[發明專利]一種基于主分量信噪比的遙測數據壓縮批處理方法

有效

• 申請號: 201710213396.1
• 申請日: 2017-04-01
• 公開（公告）號: CN107038457B
• 公開（公告）日: 2020-01-24
• 發明（設計）人: 董建超;王守銀;李建冬;崔廣志;張燁;梁迎彬
• 申請（專利權）人: 北京機械設備研究所
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 11386 北京天達知識產權代理事務所(普通合伙)
• 代理人: 龐許倩;王一

1.一種基于主分量信噪比的遙測數據壓縮批處理方法，其特征在于：

包括以下步驟：

步驟1、實時獲取遙測數據；

步驟2、多個遙測數據文件存儲在固定路徑下，循環導入遙測數據；

步驟3、計算導入數據的冗余度，根據冗余度判斷是否需要壓縮處理，是則進入步驟4；否，無需壓縮直接存儲；

步驟4、采用主分量分析法對導入數據進行壓縮處理后存儲；所述主分量分析法以主分量信噪比為目標函數，所述主分量信噪比為相鄰兩階分量特征值的比值；

步驟5、判斷循環是否結束，否，則返回步驟2繼續處理;

上述步驟3進一步包括如下子步驟：

步驟301、計算導入數據數據x＝[x₁,x₂,…,x_m]^T的協方差矩陣C_x及相關系數矩陣R_x；

其中，m為導入遙測數據維數，上標T代表轉置，各個行向量x_i包含等量的數據點，i＝1,...m；

步驟302、根據下式計算協方差矩陣的各個元素，組成協方差矩陣；

C_x(i,j)＝E[(x_i-E(x_i))(x_j-E(x_j))],i＝1,...m,j＝1,...m；

其中，E(·)為向量的期望值估計；

步驟303、利用下式由協方差矩陣的各個元素計算得到原始數據的相關系數矩陣R_x的元素R_x(i，j)，組成相關系數矩陣R_x；

步驟304、對相關系數矩陣三角元素R_x(i,j)的絕對值進行判斷，當所有絕對值均小于閾值時，則判斷結果為不需要進行壓縮直接存儲；否則判斷結果為需要進行壓縮，進入步驟4；

上述步驟4進一步包括如下子步驟：

步驟401、對協方差矩陣C_x進行特征值分解，得到特征值對角陣D和特征向量矩陣V，所述對角陣D的對角元素按降序排列；

步驟402、計算主分量信噪比SNR(i,i+1),i＝1,...m-1；

所述主分量信噪比SNR(i,i+1)＝λ_i/λ_i+1,i＝1,...m-1，為相鄰兩階分量的特征值比值；

步驟403、根據步驟402中的主分量信噪比得到主分量的臨界點；

步驟404、根據所述臨界點，取p階及p階之前的特征向量構建壓縮矩陣[v₁,v₂,…,v_p]，其中的p為臨界點的分量階數；

步驟405、利用所述壓縮矩陣對數據進行壓縮，存儲壓縮后的數據PC_p；所述壓縮采用下式進行：

PC_p＝[v₁,v₂,…,v_p]^Tx。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述閾值取值為0.3。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于：

所述步驟401中，V,D,C_x滿足如下關系：

C_xV＝VD

其中：D的對角線元素λ_i對應第i階分量的特征值，并且按降序排列；V的各列向量v_i對應第i階分量對應的特征向量，i＝1,...m。

4.根據權利要求2或3所述的方法，其特征在于：所述步驟403中，當主分量信噪比數值大于10，出現第一個顯著峰值SNR(p,p+1),p≤m-1時，說明主分量的信息量出現臨界點。