автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Исследование и разработка методов сжатия информации, формируемой радиолокаторами с синтезированной апертурой

МИНИСТЕРСТВО ОБЩЕГО И ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

л

Российский государственный технологически« университет4" им. К.Э.Циолковского (МАТИ).

На правах рукописи

Внотченко Сергей Сергеевич

ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ СЖАТИЯ ИНФОРМАЦИИ, ФОРМИРУЕМОЙ РАДИОЛОКАТОРАМИ С СИНТЕЗИРОВАННОЙ АПЕРТУРОЙ

Специальность: 05.13.16 - Применеиие вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических паук

Москва 2000

Работа выполнена на кафедре "Микропроцессорные системы, электроника и электротехника" Российского государственного технологического университета им. К.Э. Циолковского (Московского авиационно-технологического института).

Научный руководитель:

доктор технических наук,

профессор

С.А.Нескова

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор

A. М. Шлома

Кандидат технических наук старший научный сотрудник

B. А. Шишков

Ведущая организация: Государственный научно-

исследовательский институт "Циклон" (г.Москва)

Защита состоится " 19 " апреля 2000 г. в N часов на заседании диссертационного совета Д.063.56.02 при Российском государственном технологическом университете им. К.Э. Циолковского по адресу: 121552, Москва, Оршанская ул., д. 3. - . •

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке РГАТУ им. К.Э. Циолковского

Автореферат разослан " |Ъ " о^оруута 2000 г.

Шс*. а) 14

Ученый секретарь

диссертационного совета Д.063.56.02

доктор физико-математических наук, „ ..

профессор Е.В. Метелкин

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Прогресс последних десятилетий в сфере информационных технологий, радиоэлектроники и компьютерной техники оказан неоспоримое воздействие на все стороны человеческой деятельности. Интенсивное развитие информационных наук одновременно по множеству направлений привело к важнейшим практическим достижениям, особенно в таких областях, как хранение и передача цифровых данных, где получается наиболее удачное сочетание аппаратных решений и программного обеспечения.

Одной из фундаментальных проблем создания современных систем обработки, хранения и передачи информации' является сокращение избыточности данных. Разработка эффективных методов и устройств компрессии (сжатия) данных находится в числе магистральных научно-технических направлений и развивается сегодня особенно интенсивно.

Настоящая работа посвящена исследованиям и совершенствованию методов сжатия радиолокационных данных, получаемых от радиолокаторов с синтезированной апертурой (РСА) авиационного и космического базирования, которые предназначены для дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Радиолокаторы с синтезированной апертурой - мощные инструменты ДЗЗ, позволяющие проводить всепогодные наблюдения выбранных регионов независимо от времени суток и освещенности, а также обеспечивающие возможность глобального изучения нашей планеты.

Радиолокационное изображение, содержащее многие легко узнаваемые детали ландшафта, может служить хорошей основой картографии • и использоваться для:

• исследования поверхности суши, включая геологию;

• контроля растительных, почвенных и снежных покровов;

• исследования океанов, ледовой обстановки и■ обеспечения судовождения;

• экологического мониторинга и контроля чрезвычайных ситуаций;

• интерферометрии и составления цифровых карт рельефа;

• детальной всепогодной стратегической разведки в целях обеспечения военных операций, включая морскую разведку, целеуказание и получение опорной информации для управления точным оружием;

• контроля над соблюдением договоров о сокращении вооружений;

• оценки последствий применения оружия и многого другого.

Широкое распространение в последнее десятилетие получил метод

радиолокационной интерферометрической съемки рельефа с повторяющихся орбит космического аппарата (КА). Важным источником информации в этом

новом методе является фаза сигналов, что делает очень актуальной задачу сжатия комплексных данных.

Технические средства и методы радиолокационной съемки постоянно развиваются. В нашей стране и за рубежом проводятся широкие исследования, направленные на разработку радиолокаторов с синтезированной апертурой, методов обработки радиолокационной информации, -принципов построения и путей реализации авиационных и космических комплексов на основе РСА. Совершенствование тактико-технических характеристик РСА приводит к повышению разрешающей способности и увеличению полосы съемки. Соответственно возрастают информационные потоки, что предъявляет повышенные, а иногда нереализуемые, требования к устройствам бортовой регистрации и, особенно, к радиолиниям передачи данных на Землю.

Серьезные проблемы связаны также с хранением информации. Так, еще в 1994 году Российское космическое агентство в "Концепции создания космической системы для мониторинга природной среды" отмечало недостатки в организации архивации оперативной космической информации в наземных комплексах приема данных и ставило задачу построения архивов и банков данных на современном международном уровне.

