SAR原始数据BAQ压缩算法的FPGA实现

发布时间：2020-06-10 13:42

【摘要】：合成孔径雷达(SAR)系统通过发射宽带线性调频(LFM)信号,结合合成孔径技术,可实现较高的空间分辨能力,广泛应用于军事和民用领域。近年来,半导体、大规模集成电路快速发展,FPGA、DSP、及GPU等实时信号处理能力、高速数据通讯能力等大幅提升,ADC采样、分辨率等指标不断提高,这些电子信息技术发展使得星载合成孔径雷达的工作带宽、脉冲重复频率、观察刈幅、分辨率等性能指标可以大幅度提升,但因此造成原始数据量急剧增加,给星上大容量数据存储和下行数据传输带来严峻的挑战。数据压缩是星载合成孔径雷达系统降低原始数据率不可或缺的重要手段。SAR原始回波数据具有独特的概率统计特点,不能用常规去冗余的方法进行压缩。自20世纪80年代以来,针对SAR原始回波数据压缩算法的研究从未止步。本文对SAR原始回波数据的概率统计特性展开分析,介绍了SAR原始数据压缩的基本理论,同时对几种已应用于星载SAR系统的压缩算法进行介绍,给出实现流程并分析各自的优劣。纵观各国现役星载合成孔径雷达系统原始数据压缩,块自适应量化(BAQ)算法应用最广,经历了多个航天飞行任务的验证,是一种稳定、成熟、实时性强的数据压缩算法。本文BAQ算法的FPGA实现选用Xilinx的7XC7VX485T芯片。原始数据是某星载干涉成像雷达高度计(InIRA)获取的大小为4(通道)×256×3000Byte的一个数据块。结果表明,除存储资源外,其它资源占用不足芯片资源的20%,可处理的最大原始数据率为840Mbps。针对BAQ算法的不足和原始回波数据的特点,本文还对算法进行了改进,改进算法压缩后的输出位数为4.4bit,在10km分辨率时以0.36cm的测高误差增量换取45%的数据率降低。因此在保证测高精度的同时,比传统BAQ算法压缩率更高,且在处理速率上也具有优势。另外本文分析了不同压缩比、不同分块方式对性能的影响,为未来星载SAR数据压缩系统海洋高度的测量提供参考依据。
【图文】：

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第1章绪论原始数据压缩的必要性径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）是一种能够全天时、的有源微波遥感系统[1]。它通过在方位向使用合成孔径技术一定带宽的信号进行脉冲压缩来获得两个方向上的分辨率，不可比拟的高分辨率的雷达图像[2]。SAR 使用 1mm-1m范围有很强的穿透能力，，可以不受大气、地表植被等影响；具有以对不同的物质加以区分和识别；具有三维分辨能力，可以军事侦查，农林业观测和国防建设领域发挥了极其重要的作统的重要发展方向之一。

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图 1.4 SWOT 任务中的 KaRIn 原理图SA 空间实验室在研的地表水和海洋拓扑 SWOT[21][2an Topography）任务中，采用 Ka 波段双稳态 SAR 进用于海洋观测的低分辨率（LR）模式和用于陆地水文观式。在数据处理方面分成两种，海洋数据主要在星上多视处理等降低数据率；陆地水文观测在则星上简单操回地面。从发展趋势上可以看出，目前为止 BAQ 算法或缺的处理技术，以原始算法为基础的改进算法具有更的高性能的改进算法将会出现并且成为各国 SAR 数何在 FPGA 上实现出压缩性能好，硬件复杂度低，占用法将具有重要的工程意义。
【学位授予单位】：中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN957.51;TN791

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