抗饱和的SAR原始数据Nbit均匀量化动态解码方法

摘要

本发明公开了一种抗饱和的SAR原始数据Nbit均匀量化动态解码方法，涉及合成孔径雷达信号处理技术，首先根据符合高斯分布数据Nbit均匀量化后的输出功率与输入功率的先验曲线，通过计算均匀量化输出功率得到输入信号方差，然后根据输入信号方差动态改变Nbit均匀量化的边界码值进行解码。本发明方法有效提高了SAR原始数据均匀量化的抗饱和能力，显著降低了量化饱和功率损失，明显提高了SAR图像信噪比。

权利要求

1.一种抗饱和的SAR原始数据Nbit均匀量化动态解码方法，包括如下步骤：

1)通过仿真计算得到高斯分布信号Nbit均匀量化的输出功率与输入功率的对应曲线；

2)对Nbit均匀量化的SAR原始回波数据进行分块，并对每块数据进行常规的均匀量化N-1下的解码，即将码值为n的数据解码为n-2 +0.5，其中N为量化bit数；

3)统计每个回波数据块的Nbit均匀量化输出功率，根据1)所得到的曲线，通过插值的方法得到该数据块的量化输入功率及方差σ；其特征在于，还包括：

4)根据使 为最小的准则，计算方差σ对应的边

界码值y；

N

5)对该回波数据块重新进行动态解码，对于n>0且n<2-1的非边界码值数据保持其解N-1 N码值n-2 +0.5不变，对于n＝0的数据重新解码为-y，对于n＝2-1的数据重新解码为y。

2.根据权利要求1所述的抗饱和的SAR原始数据Nbit均匀量化动态解码方法，其特征在于，所述步骤2)中对Nbit均匀量化的SAR原始回波数据进行分块处理，距离向分块大小采用256或512，方位向分块大小采用64。

3.根据权利要求1所述的抗饱和的SAR原始数据Nbit均匀量化动态解码方法，其特征在于，所述步骤4)中边界码值的计算方法采用令 最小的准则，就是使边界量化区间内量化误差最小的准则。

4.根据权利要求1或3所述的抗饱和的SAR原始数据Nbit均匀量化动态解码方法，其特征在于，所述步骤4)中边界码值y，是根据输入功率方差σ动态计算，即采用的计算方法。

说明书

抗饱和的SAR原始数据Nbit均匀量化动态解码方法

技术领域

[0001] 本发明涉及合成孔径雷达信号处理技术领域，是一种抗饱和的SAR原始数据Nbit均匀量化动态解码方法。

背景技术

[0002] AD量化是数字系统必不可少的环节，合成孔径雷达(SAR)也需要首先对天线接收的回波进行采样和量化，然后进行数据的存储或传输。鉴于系统复杂性的考虑，SAR经常采用Nbit均匀量化，如RadarSAR-I采用4bit均匀量化，ERS-1/2采用5bit均匀量化。然而，N-1 N-1Nbit均匀量化的动态范围受bit数N的限制，仅为[-2 +0.5,2 -0.5]，当AD量化输入的回波信号过大、大量数据超过均匀量化的动态范围时，便会发生数据的量化饱和。饱和不仅会带来图像功率的损失，使SAR图像辐射精度降低，还会导致量化信噪比的降低，严重影响图像质量。由于不同地物的后向散射系数差别很大，如海面与城区可以相差25dB甚至更大，可见SAR回波数据的动态范围很大。因此，通常首先将接收天线接收的回波进行增益控制，以使量化输入信号功率保持在比较合适的范围。现有技术中常采用手动增益控制(MGC)(即根据SAR照射场景的先验知识预测增益控制值，人工输入至SAR控制参数中进行增益控制)，或自动增益控制(AGC)(即根据前一时段接收信号的功率生成增益控制值控制下一时段的回波接收)。然而，当先验信息不足或者场景变化剧烈时，量化饱和的现象往往无法避免，因此抗量化饱和方法对于提高SAR图像质量是非常有益的。

