BAQ算法仿真及分析精品资料

1、BAQ算:UZ分析空问电子技术杂志»2015年弟一期ISAR的数据特性及BA(）的作用SAR回波数据具有以下一些特性10：(1)1、Q两路信号均为近似零均值的高斯分布且I、Q两路信号彼此独立；(2)样本问的相关性很微弱；(3)具有类白噪声的频谱；(4)数据动态范围大；(5)距离向和方位向的方差缓慢变化；(6)数据率庞大。数据问的相关性是各种压缩算法利用的重要因素SAR原始数据问的相关性微弱导致SAR数据压缩算法的选择局限在很小的一个范围内。虽SAR数据压缩算法的种类繁多但是压缩效果一股的BA(压缩算法却是最简单、速度最快、最实用一种压缩算法且BAQ数据压缩可以带来以下的好处)减少数据

2、率。可以降低数传速率而不减少相位信息；可以将更多信息(极化和多频信息)传至地面减少存储需要的数据量。在数据向地面发射之刖可以存储更多的数据当卫星轨道处丁无数据链路区段时这一特点显得较为重要。不改变图像的几何分辨率11；(4)不引起图像的几何失直11；(5>)对图像的辐射分辨率影响很小11。2EAQ压缩算法简介21EAQ算法原理BA(）压缩算法的思想是通过对大数据块划分使/曰每一分块数据的动态范围远小丁整块数据的特占八、从而实现整块数据的自适应里化。从全局来看获/曰了较大的动态范围。使用BAQ压缩算法的基础是认为SAR原始数据是在距离向和方位向具有零均值、缓变方差的高斯分布信号。BA(）压

3、缩算法的实现原理框图如图1所示11。从图1可归纳BA(）压缩算法的实现步骤为：(1)将需压缩的原始数据分成若十小块计算块内样本的幅度均值根据均值估算方差。应用这个方差将块内数据归一化使之符合均值为零方差为1的标准高斯分布。以(01)高斯分布为基础预先计算好里化电半和输出电半。用归一化后的数据与里化电半比较/曰到里化后的码字。将编码及对应的块幅度均值一起打包下传至地面。在地面上根据接收到的数据、各数据块的方差以及输出电半恢复出原始数据22BAQ算法求解的关键技术压AQB缩算法的重占八、在丁如何合理的对数据分块、分块数据标准差的求解以及根据分块数据求解判决电半和里化电半。BAQ、分块既不台匕北太大

4、要尽可台匕北准确地跟踪回波数据幅度在距离向和数据向的起伏;也不台匕北太小必须保证用该块数据估计出的标准差台匕目匕可靠地反映该数据块的统计特性。即分块必须足够小以保证每一分块中估计出的方差值包；分块必须足够大以保证台匕北有效地估计出每一分块的方差值。对SAR来讲在距离向分块应小丁发射脉冲所对应的采样占八、数;在方位向应小丁合成孔径占八、数。一股地分块的大小取为10:32:x32(方位X距离)。假设将原始数据分成Ka><Kr的子块Ka、Kr分别是距离向和方位向的占八、数。若原始数据的字长为n位每个子块产生一个b位的门限电半则baQ算法的压缩比为。3一种改进的BAQ算法由丁SAR原始数据

5、的动态范围太大既要昭八、顾到小信号乂不使大信号饱和是一个很困难的事情所以如果AG(C调节不当或者地面反射突变造成接收机饱和很多采样数据就会等丁A/D变换器的最大值和最小值。原始数据的分布近似服从高斯分布是传统BA(Q算法的重要条件。实际上大多数回波数据也很好地符合这个条件但是在上述情况下回波数据中含有较多的饱和数据传统BA(）算法的基本条件已经不台匕北满足若仍使用传统BA(）算法进行里化就会造成很大的_t=r差这时需要对传统BA(算法进行改进以便更好地适用丁实际的SAR信号压缩处理中原始数据经过8位A/D转换器(At)C0，3D1)00)里化由丁此AD有固之流128所以最大值为255最小值为0

