Kotelnikov Institute of Radio Engineering and Electronics of RAS Русский Sign in Submit a paper
Journal of Radio Electronics Online scientific journal · eISSN 1684-1719
2016, № 8 · MATHEMATICAL MODELS IN RADIO ELECTRONICS PROBLEMS

Влияние сжатия данных на качество радиолокационных изображений

I.M. Nesterov1,2

1 Московский физико-технический институт (государственный университет)
2 НПП «САИТ»
Full text UDC 621.396.967 EDN WTHCIL

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.

  • SAR data compression
  • vector quantization
  • Daubechies wavelet D4
  • radar images
Аннотация (на русском)

Влияние сжатия данных на качество радиолокационных изображений

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.

For citation

Nesterov I.M. Влияние сжатия данных на качество радиолокационных изображений // Journal of Radio Electronics. – 2016. – No. 8.

References

  1. В.С. Верба, Л.Б. Неронский, И.Г. Осипов, В.Э. Турук. Радиолокационные системы землеобзора космического базирования. «Радиотехника», Москва, 2010 - 680 c.
  2. И.М. Нестеров. Исследование влияние сжатия данных РСА на синтез радиолокационных изображений. Микроэлектроника и информатика - 2016. 23-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: тезисы докладов. - М.: МИЭТ, 2016 - С.137
  3. A. El Boustuni, K. Brunham, W. Kinsner. A review of current raw SAR data compression techniques // Electrical and Computer Engineering, 2001. Canadian Conference on, VOL. 2, 2001 - pp.925-930
  4. 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
  5. Б.Р. Левин. Теоретические основы радиотехники. М.: Радио и связь, 1989 - С.69-77
  6. 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
  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. И.М. Нестеров, А. Н. Трунов. Влияние сжатия данных на ошибку определения высоты в радиолокационной интерферометрии РСА космического базирования. // Журнал радиоэлектроники: электронный журнал. 2015. N6. URL: http://jre.cplire.ru/jre/jun15/13/text.pdf
  12. Image Focusing with MATLAB [electronics resource]. URL: https://saredu.dlr.de/unit/focussing_matlab.