ИРЭ им. В.А. Котельникова РАН English Войти Подать статью
Журнал радиоэлектроники Электронный научный журнал · eISSN 1684-1719
2015, № 6 · МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ЗАДАЧАХ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ

Влияние сжатия данных на ошибку определения высоты в радиолокационной интерферометрии РСА космического базирования

И.М. Нестеров1,2, А.Н. Трунов1,2

1 Московский физико-технический институт (государственный университет)
2 НПП «САИТ»
Полный текст УДК 621.396.967 EDN TYZEMF

Аннотация

В работе проведено исследование влияния сжатия данных РСА Radarsat различными алгоритмами на ошибку определения высоты в задаче радиолокационной интерферометрии. Введены критерии качества работы алгоритмов сжатия данных РСА. Созданы модели компрессии/декомпрессии данных и получены характеристики алгоритмов блочного адаптивного квантования (БАК) в квадратурном и полярном форматах, векторного квантования (ВК) и вейвлет-преобразования Добеши D4. Получены оценки точности восстановления сжимаемых данных и ошибки определения высоты.

  • бак
  • BAQ
  • сжатие данных РСА
  • векторное квантование
  • вейвлет Добеши D4
  • радиолокационная интерферометрия
Abstract (in English)

N this paper the impact of SAR raw data compression on the interferometry height accuracy was researched. The performance measures of SAR data compression were introduced. Models of data compression/decompression were created. The performances of BAQ algorithm, BAQ algorithm in data polar format, vector quantization algorithm, wavelet transform D4 algorithm were researched. The estimation of SAR interferometry height accuracy was obtained.

Для цитирования

Нестеров И.М., Трунов А.Н. Влияние сжатия данных на ошибку определения высоты в радиолокационной интерферометрии РСА космического базирования // Журнал радиоэлектроники. – 2015. – № 6.

Литература

  1. A. El Boustuni, K. Brunham, W. Kinsner. A review of current raw SAR data compression techniques // IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, VOL. 36, NO. 2, MARCH 1998 - pp.925-930
  2. D. Lebedeff, P. Mathieu, M. Barlaud, C. Lambert-Nebout, P. Bellemain. Adaptive vector quantization for raw SAR data // Acoustics, Speech, and Signal Processing, ICASSP-95, vol.4, 1995 - pp. 2511-2514
  3. Б.Р. Левин. Теоретические основы радиотехники. М.: Радио и связь, 1989 - С.69-77
  4. U. Benz, K. Strodl, A. Moreira. A comparison of several algorithms for SAR raw data compression // IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, VOL. 33, NO. 5, SEPTEMBER 1995 - pp.1266-1276
  5. G. Franceschetti, R. Lanari. Synthetic aperture radar processing- Boca Raton: CRC Press, 1994. - pp.167-171
  6. N. Agrawal, K. Venugopalan. SAR signal processing algorithm // ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences, VOL. 4, NO. 9, NOVEMBER 2009 - pp.40-45
  7. R. Kwok, W. Johnson. Block Adaptive Quantization of Magellan SAR Data // IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, VOL. 27, NO. 4, JULY 1989 - pp.375-383
  8. J. Max. Quantizing for minimum distortion // Information Theory, IRE Transactions on, VOL. 6, March 1960 - pp.7-12
  9. Y. Linde, A. Buzo, R.M. Gray. An algorithm for vector quantizer design // IEEE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS, VOL. COM-28, NO. 1, JANUARY 1980 - pp.84-95
  10. I. Daubechies. “Ten lectures on wavelets“, SIAM, Pennsylvania, Philadelphia, USA 1992.
  11. M. Brandfass, W. Coster, U. Benz, A. Moreira. Wavelet based approaches for efficient compression of complex SAR image data // Geoscience and Remote Sensing, 1997. IGARSS '97. VOL. 4, 1997 - pp. 2024-2027
  12. Canadian Space Agency [электронный ресурс ]. URL: http://www.asc-csa.gc.ca/eng/satellites/radarsat1/components.asp