Перечисленные факторы определяют актуальность решаемой автором задачи - исследования и разработки эффективных средств компрессии радиолокационных данных. Решение поставленной задачи включает в себя: создание имитационных моделей компрессии радиолокационных данных на разных этапах обработки сигналов, исследование с помощью моделей методов сжатия информации, а также разработку эффективных алгоритмов компрессии. Причем важным аспектом решаемой задачи сжатия данных является необходимость сохранения информации о фазе для интерферометрических приложений.

Цель работы. Цель диссертации состоит в разработке методов повышения качества и эффективности компрессии радиолокационной информации на основе анализа экспериментальных данных РСА и использования имитационных моделей и программ.

Для реализации поставленной цели сформулированы и решены следующие задачи:

1. Определены адекватные методы формирования радиолокационных изображений (РЛИ), созданы программные реализации этих методов и выполнены исследования характеристик радиолокационной информации на различных этапах ее преобразования.

2. На основании теоретических моделей сигналов РСА, отраженных от различных объектов созданы имитационные статистические модели радиолокационных изображений. Разработаны имитационные модели и

программы для системы исследования эффективности компрессии радиолокационной информации, как экспериментальной, так и получаемой с помощью моделирования.

3. Определены критерии качества компрессии радиолокационных изображений и исследована эффективность вейвлетного, JPEG и фрактального методов сжатия изображений. Оценены показатели эффективности компрессии - коэффициента сжатия и отношения сигаал/шум - на моделях и реальных радиолокационных данных в зависимости от влияния различных факторов.

4. Сформулированы критерии качества применительно к задаче сжатия комплексных радиолокационных данных и оценена эффективность алгоритма блочного адаптивного квантования (БАК) на экспериментальных данных и моделях. Предложен вариант алгоритма БАК для представления комплексных данных в полярном формате. Разработаны и исследованы модификации алгоритма БАК.

5. Проанализированы вопросы аппаратурной. реализации компрессии радиолокационных данных в бортовых условиях; предложен вариант практической реализации кодера. Рассмотрены некоторые аспекты задач архивного хранения данных и разработаны рекомендации по использованию операционных систем.

Методы исследований. В работе применяется теоретический аппарат статистической радиотехники, теории информации и теории вероятностей. Основные научные и практические результаты работы получены методами экспериментальных исследований, а также имитационного статистического моделирования процедур компрессии и обработки. В экспериментальных исследованиях использованы данные радиолокационных съемок, полученных с помощью самолетного РСА "Компакт" (Научно-исследовательский институт точных приборов, Москва).

Научная новизна работы определяется тем, что в ней получены следующие результаты:

1. Разработана система имитационного моделирования для исследования процессов компрессии/декомпрессии радиолокационных данных, полученных как в процессе съемок, так и на моделях, и предложен метод имитационного моделирования радиолокационных отражений от поверхности, основанный на представлении о статистической неоднородности.

2. В результате проведения экспериментов получены сравнительные зависимости качества компрессии радиолокационных изображений от степени их сжатия для трех эффективных алгоритмов компрессии и различных параметров РЛИ.

3. Предложен и исследован метод компрессии комплексных отсчетов отраженных радиолокационных сигналов в полярном формате. Показана возможность уменьшения фазовой ошибки при компрессии данных в полярном формате.

4. Предложен и исследован метод сжатия комплексных данных после согласованной фильтрации отраженных сигналов по дальности.

5. Разработан и исследован метод блочного квантования радиолокационных данных с кодированием только фазовой компоненты, обеспечивающий приемлемое качество компрессии при простой аппаратурной реализации алгоритма.

6. Проведены сравнительные экспериментальные тестирования пяти операционных систем при параллельном выполнении вычислительных задач и процедур ввода-вывода, что типично для систем архивного хранения радиолокационной информации.

Практическая ценность работы. Разработанная система имитационного моделирования дала возможность реализовать единый подход к исследованию эффективности и совершенствованию методов компрессии любой радиолокационной информации, получаемой от РСА. Результаты исследований, представленные в виде графиков, таблиц, радиолокационных изображений, позволяют сформулировать практические рекомендации по использованию методов компрессии и дать достоверные прогнозы по достижимым параметрам качества.

Полученные результаты и рекомендации являются базой для разработки и совершенствования систем компрессии информации в бортовых и наземных сегментах комплексов радиолокационного наблюдения на основе РСА. В свою очередь, программные средства и методы, положенные в основу разработанной системы моделирования, позволяют расширять область исследований за счет добавления новых алгоритмов сжатия данных.

