[发明专利]星载SAR原始数据抗饱和矢量压缩编码与解码方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种星载SAR原始数据抗饱和量化编码与解码方法，应用于星载SAR原始数据压缩领域。

背景技术

星载SAR原始数据压缩是解决星载SAR获取的海量数据与星上数据传输带宽难以匹配问题的有效途径。

传统矢量量化方法通过训练集数据，反复迭代计算以匹配原始数据的统计特性，当ADC(Analog-to-Digital Converter)饱和时，由于输入信号的截断效应，原始数据的矢量统计特性不再服从联合高斯分布，极大的降低了矢量量化码本与待压缩数据的相关性，造成矢量量化码本与待压缩数据统计特性失配。这将导致原始数据压缩算法性能明显下降，进而恶化图像辐射分辨率，降低图像质量，最终影响SAR原始数据在实际应用中的使用。因此，星载SAR原始数据压缩算法实用中必须要解决抗饱和问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种抗饱和矢量压缩编码与解码方法，以解决星载SAR原始数据压缩算法在ADC饱和时性能下降的问题。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：在生成矢量量化码本时，不再使用传统针对多维联合高斯分布的量化码本，而是构造新的抗饱和矢量量化码本。

主要操作步骤包括：

1)矢量归一化：将输入原始数据分块，计算子块内数据的幅度均值，利用ADC输出信号幅度均值与ADC输入信号标准差的映射关系，将幅度均值映射为ADC输入信号标准差，将子块内的标量数据转换为矢量数据，并应用ADC输入信号标准差，将子块内的矢量数据进行归一化；

2)压缩编码：将去归一化的数据与ADC输出信号幅度均值结合，使用抗饱和码本，进行量化编码，将量化编码结果与子块幅度均值一起输出；

所述抗饱和码本的设计步骤包括：

21)对于ADC出现饱和的数据，引入饱和门限，根据饱和门限对胞腔的划分结果，判断每一个胞腔的饱和性；

22)对于非饱和的胞腔使用原有的质心求解公式，对于出现饱和的胞腔，使用修正后的胞腔质心求解公式；

23)将步骤21与步骤22进行循环迭代，满足循环停止的条件停止循环，得到饱和门限为M的抗饱和码本；

3)解码：使用抗饱和码本和子块幅度均值，将压缩编码的结果进行解码处理，获得解码结果；

4)矢量去归一化：利用ADC输出信号幅度均值与ADC输入信号标准差的映射关系，将幅度均值映射为ADC输入信号标准差，并应用ADC输入信号标准差对解码矢量进行去归一化处理，然后将对应矢量转换为标量即可。

所述的矢量压缩编码与解码方法中，归一化步骤包括：

11)将原始数据分块之后，对分块内的数据进行标量到矢量的转换；

12)将ADC输出幅度均值映射为ADC输入信号标准差，将转换后的矢量使用ADC输入信号标准差进行归一化处理。

所述的矢量压缩编码与解码方法中，矢量量化编码时使用抗饱和码本，在多维空间上以失真函数为代价，针对饱和联合高斯分布信号设计，其设计过程类似于传统矢量量化码本设计算法，区别在于针对饱和胞腔构造抗饱和矢量量化码本。

所述的矢量压缩编码与解码方法中，解码步骤包括：

31)根据编码数据所在子块对应的数据幅度均值进行判断，确定该子块对应的饱和门限；

32)根据饱和门限确定解码所要使用的抗饱和码本，对编码码字进行解码处理。

所述的矢量压缩编码与解码方法中，矢量去归一化步骤包括：

41)将编码数据所在子块对应的ADC输出幅度均值映射为ADC输入信号标准差，将解码数据乘以所在分块的ADC输入信号标准差；

42)将对应矢量数据转换为标量数据。

本发明的有益效果是，明显改善了矢量量化算法在ADC饱和时的性能，得到了具有抗饱和性能的矢量量化码本，本发明扩展了矢量量化在星载SAR原始数据压缩领域的应用范围，为矢量量化在星载SAR原始数据压缩领域的可靠应用提供了理论指导。

附图说明

图1所示是本发明抗饱和矢量压缩编码与解码流程。

图2-1所示是传统二维高斯概率密度函数。

图2-2所示是本发明饱和二维高斯概率密度函数。

图3-1所示是传统矢量量化二维胞腔划分。

图3-2所示是本发明抗饱和二维胞腔划分。

图4所示是本发明抗饱和矢量量化码本设计流程。

图5是ADC输出信号幅度均值与ADC输入信号标准差映射曲线。

图6是ADC输出信号幅度均值与信号饱和度映射曲线。

具体实施方式