[0003] 在现有的抗量化饱和技术中，通常采用优化量化方法，如采用非均匀的分块自适应量化(BAQ)方法(参见文献[1]，Ronald Kwok，William Johnson,”Block Adaptive Quantization of Magellan SAR Data”，IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING.VOL.27.NO.4，JULY1989，pp：375-383)或者改进的BAQ方法(参见文献[2]，赵宇鹏等，“部分饱和SAR原始数据压缩”，《电子与信息学报》，vol.26,No.3,2004年3月，pp：389-494)。然而上述优化的量化方法均需增加硬件系统的复杂性。虽然目前国际上现役的星载或机载SAR系统有的已采用了BAQ等优化方法，但Nbit(如4bit,6bit和8bit)均匀量化仍是目前采用非常普遍的量化方法。因此需要一种针对现有Nbit均匀量化系统的抗饱和方法(或称饱和校正方法)。

发明内容

[0004] 本发明的目的是提供一种抗饱和的SAR原始数据Nbit均匀量化动态解码方法，以提高现有SAR系统Nbit均匀量化的抗饱和能力，减小量化功率损失，提高量化信噪比，从而提高SAR图像质量。

[0005] 为了达到上述目的，本发明的技术解决方案是：

[0006] 一种抗饱和的SAR原始数据Nbit均匀量化动态解码方法，包括如下步骤：

[0007] 1)通过仿真计算得到高斯分布信号Nbit均匀量化的输出功率与输入功率的对应曲线；

[0008] 2)对Nbit均匀量化的SAR原始回波数据进行分块，并对每块数据进行常规的均匀N-1量化下的解码，即将码值为n的数据解码为n-2 +0.5，其中N为量化bit数；

[0009] 3)统计每个回波数据块的Nbit均匀量化输出功率，根据1)所得到的曲线，通过插值的方法得到该数据块的量化输入功率及方差σ；其还包括：

[0010] 4)根据使 为最小的准则，计算方差σ对应的边界码值y；

[0011] 5)对该回波数据块重新进行动态解码，对于n>0且n<2N-1的非边界码值数据保持N-1 N其解码值n-2 +0.5不变，对于n＝0的数据重新解码为-y，对于n＝2-1的数据重新解码为y。

[0012] 所述的抗饱和的SAR原始数据Nbit均匀量化动态解码方法，其所述步骤2)中对Nbit均匀量化的SAR原始回波数据进行分块处理，距离向分块大小采用256或512，方位向分块大小采用64。

[0013] 所述的抗饱和的SAR原始数据Nbit均匀量化动态解码方法，其所述步骤4)中边界码值的计算方法采用令 最小的准则，就是使边界量化区间内量化误差最小的准则。

