微波數據壓縮及定標測試方法的研究

摘" 要： 針對星載合成孔徑雷達系統回波數據容量大、難以滿足星地鏈路間傳輸速率要求的問題，根據max?lloyd量化方法獲得了回波數據量化壓縮的門限，提出星載SAR數據自適應量化編碼壓縮和解壓縮的具體實現方法。同時，以理想調頻連續波信號為發射定標信號，對星載合成孔徑雷達系統數據壓縮及解壓縮過程中的誤差進行了詳細的分析，并且根據雷達系統壓縮后的回波數據在數據高速傳輸過程中的幀格式，對雷達回波數據進行了二進制的解碼及解壓縮操作，獲得了數據的真實大小。最后，通過Matlab/GUI編程設計了能夠對雷達回波數據進行定標分析、解碼及解壓縮的軟件演示系統。通過人機交互的設計，將數據處理過程中的實驗結果以dat數據、圖片數據和word文檔數據等形式進行了存儲和顯示。

關鍵詞： 星載數據； 合成孔徑雷達； 分塊自適應量化； 數據壓縮； 定標分析； 軟件設計

中圖分類號： TN919?34""""""""""""""""""""""""""" 文獻標識碼： A"""""""""""""""""""""" 文章編號： 1004?373X（2024）09?0011?05

0" 引" 言

伴隨合成孔徑雷達（Synthetic Aperature Radar， SAR）系統的發展，其精度越高、時效性越強，星載SAR數據的容量也越來越大[1]。因此，星載SAR雷達系統的設計過程中需要對衛星上的雷達回波數據進行高時效的壓縮處理。目前，很多學者都對雷達系統原始數據的壓縮方法進行了研究，以提高數據的壓縮比，并減小數據處理過程的編碼、解碼誤差[2?6]。例如，Evert Attema等提出了基于數據塊回波功率大小的動態量化編碼壓縮方法。中科院電子所的研究人員則基于不同數據塊之間的差異，提出了基于數據塊方差的自適應量化位數編碼算法。此外，某些研究人員還提出了矢量量化數據壓縮算法，這些方法都有其不同的優點。但是，截止到目前，僅分塊自適應量化（Block Adapative Quantiziation， BAQ）算法在星上SAR系統的數據壓縮處理中獲得了實際應用。該算法最早應用在麥哲倫Magellan任務中，后來又在SIR?C、RadarSAT、高分三號等任務中獲得了廣泛應用[7?8]。

由于雷達系統在軌飛行過程中，系統受到外界環境溫度、自身器件穩定性等因素的影響，其性能不可避免地存在誤差。因此，利用雷達系統內置的傳感器或定標回路測量系統各部分參數在衛星飛行過程中的起伏，然后在成像過程中予以補償，能夠確定被測物體的相對散射系數[9?10]。該過程即為系統的內定標，系統的定標一般通過發射理想的調頻連續波信號實現。當定標信號經發射鏈路、接收鏈路到達接收機后，根據接收到的回波數據進行脈沖壓縮處理，能夠獲得回波數據在數據傳輸過程中的幅相畸變。

本文首先簡要介紹了星載SAR系統內定標分析及BAQ壓縮編碼和解壓的基本原理。此后，以星載雷達下傳至地面的仿真回波數據為研究對象，對星載雷達定標數據進行了解碼及解壓縮實驗。該過程中，分析了星載雷達定標數據在不同TR通道中的脈壓結果，并給出了地面定標測試軟件的設計方法和要點。同時，將數據壓縮前后的理想調頻連續波信號進行脈沖壓縮處理，并對實驗結果進行了比較和分析。最后，對本文的研究內容進行了簡要總結。

