quantisierung des ersten digitalen Abtastwertes, der dem fehlenden digitalen Abtastwert folgt, eine blockweise Quantisierung ist, wie beispielsweise eine block-adaptive Quantisierung.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl von Bits des fehlenden digitalen Abtastwertes verwendet wird, um die Bitrate für mindestens einen der digitalen Abtastwerte benachbart zu dem fehlenden digitalen Abtastwert zu erhöhen.
Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass das Erhöhen der Bitrate für mindestens zwei der digitalen Abtastwert benachbart zu dem fehlenden digitalen Abtastwert im gleichen Maße oder im Wesentlichen im gleichen Maße angewendet wird.
Verfahren nach Anspruch 3 oder 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl von Bits des fehlenden digitalen Abtastwertes verwendet wird, um die Bitrate des digitalen Abtastwertes zu erhöhen, der dem fehlenden digitalen Abtastwert unmittelbar vorausgeht, und um die Bitrate von mindestens einem digitalen Abtastwert zu erhöhen, der dem fehlenden digitalen Abtastwert folgt.
Verfahren nach einem der Ansprüche 3 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl von Bits des fehlenden digitalen Abtastwertes verwendet wird, um die Bitrate des digitalen Abtastwertes zu erhöhen, der dem fehlenden digitalen Abtastwert unmittelbar vorausgeht, und um die Bitrate von mindestens zwei digitalen Abtastwerten zu erhöhen, die dem fehlenden digitalen Abtastwert folgen.
Verfahren nach einem der Ansprüche 3 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl von Bits des fehlenden digitalen Abtastwertes verwendet wird, um die Bitrate des digitalen Abtastwertes zu erhöhen, der dem fehlenden digitalen Abtastwert unmittelbar vorausgeht, und um die Bitrate des digitalen Abtastwertes zu erhöhen, der dem fehlenden digitalen Abtastwert folgt, so dass jede dieser Bitraten um die Hälfte der vorbestimmten Anzahl von Bits erhöht wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass N derart bestimmt wird, dass das Ergebnis der Autokorrelationsfunktion des N-ten digitalen Abtastwertes, der dem fehlenden digitalen Abtastwert folgt, zumindest gleich einem vorbestimmten Schwellenwert ist oder diesen überschreitet.