[0014] 所述的抗饱和的SAR原始数据Nbit均匀量化动态解码方法，其所述步骤4)中边界码值y，是根据输入功率方差σ动态计算，即采用 的计算方法。

[0015] 本发明方法有效提高了SAR原始数据均匀量化的抗饱和能力，显著降低了量化饱和功率损失，明显提高了SAR图像信噪比，提高了SAR图像质量。

附图说明

[0016] 图1为本发明的抗饱和的SAR原始数据Nbit均匀量化动态解码过程示意图；

[0017] 图2为本发明的抗饱和的SAR原始数据Nbit均匀量化动态解码方法流程示意图；

[0018] 图3为本发明方法的4bit均匀量化的输出-输入功率对应曲线示意图；

[0019] 图4为本发明方法的4bit均匀量化的边界码值与输入方差的对应曲线示意图；

[0020] 图5(a)为本发明方法的4bit均匀量化数据静态解码与动态解码的信噪比对比曲线示意图；

[0021] 图5(b)为本发明方法的4bit均匀量化数据静态解码与动态解码的信噪比之差曲线示意图；

[0022] 图6为本发明方法的4bit均匀量化数据静态解码与动态解码的量化功率损失对比曲线示意图。

具体实施方式

[0023] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

[0024] 本发明提供一种抗饱和的SAR原始数据Nbit均匀量化动态解码方法，其具体实施步骤可由图1形象的表示，具体可以细分为：

[0025] 1)获悉将要处理的均匀量化的SAR原始数据的量化bit数N，采用仿真方法得到零均值高斯分布信号的量化输出功率与输入功率的对应曲线，图3给出了4bit均匀量化下的输出-输入功率对应曲线，可见输出-输入功率的映射关系在很大范围内是唯一的，仅在输出功率接近Nbit均匀量化动态范围的边界值时不唯一，而实际情况中SAR原始回波量化输入功率一般不会到达该边界值，因此本发明利用该曲线通过输出功率反算输入功率是可行的：

[0026] 2)对Nbit量化的SAR原始数据进行网格划分，通常网格大小为256(距离向)×64(方位向)或512(距离向)×64(方位向)；

[0027] 3)对网格内数据进行常规的静态解码；

[0028] 4)统计网格内数据的量化输出功率；

[0029] 5)根据1)所获曲线，采用插值或者拟和的方式计算得到输入功率，并在输入信号符合零均值高斯分布的假设下计算得到输入信号方差σ；

[0030] 6)采用公式 计算得到σ对应的边界码值y，图4给出了4bit均匀量化时，边界码值与输入信号功率的对应曲线，可见当输入功率较小时，计算得到的边界码值与静态解码时的边界码值(即7.5)比较接近，而当输入功率较大时(即饱和较严重时)，边界码值y将远大于静态解码时的边界码值；

[0031] 7)对网格内数据进行动态解码，对于n>0且n<2N-1的非边界码值数据保持其解码值n-2N-1+0.5不变，对于码值n＝0的数据重新解码为-y，对于码值n＝2N-1的数据重新解码为y。

[0032] 见图2，一种抗饱和的SAR原始数据Nbit均匀量化动态解码方法，具体步骤包括：

[0033] 1)通过仿真计算得到高斯分布信号Nbit均匀量化的输出功率与输入功率的对应曲线，即仿真得到不同功率的高斯分布信号，将其进行Nbit均匀量化，统计量化后的信号功率，得到输出-输入功率曲线；

[0034] 2)对Nbit均匀量化的SAR原始回波数据进行分块，分块大小通常取距离向256或512，方位向64，然后对每块数据进行常规的均匀量化下的解码(本专利中称此为静态解码)，即将码值为n的数据解码为n-2N-1+0.5，其中N为量化bit数；

[0035] 3)统计上述解码后每个回波数据块Nbit均匀量化的输出功率，根据1)步所得到的曲线，通过插值的方法得到该数据块的量化输入功率，并根据输入功率计算得到输入高斯信号的方差σ，即 其中Pin为输入功率，单位为dB；

[0036] 4)根据使 为最小的准则，计算方差σ对应的边界码值y，即
N

[0037] 5)对该回波数据块重新进行动态解码，对于n>0且n<2-1的非边界码值数据保持N-1 N其解码值n-2 +0.5不变，对于码值n＝0的数据重新解码为-y，对于码值n＝2-1的数据重新解码为y；

[0038] 6)输出回波数据。

[0039] 为了体现本发明的优点，下面以4bit均匀量化为例给出本发明的解码方法的性能曲线。图3为本发明方法的4bit均匀量化的输出-输入功率对应曲线。图4为本发明方法的4bit均匀量化的边界码值与输入方差的对应曲线。图5(a)、图5(b)给出了本发明方法的4bit均匀量化数据静态解码与动态解码的信噪比对比曲线，可见动态解码的信噪比要高于静态解码，尤其当输入信号功率较大时，动态解码能明显提高量化信噪比，如当输入功率为27dB时，动态解码可以将量化信噪比提高4dB。图6给出了本发明方法的4bit均匀量化数据静态解码与动态解码的量化功率损失对比曲线，可见，本发明提出的动态解码方法能显著降低量化功率损失。