1" 工作原理

1.1" 定標分析的原理

一般來說，系統的內定標脈沖是一個經線性調頻信號調制的射頻脈沖。假設雷達發射的理想線性調頻信號為：

[S（τ）=a（τ）expj2πf0τ+12Kτ2， τ∈-T2，T2] （1）

式中：[f0]為發射信號載頻；[a（τ）]為發射脈沖的包絡，通常為矩形；[K]為線性調頻斜率；[T]為脈沖寬度；[τ]為距離向快時間。

雷達接收到地面靜止點目標[P（x，y）]的回波信號經混頻處理后，可表示為：

[Sri（t，τ）=σiω（t，Ri）a（t-τi（t））?exp-j4πRi（t）λ?exp[jπK（τ-τi（t））2] ] （2）

式中：[σi]為該點目標的后向散射系數，與點目標散射特性有關；[t]和[τ]分別為方位慢時間和距離快時間。對式（2）進行距離脈沖壓縮，即：

[Sri1（t，τ）=Sri（t，τ） *hr（τ）] （3）

理論上，距離向參考函數為：

[hr（τ）=a（τ）exp（-jπKτ2）] （4）

設天線雙程方向圖為矩形，可得到距離脈沖壓縮結果為：

[Sri4（t，τ）=CsincπBrτ-2cRic?sinc[πBd（t-tc）]] （5）

式中：[C]為復常數；[Br]為多普勒帶寬；[Bd]為信號瞬時帶寬；[Ric]為航線與目標間最短斜距。

上述為經典的距離壓縮算法。實際上，雷達回波信號是受雷達發射和接收通道的調制，并受雷達工作時的周邊電磁環境、溫度等因素影響，距離參考函數不再滿足式（4），要比該式復雜。因此，對于雷達實際信號，若用式（5）進行脈沖壓縮處理，距離脈沖壓縮效果不理想。因此，采用實時的發射定標、接收定標或參考定標數據，來替代理想的距離參考函數，可改善距離脈沖壓縮效果。

1.2" 數據壓縮和解壓的原理

伴隨星載合成孔徑雷達分辨率的提高，SAR系統獲得的原始數據也快速增加。然而，星地鏈路中數據下傳的速度受通信協議的限制，不能滿足星載SAR系統的數據實時下傳要求。因此，星上需要采用高性能的SAR原始數據壓縮方法以降低數據傳輸速率，滿足通信帶寬的要求。

當采用BAQ壓縮算法對數據進行處理時，一般要求SAR回波信號符合高斯分布，因此需要對雷達回波信號進行歸一化處理。工程上，為了降低運算量并且簡化實現過程的復雜性，一般采用統計采樣信號幅度均值，然后查表獲得信號標準差的估計方法。在數據的量化編碼過程中，一般可采用max?lloyd量化方法。該方法依據最小均方誤差的準則，求取量化分塊時的門限值。同時，根據分塊內的數據均值獲得數據的標準差。由標準差能夠獲得最佳量化電平的閾值，將塊內采樣點的數據與量化電平的閾值比較，可以獲得該采樣位置的數據編碼值。

數據壓縮編碼量化過程如圖1所示。

由于雷達回波數據服從零均值高斯分布，其信號的均值可以寫為：

[I=Q=22πσ?n=0N-1（xn+12）xnxn+1e-x22σ2dx] （6）

式中：[xn]為AD采樣值；[σ]為該數據塊所對應的數據標準差。

當采用數據為8位時，式（6）可化簡為：

[I=Q=127.5-n=0126erfn+12σ，"""""""""""""""""" erf（x）=2π0xe-t2dt] （7）

由式（7）可得，數據塊的均值能夠與高斯分布的標準差相對應。根據最小均方誤差的準則，可以將符合高斯分布的原始雷達回波數據進行量化分塊，并獲得重建的量化輸出值。當量化結果與理想概率密度函數的均方誤差最小時，獲得理想的閾值門限值。當量化器的位數為4位時，max?lloyd量化器的編碼和解碼關系如表1所示。

表1" 4位量化器的編碼和解碼規則

[門限比較""""" 量化器輸出值"""""" 重建輸出值""" [x]gt;2.401[σ] 0111 2.733[σ]"""""" 2.401[σ]≥[x]gt;1.844[σ]""" 0110"""""" 2.069[σ]"""""" 1.844[σ]≥[x]gt;1.437[σ]""" 0101"""""" 1.618[σ]"""""" 1.437[σ]≥[x]gt;1.099[σ]""" 0100"""""" 1.256[σ]"""""" 1.099[σ]≥[x]gt;0.799 6[σ]" 0011"""""" 0.942 4[σ]""" 0.799 6[σ]≥[x]gt;0.522 4[σ]""""" 0010"""""" 0.656 8[σ]""" 0.522 4[σ]≥[x]gt;0.258 2[σ]" 0001"""""" 0.388 1[σ]""" 0.258 2[σ]≥[x]gt;0"""""" 0000"""""" 0.128 4[σ]""" 0≥[x]gt;-0.258 2[σ]""""" 1000"""""" -0.128 4[σ]"" -0.258 2[σ]≥[x]gt;-0.522 4[σ]"" 1001"""""" -0.388 1[σ]"" -0.522 4[σ]≥[x]gt;-0.799 6[σ]"" 1010"""""" -0.656 8[σ]""""" -0.799 6[σ]≥[x]gt;-1.099[σ]""""" 1011"""""" -0.942 4[σ]"" -1.099[σ]≥[x]gt;-1.437[σ]" 1100"""""" -1.256[σ]"""""" -1.437[σ]≥[x]gt;-1.844[σ]" 1101"""""" -1.618[σ]""""" -1.844[σ]≥[x]gt;-2.401[σ]" 1110 -2.069[σ]""""" [x]≤-2.401[σ]"""""" 1111 -2.733[σ]""""" ]

