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小波域的合成孔径雷达原始数据压缩

作　者: 胡晓新
导　师: 王岩飞
学　校: 中国科学院研究生院（电子学研究所）
专　业: 通信与信息系统
关键词: 合成孔径雷达 原始数据压缩 二进制小波变换 二进制小波包变换 多进制小波变换 多小波变换 熵约束分块自适应量化 分块自适应量化 网格编码量化
分类号: TN958
类　型: 博士论文
年　份: 2005年
下　载: 535次
引　用: 2次
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内容摘要


作为一种高分辨率主动微波成像雷达,合成孔径雷达(SAR)原始数据量极大,难以符合存储或传输的要求,数据压缩是保证SAR系统指标同时减小数据量的有效方法。在分析SAR原始数据的统计特性和功率特性的基础上,本文从二进制小波变换、二进制小波包变换、多进制小波变换和多小波变换4个方面,较系统地研究了小波域的SAR原始数据压缩算法,以期获得更高效、实用的压缩方法。 木文研究了二进制小波变换的相关理论,针对分解系数的量化提出了二进制小波分解系数的熵约束分块自适应量化(WT-ECBAQ)和网格编码量化(WT-TCQ)。二进制小波变换采用非均匀分辨率对信号进行时间(空间)和频率分析,变换系数能量相对集中,因此在变换域内进行比特分配,可以实现良好的编码效果。WT-ECBAQ根据分块方差自适应地调节量化器参数,通过量化降低数据熵值,利用熵编码器进一步降低码率,达到所需压缩比,试验表明此算法压缩性能较好。WT-TCQ算法利用TCQ算法复杂性中等而性能与矢量量化相当的优点,可以获得更高的压缩信噪比,编码率较大时,压缩算法的性能优势更明显。 本文通过研究二进制小波包变换的基本理论,分析分解系数的特点,提出二进制小波包分解系数的分块自适应量化(WPT-BAQ)和二进制小波包分解系数的TCQ量化(WPT-TCQ)。二进制小波包变换调整分解结构,选择性地分解每层的高频分量,克服了二进制小波变换高频部分频率分辨率低的缺点,对不同子带分配不同码率能够更有效地利用编码资源,提高压缩性能。WPT-BAQ根据分块方差调节Lloyd-Max最佳量化器的量化参数,充分利用量化资源。WPT-TCQ利用分解系数间有限的相关性和TCQ自身的优势获得更好的压缩效果。压缩试验说明WPT-TCQ算法性能优于WPT-BAQ算法,且编码率高时这种优势更明显。 本丈在研究多进制小波变换的基础上,提出了多进制小波分解系数的BAQ量化算法。多进制小波变换更直接地细致划分信号频带,有利于捕获信号的细节,与二进制小波仅有一个尺度函数和一个小波函数不同,M进制小波具有一

全文目录


目录  9-12
图像目录  12-14
表格目录  14-16
缩略语及符号索引  16-17
第一章 绪论  17-24
  1．1 合成孔径雷达(SAR)技术  17-18
  1．2 SAR原始数据压缩问题及发展回顾  18-21
    1．2．1 数据压缩问题的提出  18-19
    1．2．2 SAR原始数据压缩问题发展概述  19-21
   1．3 本文主要内容  21-24
第二章 SAR原始数据压缩基础  24-36
   2．1 SAR理论模型  24-27
     2．1．1 成像原理  24-26
     2．1．2 数据率与SAR系统性能的关系  26-27
   2．2 SAR原始数据分析  27-32
     2．2．1 统计特性  27-30
     2．2．2 功率特性  30
     2．2．3 压缩极限  30-32
  2．3 数据压缩算法的评价  32-33
    2．3．1 原始数据域评价  32-33
    2．3．2 图像数据域评价  33
  2．4 小波定义  33-35
  2．5 小结  35-36
第三章 基于二进制小波变换的SAR原始数据压缩  36-84
  3．1 二进制小波变换及多分辨分析  36-41
    3．1．1 二进制小波变换  36
    3．1．2 多分辨率分析  36-41
  3．2 提升小波变换  41-44
    3．2．1 小波的提升格式  41-42
    3．2．2 提升算法优点  42-44
  3．3 边界处理  44-45
  3．4 小波变换与数据压缩  45-49
    3．4．1 消失矩与压缩  45-46
    3．4．2 小波的去相关作用  46-47
    3．4．3 码率分配  47-49
  3．5 小波基的选择  49-52
    3．5．1 小波性质  50-51
    3．5．2 编码增益  51-52
  3．6 小波分解系数特性分析  52-60
    3．6．1 数学特征  53-57
    3．6．2 分布特征  57-60
  3．7 小波系数的熵约束分块自适应量化  60-67
    3．7．1 熵编码  60-61
    3．7．2 熵约束量化  61-64
    3．7．3 熵约束分块自适应量化  64-65
    3．7．4 小波系数的熵约束分块自适应量化  65-67
  3．8 小波系数的网格编码量化  67-71
    3．8．1 网格编码量化  67-70
      3．8．1．1 码书及码书子集的划分  67-70
    3．8．2 小波系数的网格编码量化  70-71
  3．9 压缩试验  71-82
    3．9．1 分解系数的熵约束自适应量化算法  71-76
    3．9．2 分解系数的网格编码量化  76-82
  3．10 小结  82-84
第四章 基于二进制小波包变换的SAR原始数据压缩  84-111
  4．1 小波包基本原理  84-87
  4．2 小波包基函数及最佳基的选择  87-89
    4．2．1 小波包基函数  87-88
    4．2．2 最佳基的选择  88-89
  4．3 小波包分解系数特性分析  89-96
    4．3．1 1D小波包分解系数分析  90-94
    4．3．2 2D小波包分解系数分析  94-96
  4．4 分解系数的分块自适应量化  96-98
    4．4．1 分块自适应量化  96-97
    4．4．2 算法原理  97-98
  4．5 分解系数的网格编码量化  98
  4．6 压缩试验  98-109
    4．6．1 分解系数的分块自适应量化  99-104
    4．6．2 分解系数的网格编码量化  104-109
  4．7 小结  109-111
第五章 基于多进制小波变换的SAR原始数据压缩  111-122
  5．1 多进制小波变换  111-114
    5．1．1 多进制小波变换的多分辨分析  111-113
    5．1．2 多进制小波的分解与重构算法  113-114
  5．2 多进制小波基函数  114-115
  5．3 分解系数的分块自适应量化  115-121
    5．3．1 小波分解系数特性分析  116-117
    5．3．2 算法原理  117
    5．3．3 压缩试验  117-121
  5．4 小结  121-122
第六章 基于多小波变换的SAR原始数据压缩  122-131
  6．1 多小波变换  122-124
    6．1．1 多小波变换的多分辨分析  122-123
    6．1．2 多小波变换的分解和重构算法  123-124
  6．2 多小波基函数  124-125
  6．3 多小波的预处理  125-126
  6．4 基于多小波的压缩算法  126-130
    6．4．1 多小波分解系数分析  127
    6．4．2 算法原理  127-128
    6．4．3 压缩试验  128-130
  6．5 小结  130-131
第七章 结束语  131-135
  7．1 算法性能比较  131-134
  7．2 小结  134-135
参考文献  135-142
发表文章目录  142-143
致谢  143-144
附录A: 常用小波的提升格式  144-147
附录B: 解压缩数据成像结果  147-161

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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 雷达 > 雷达：按体制分
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