УДК 621.396.967

ВЛИЯНИЕ СЖАТИЯ ДАННЫХ НА КАЧЕСТВО РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

И. М. Нестеров^1,2

¹ Московский физико-технический институт (государственный университет)

² НПП «САИТ»

Статья поступила в редакцию 13 июля 2016 г.

Аннотация. В работе проведено исследование влияния сжатия данных РСА на качество синтеза радиолокационных изображений. Рассмотрены различные подходы к сжатию с частичными потерями данных, позволяющие достигнуть коэффициента сжатия от 2 до 8 раз для 8-битовых отсчетов квадратур на входе устройства сжатия данных: алгоритмы блочного адаптивного квантования (БАК) в квадратурном формате и в полярном формате, алгоритм векторного квантования (ВК) и сжатие данных на основе вейвлет-преобразования Добеши D4 (ВП D4). Определены статистические свойства отсчетов и количественный критерий качества работы алгоритмов сжатия с частичными потерями данных – отношение сигнал/шум квантования. Описаны созданные модели работы алгоритмов сжатия с различными параметрами, позволившие получить численные значения характеристик работы алгоритмов сжатия и восстановленные после декомпрессии отсчеты, используемые для синтеза радиолокационных изображений. По результатам моделирования даны рекомендации о возможности применения алгоритмов с соответствующими параметрами на практике. Показано, что при коэффициентах сжатия в 4 и более раз рассмотренные алгоритмы ведут себя схожим образом. При коэффициентах сжатия меньше 4 раз алгоритмы ВК, БАК в квадратурном и полярном форматах позволяют получить на 2-5 дБ большее отношение сигнал/шум квантования, чем сжатие данных на основе ВП D4.

Ключевые слова: сжатие данных РСА, БАК, векторное квантование, вейвлет Добеши D4, синтез радиолокационных изображений.

Abstract. In this paper the impact of raw SAR data compression on the quality of synthesis of radar images was researched. Different approaches to the lossy data compression are considered: block adaptive quantization (BAQ), BAQ algorithm in data polar format, Vector Quantization (VQ), Wavelet Transform D4 algorithm (WT D4). These algorithms allow achieving compression ratio from 2 to 8 times for 8-bit inphase and quadrature samples. Statistic properties of raw SAR data were described. The performance measure of SAR data compression (signal quantization noise ratio - SQNR) was introduced. SQNR ratios of above-stated algorithms and decompressed SAR data were obtained by models described in this paper. These decompressed data were used for synthesis SAR image. The algorithms have the same performance, when compression ratio equals 4 or greater. If compression ratio less than 4, BAQ in both formats and VQ have better SQNR performance than WT D4 on 2-5 dB.

Key words: SAR data compression, BAQ, vector quantization, Daubechies wavelet D4, radar images.