2" 數據解碼方法

數據處理過程中，地面工作站所獲得的二進制信號，需要根據每個采樣點的位數進行解碼操作以獲得真實的采樣數據大小。由于雷達回波數據可能經過壓縮處理，也可能未進行壓縮處理。因此，研究中將數據分為8位直通下傳的原始數據和4位壓縮下傳的編碼數據兩類。在二進制數據和實際采樣數據的轉換過程中，轉換方法與需要轉換數據的類型有關。在高空間分辨率、高時間分辨率等發展趨勢的影響下，目前衛星遙感數據呈幾何增長。因此，遙感衛星的數傳分系統往往利用TLK2711高速收發器進行數據的下傳工作。TLK271是一種基于串行/解串（SERializer/DESerializer， SerDes）技術的高速收發器件，單路串行傳輸速率高達2.5 Gb/s。其采用VML差分信號，具有較好的抗干擾能力[11?13]。

作為一種全雙工的點對點鏈路層串行協議，其通信鏈路如圖2所示。

TLK2711高速串行數據接口采用的是點對點單工通信，并通過一定的數據幀格式在收發端之間進行傳遞。數據幀一般包含幀頭、幀尾和數據等部分。因此，在本文研究中，下傳原始數據和壓縮數據時，分別采用表2所示的數據幀格式。

由表2可得，原始數據和壓縮數據的主要區別在于數據組合過程中每個采樣點寬度的不同。當數據由8位表示時，4個采樣點連接表示時，共占用4 B。然而，當數據由4位的編碼數據表示時，4個采樣點僅占用2 B的區間。因此，數據處理過程中，需要首先根據數據類型的不同格式進行解碼，以獲得每個采樣點的真實數據。

解碼過程中，壓縮數據的某一采樣點僅4位，不能直接讀取。因此，壓縮數據需要根據1.2節所述的數據壓縮原理予以解壓縮處理，才能獲得真實的數據大小。由表1可得，其解壓縮后的重建輸出值與數據塊的標準差有關。同時，數據塊標準差的值與數據塊的均值有關。因此，根據表2中數據塊均值可以進行相應的數據量化重建輸出。同時，通過壓縮數據和原始回波數據之間的比較，能夠獲得壓縮和解壓過程的信號誤差。

3" 定標分析軟件設計

地面測試過程中，需要對原始回波數據和處理過程中的實驗結果進行可靠的記錄和存儲，以保證實驗分析的可靠性。同時，也方便后續對不同通道和不同時刻的實驗數據進行對比及分析[14?15]。因此，研究中設計了定標分析軟件。該軟件包含脈壓處理，實驗結果的數據存儲、圖像存儲及word文檔存儲等部分。為了將不同通道的數據進行對比顯示，軟件界面上設置了不同的顯示窗口。同時，根據實驗中的輸入設置，能夠確定需要存儲的實驗結果。

為了分析回波信號的質量，需要對其進行脈沖壓縮處理，以判斷信號在數據處理過程中產生的誤差，并獲得3 dB脈沖寬度、峰值旁瓣比、積分旁瓣比等表征信號質量的參數。在信號的脈沖壓縮分析過程中，當回波信號為理想LFMCW信號時，采用理想的調頻連續波脈沖作為參考函數，即可獲得理想的脈沖壓縮結果。然而，當信號受到外界噪聲等因素影響時，采用理想的調頻連續波作為參考函數，往往存在信號畸變的問題。因此，在信號的分析過程中，有時需要以某一距離向回波信號作為參考函數，從而去除外界噪聲及數據采樣過程中的影響。

