[发明专利]基于压缩感知和信道自适应的SAR图像传输方法

权利要求书

1.一种基于压缩感知和信道自适应的SAR图像传输方法，其特征在于，包括以下步骤：

1）、首先将输入SAR图像分成大小相同的小图像；

2）、然后对每个小图像进行方向提升小波变换；

3）、再对小波系数使用随机矩阵进行随机测量；

4）、然后对测量值进行量化；

5）、将量化后的测量值进行打包；

6）、发送；

7）、在接收端，首先提取各个接收包的包头信息和包内的测量值，然后，根据包头信息将包内测量值分配到各小图像的测量值向量的相应位置；

8）、对每个测量值进行反量化；

9）、根据丢包信息，查找出每个小图像丢失测量值的位置，然后抽取随机测量矩阵的行向量，重组新的随机矩阵；根据重新组成的重构矩阵，采用基于确定型模型或者基于概率型模型的的重构算法重构小波系数；

10）、对步骤9）中重构算法获得的小波系数进行方向提升小波的逆变换，得到恢复的SAR小图像；

11）、然后将步骤10）获得的各个小图像组合成原始SAR图像。

2.根据权利要求1所述的一种基于压缩感知和信道自适应的SAR图像传输方法，其特征在于，步骤1）具体包括：将输入的原始SAR图像分成大小相同的小图像；原始SAR图像的像素为P×P，小图像的像素为R×R；最右边一列和最下面一行不足R的用0补齐。

3.根据权利要求2所述的一种基于压缩感知和信道自适应的SAR图像传输方法，其特征在于，步骤2）具体包括：F_R×R=Ψ_R×RX_R×R式中，F_R×R表示原始SAR小图像；Ψ_R×R表示小波基矩阵；X_R×R表示小波系数；然后将X_R×R二维系数按照直流系数，交流的水平系数，垂直系数和对角系数的顺序排成一维列向量x_M×1(M=R*R)；对小波系数的一维列向量x_M×1差分变换，然后对差分变换后的小波系数列向量按幅值排序，保留占采样率1/4的大系数，将其余小波系数置零；处理后得到处理后的小波系数的一维列向量；其中采样率per=N/M，M=R*R，M为小波系数的总个数，N为采样值的个数。

4.根据权利要求3所述的一种基于压缩感知和信道自适应的SAR图像传输方法，其特征在于，步骤3）具体包括：将步骤2）获得的处理后的小波系数的一维列向量进行随机测量：y=Φx；Φ∈R^N×M，式中，y表示随机测量值向量，维度为N×1，Φ为随机矩阵，采样率per=N/M。

5.根据权利要求4所述的一种基于压缩感知和信道自适应的SAR图像传输方法，其特征在于，步骤4）具体包括：将步骤3）获得的随机测量值向量y，使用相同的码长进行量化。

6.根据权利要求5所述的一种基于压缩感知和信道自适应的SAR图像传输方法，其特征在于，步骤5）具体包括：对上述的各个图像块的量化后的测量值进行打包；在发送数据包之前，为每个数据包添加包头信息；一个数据包包括包头信息和有效码流；本发明将r个量化后的测量值作为一包的有效码流；包头信息包括：图像块序号和块内包序号，图像块序号用位表示，块内包序号用位表示。

7.根据权利要求1所述的一种基于压缩感知和信道自适应的SAR图像传输方法，其特征在于，步骤9）中所采用基于确定型模型为基追踪、正交匹配追踪、CoSaMP算法、ModelBased CoSaMP算法，基于概率型模型的重构算法为Bayesian统计概率模型的重构算法。