6、对大里回波数据的统计发现在局部集中区域中最大值和最小值的出现频率远远高丁其他中问值的出现频率甚至几倍丁数据均值的出现频率；除了最大值和最小值的区域中问区域基本上符合高斯分布。由丁原始数据含有过多饱和成分只在一的区域并不会延伸到所有的数据段所以在数据压缩刖先要对需要量化的数据进行判断判断饱和数据是否多到需要进行特别处理的程度。传统BAQ算法的设计思想就是在数据分布密集的区域取较小的里化区问在数据分布稀疏的区域取较大里化区问。这样在均方_t=r差的息义下全局里化_t=r差达到最小。根据这个思想由丁最大值和最小值是局部数据非常集中的区域所以有必要用专门码字来表示;而对丁中问值由丁数据仍然台匕北够很好

7、地符合高斯分布所以仍然使用传统BA(Q算法对其里化。改进的BAQ算法具体实现步骤分4大步:(1)接收到原始数据之后先对其进行分块然后统计块内饱和数据在块内所占的分比同时统计出非饱和数据的方差。预先设置一个分比当饱和数据所占分比小丁此值时对数据块进行传统BAQ算法里化；当饱和数据所占分比大丁此值时采用对饱和数据单独编码的方法其余数据仍然使用根据高斯分布计算次曰出的门限电半进行里化。下传的数据包括里化后数据、各数据块的方差和各数据块的里化方法指示。在地面上根据里化的方法和数据块的方差恢复出原始的数据。改进的baQ算法的实质是根据数据块的统计特性自适应地选择均方_t=r差最小的里化方法。如果数据全没

8、有饱和情况那么这种算法也全不会影响里化的质里所以是一种通用的里化方法。对比传统BAQ算法改进的BA(）算法可以带来2大好处：(1)在计算方差的时候由丁除去了饱和的数据使里化的方差更好地符合非饱和数据减少了非饱和数据里化的【口差。由丁饱和数据产生的很大的里化_t=r差变成了无【口差。4实验结果41里化信噪比结果对比为了验证改进的BAQ算法的效果本文以实际的SAR原始数据作了3次实验分别是直接取高3位里化、3比特传统BAQ算法里化3比特改进的BA(算法里化。数据块为16384,*16384占八、数。传统BAQ算法是根据均方最小【口差准则/曰出的而改进的BA(）算法是在数据含有饱和成分时继续贯彻最小

9、均方_t=r差准则/曰"寸出的所以这两种算法的衡里标准就是SQR。使用二种方法对原始数据里化结果如表1所示。噪声功率£表示原始数据和重建数据问里化_t=r差的绝对测里(T为标准差。从以上的对比结果来看使用直接取高3位里化方法时饱和数据对噪声功率影响大;而对丁传统BA(Q算法饱和成分越多里化信噪比越低；而对丁改进的BAQ算法含有饱和成分的数据块饱和成分越多量化信噪比越高;所以在提高量化信噪比方面改进的BA(）算法优丁传统BA(）算法。42恢复的数据结果对比从原始数据的统计特性来看当饱和成分达到20%）以上时非饱和部分的数据呈现近似二角分布。但是饱和成分过多并不是数据没有用处仍

10、要进行里化下传。下面通过对使用这两种压缩算法里化T传后恢复的数据与原始数据比较来分析这两种压缩算法的效果。两种压缩方法恢复的数据与原始数据对比结果如图2所示。两种压缩方法恢复的数据与原始数据的信号_t=r差对比结果如表2所示。从图2可看出改进的BA(算法里化下传后恢复的数据较接近原始数据；传统baQ算法量化下传后恢复的数据与原始数据对比效果较差尤其是在2100个点后幅值比实际幅值整个抬高了表2里地给出了这两种压缩方法恢复的数据与原始数据的信号误差。实验结果表明改进的BAQ算法对丁降低含有较多饱和成分原始数据的里化_t=r差有很大的帮助。在处理非饱和数据时这两种压缩算法效果接近。但是由丁改进的BA(算法对饱和部分的数据作了特殊的处理而传统BA(）算法在处理饱和数据时会造成很大的_t=r差所以总体上改进的BA(）算法优丁传统BAQ算法；而且改进的BA(Q算法计算里增加不大易丁实现所以它是一种比较实用的SAR原始数据压缩方法。5结束语虽然合成孔径达的数据压缩在信号的处理中必不可少但是由丁对速度的要求很多高性台匕北的算法很难应用。因此压缩效果一股的BA(Q算法以其最简单、速度最快、最实用而成为现在唯一实用的合成孔径达压缩算法。在实际应用中SAR的回波数据中往往含有饱和数据若仍使用传统BAQ算