[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于自回歸模型幀預(yù)測(cè)的雷達(dá)數(shù)據(jù)壓縮方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810136664.9
• 申請(qǐng)日: 2018-02-09
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108390871B
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-05-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 侯興松;張燕;王小瑞
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 西安交通大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): H04L29/06
• 分類(lèi)號(hào): H04L29/06
• 代理公司: 西安通大專(zhuān)利代理有限責(zé)任公司 61200
• 代理人: 高博

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于自回歸模型幀預(yù)測(cè)的雷達(dá)數(shù)據(jù)壓縮方法，首先確定各原始幀數(shù)據(jù)相關(guān)性較強(qiáng)的參考幀，將參考幀進(jìn)行AR模型幀間預(yù)測(cè)后得到預(yù)測(cè)幀，然后用原始幀數(shù)據(jù)和前一幀重構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行差分建立差分模型，將當(dāng)前幀與其預(yù)測(cè)幀的差值做BAQ的壓縮及解壓得到恢復(fù)的差值數(shù)據(jù)，最后將恢復(fù)的差值數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)幀相加得到重構(gòu)的數(shù)據(jù)。具有幀間預(yù)測(cè)相關(guān)性強(qiáng)、差分過(guò)程量化誤差小、重構(gòu)圖像恢復(fù)度高等特點(diǎn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于圖像壓縮技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于自回歸模型幀預(yù)測(cè)的雷達(dá)數(shù)據(jù)壓縮方法。

背景技術(shù)

隨著“嫦娥一號(hào)”探月工程的成功發(fā)射，標(biāo)志中國(guó)探索太空的過(guò)程正向深空探測(cè)發(fā)展。深空探測(cè)是指對(duì)月球和月球以遠(yuǎn)的天體和空間進(jìn)行的探測(cè)，其主要目的是開(kāi)發(fā)和利用空間資源，發(fā)展空間技術(shù)，進(jìn)行科學(xué)研究，探索太陽(yáng)系和宇宙的起源，擴(kuò)展人類(lèi)的生存空間，為人類(lèi)社會(huì)的長(zhǎng)期可持續(xù)發(fā)展服務(wù)。深空探測(cè)有著重要的軍事和政治意義，使人類(lèi)在新世紀(jì)的三大航天活動(dòng)之一。

進(jìn)行深空探測(cè)研究的主要工具包括無(wú)線(xiàn)電科學(xué)、雷達(dá)和射電天文學(xué)，其中雷達(dá)由于其獨(dú)特的特點(diǎn)無(wú)論在深空通信網(wǎng)中還是在目標(biāo)特性探測(cè)中均起到特別重要的作用。它實(shí)時(shí)性強(qiáng)、測(cè)量信息豐富，可以主動(dòng)地、全天候地對(duì)空間目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)。

深空探測(cè)中，為了研究星體地下次表層結(jié)構(gòu)以及是否存在水冰，需要搭載探測(cè)雷達(dá)載荷。為了獲得高的雷達(dá)分辨率，需要雷達(dá)帶寬盡可能寬，這就使得雷達(dá)數(shù)據(jù)率大幅增加。但深空探測(cè)中，數(shù)據(jù)有效下行速率有限，因而需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮后再下傳。但目前絕大多數(shù)壓縮方案并不適合深空探測(cè)雷達(dá)數(shù)據(jù)的壓縮。因此，需要針對(duì)數(shù)據(jù)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)有效的壓縮算法。

在一定范圍內(nèi)，星體次表層以下地質(zhì)結(jié)構(gòu)和分層信息沿地表是緩變的，這使得相鄰的次表層區(qū)域反射的雷達(dá)回波相似，雷達(dá)相鄰幀道(相鄰區(qū)域的雷達(dá)回波)的數(shù)據(jù)具有相關(guān)性。利用這種相關(guān)性，對(duì)相鄰幀數(shù)據(jù)做差值，差值數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)范圍相對(duì)于原數(shù)據(jù)會(huì)大幅減小。

在量化區(qū)間數(shù)量一定的條件下，數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)范圍越小，量化區(qū)間長(zhǎng)度越小，引起的量化誤差也就越小。因此，可以通過(guò)差值減小動(dòng)態(tài)范圍，從而減小量化誤差。

在雷達(dá)回波較強(qiáng)的區(qū)域，差值數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)范圍被大幅減小，而與當(dāng)前幀數(shù)據(jù)最相關(guān)的不一定是其前一幀數(shù)據(jù)，所以在進(jìn)行差分運(yùn)算前，需要對(duì)當(dāng)前幀的前若干幀數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，找出最相關(guān)的某幀數(shù)據(jù)進(jìn)行差分。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題在于針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)中的不足，提供一種基于自回歸模型幀預(yù)測(cè)的雷達(dá)數(shù)據(jù)壓縮方法，具有幀間預(yù)測(cè)相關(guān)性強(qiáng)、差分過(guò)程量化誤差小、重構(gòu)圖像恢復(fù)度高等特點(diǎn)。

本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

一種基于自回歸模型幀預(yù)測(cè)的雷達(dá)數(shù)據(jù)壓縮方法，首先確定各原始幀數(shù)據(jù)相關(guān)性較強(qiáng)的參考幀，將參考幀進(jìn)行AR模型幀間預(yù)測(cè)后得到預(yù)測(cè)幀，然后用原始幀數(shù)據(jù)和前一幀重構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行差分建立差分模型，將當(dāng)前幀與其預(yù)測(cè)幀的差值做BAQ的壓縮及解壓得到恢復(fù)的差值數(shù)據(jù)，最后將恢復(fù)的差值數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)幀相加得到重構(gòu)的數(shù)據(jù)。

具體的，包括以下步驟：

S1、取深空探測(cè)雷達(dá)的M幀道數(shù)據(jù)，對(duì)每組幀道數(shù)據(jù)進(jìn)行N個(gè)點(diǎn)的采樣，并將采樣數(shù)據(jù)量化為16位存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，將其作為原始幀數(shù)據(jù)；

S2、對(duì)于原始幀數(shù)據(jù)中的當(dāng)前幀，將其與之前的多項(xiàng)幀數(shù)據(jù)做差值；

S3、對(duì)步驟S2中得到的各個(gè)差值數(shù)據(jù)求其1-范數(shù)和小數(shù)據(jù)占比，將1-范數(shù)和小數(shù)據(jù)占比的乘積作為評(píng)定參考幀的指標(biāo)；

S4、根據(jù)步驟S3得到的乘積指標(biāo)確定預(yù)測(cè)過(guò)程中所需要的參考幀；

S5、重復(fù)步驟S2到S4，依次得到各幀數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的參考幀；

S6、建立AR模型，將步驟S5各組參考幀數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)AR模型預(yù)測(cè)后，分別選擇其最優(yōu)預(yù)測(cè)系數(shù)，經(jīng)計(jì)算得到各幀數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)幀；