在實驗過程中存在以下分析對比的情況，例如：

1） 同時分析不同時刻的多幀數據；

2） 同時分析不同T通道或R通道的數據；

3） 分析過程中，以理想調頻連續波為定標所使用的參考函數，或者利用某一距離向的回波信號作為脈壓過程的參考函數。

因此，設計中設置了三個輸入變量，即數據幀選擇、通道選擇、參考函數選擇。

系統定標分析的軟件主要包含數據定標分析和數據解壓輸出等部分，其組成如圖3所示。

4" 仿真實驗與分析

為了驗證系統的定標數據分析能力，對不同通道的理想調頻連續波數據進行脈沖壓縮處理，其實驗結果如圖4所示。

由圖4可得，系統具備對單一通道及多個通道同時進行定標分析處理的能力。而且系統的噪聲低，滿足信號質量的要求。

為了驗證系統的數據解壓縮能力，對某一距離向的回波信號進行解壓縮處理后，其波形變化如圖5所示。

根據max?lloyd量化器獲得解壓縮數據，直接讀取與原始回波數據之間存在的誤差。該誤差的變化如圖6所示。

由圖6可得，數據經壓縮和解壓縮處理，誤差低。為了將實驗過程中產生的數據及實驗結果進行存儲分析，利用Matlab/GUI工具將實驗過程中的脈壓分析結果存儲到數據文件dat中，并將壓縮后的結果存儲到圖像png文件中，詳細的示例及過程則存儲于word文檔中。如圖7所示，實驗中產生的各種結果文件存儲于硬盤中的新建文件夾中。

同理，如圖8所示，實驗中的處理結果及實驗中的標題、圖號等可以存儲于word文檔中，以進行后續的分析及處理。

綜上，文中所述的數據解碼及解壓縮軟件能夠準確獲取目標的真實回波，而且通過脈沖壓縮處理，系統具有對定標數據進行分析的能力。

5" 結" 論

文中闡述了星載雷達回波數據壓縮和解壓縮的工作原理，利用BAQ算法對理想的雷達定標發射脈沖數據進行了解壓縮處理。通過原始脈沖數據與解壓縮脈沖回波數據的對比，驗證了壓縮算法的效果。同時，通過雷達系統內定標回波的處理及分析，驗證了雷達系統的穩定性。此外，利用GUI設計了信號定標分析軟件，使得回波數據定標及解壓處理的過程能夠可視化。

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Research on method for microwave data compression and calibration test

SHAO Zelong1， 2

（1. Shanghai Institute of Special Equipment Inspection and Technical Research， Shanghai 200062， China;

2. Shanghai Engineering Research Center of Pressure Pipeline Intelligent Inspection， Shanghai 200062， China）

Abstract： Since the volume of system echo data of space borne synthetic aperture radar （SAR） is too large to meet the transmission rate requirements between satellite?ground links， the threshold of echo data quantization compression is obtained according to max?lloyd quantization method and the concrete implementation method of adaptive quantization coding compression and decompression of space borne SAR data is proposed. The error in data compression and decompression of space borne SAR system is analyzed in detail with the ideal FMCW （frequency?modulated continuous?wave） signal as the transmission calibration signal. Moreover， according to the frame format of the compressed echo data of the radar system in the process of high?speed data transmission， the binary decoding and decompression operation are carried out on the radar echo data to obtain the real size of the data. Finally， by Matlab/GUI programming， a software demonstration system that can analyze， decode and decompress radar echo data is designed. By the design of human?computer interaction， the experimental results in the process of data processing are stored and displayed in the form of dat data， picture data and word document data.

Keywords： space borne data; SAR; block adaptive quantization; data compression; calibration analysis; software design

DOI：10.16652/j.issn.1004?373x.2024.09.003

引用格式：邵澤龍.微波數據壓縮及定標測試方法的研究[J].現代電子技術，2024，47（9）：11?15.

收稿日期：2024?01?10"""""""""" 修回日期：2024?02?02

基金項目：上海市特種設備監督檢驗技術研究院一般項目

（2024?04Y）

邵澤龍：微波數據壓縮及定標測試方法的研究

作者簡介：邵澤龍（1989—），男，山東臨沂人，博士，工程師，研究方向為微波技術應用及信號處理。

邵澤龍：微波數據壓縮及定標測試方法的研究