Реализация результатов работы. Материалы диссертационной работы включены в научно-технические отчеты по НИР "Абрис-2", которая выполнялась Научно-исследовательским институтом точных приборов по заказу Российского авиационно-космического агентства. В указанные отчеты вошли описания методик имитационного моделирования, обоснование выбора критериев качества и собственно результаты исследований по сжатию радиолокационной информации, а также вытекающие из них рекомендации для перспективных авиационных и космических РСА.

Результаты исследований компрессии радиолокационных данных в полярном формате, в том числе, при сжатии комплексных данных после фильтрации отраженных сигналов по дальности и с кодированием только

фазовой компоненты, нашли свое отражение в отчете по комплексной НИР "Форпост". Работа выполнялась рядом предприятий по заказу Российского авиационно-космического агентства.

Реализация результатов диссертационной работы подтверждена соответствующими актами.

Личный вклад автора. Все изложенные в диссертации результаты: исследования, теоретические положения, предложения по модификации алгоритмов компрессии, модели и их программные реализации, а также практические рекомендации получены лично автором-.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались на Всероссийских научно-технических конференциях: XXIV и XXV Гагаринские чтения, "Новые материалы и технологии НМТ-98", проводившихся в Российском государственном технологическом университете им. К.Э. Циолковского (Московском авиационно-технологическом институте). Всего было прочитано 5 докладов.

Был также представлен доклад (без выступления) на международной конференции CEOS'99 SAR Workshop, организованной Европейским космическим агенством и проходившей в Тулузе 26-29 октября 1999 г. Полный текст этого доклада (№ 49) опубликован на Web-cepBepe http://www.estec.esa.nl/ceos99/papers/p049.pdf.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 работ, из которых 2 выполнены в соавторстве. Результаты диссертации отражены также в трех научно-технических отчетах.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и приложений. Работа изложена на 148 страницах, содержит 35 рисунков и список литературы из 97 наименований.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Система имитационных моделей и программ для количественного исследования эффективности компрессии радиолокационной информации. Методы имитационного моделирования изображений, основанные на представлении о статистической неоднородности радиолокационных отражений.

2. Результаты исследования на имитационных моделях и реальных радиолокационных изображениях эффективности компрессии вейвлетным, JPEG и фрактальным методами. Сравнительные зависимости показателя качества - отношения сигнал/шум от коэффициента сжатия и параметров РЛИ, позволившие рекомендовать при компрессии радиолокационных изображений коэффициент сжатия от 2 до 5 и использование более эффективного

вейвлетного алгоритма (т.к. отношение сигнал/шум у него на 3...8 дБ выше, чем у JPEG, а фрактальное сжатие требует очень больших затрат времени).

3. Метод компрессии комплексных отсчетов отраженных радиолокационных сигналов в полярном формате с неодинаковой разрядностью квантования амплитуды и фазы. Показана возможность при использовании указанной компрессии уменьшения вдвое фазовой ошибки при сохранении степени сжатия и отношения сигнал/шум.

4. Разработанные методы повышения качества и эффективности сжатия данных РСА в комплексном формате: сжатие данных после: фильтрации отраженных сигналов по дальности, позволяющее повысить коэффициент компрессии на 25% и более; сжатие радиолокационных данных с кодированием только фазовой компоненты, обеспечивающее приемлемое качество компрессии (коэффициент сжатия 4, отношение сигнал/шум 9 дБ) при простой аппаратурной реализации алгоритма.

5. Принципы построения и вариант схемы блочного квантования с кодированием фазы, пригодный для реализации на борту.

6. Результаты сравнительного тестирования операционных систем при параллельном выполнении вычислительных задач и процедур ввода-вывода, позволившие рекомендовать для применения в системах архивирования данных операционные системы Linux и FreeBSD.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цели и задачи исследования, перечислены основные научные и практические результаты, содержащиеся в диссертации.

Первая глава содержит обзор проблем, связанных. с особенностями различных видов получаемых от РСА данных, их статистическимисвойствами и возможностями устранения информационной избыточности. На основании обзора формулируются задачи исследований и определяются принципы их решения.

Компрессия данных широко используется в различных системах, связанных с хранением, обработкой и передачей информации. Эффективность применения конкретных алгоритмов компрессии для сжатия радиолокационных данных определяется свойствами информации, а, следовательно, особенностями ее источника - радиолокатора с синтезированной апертурой. Поэтому одна из задач первой главы - это введение необходимых понятий и определений, касающихся теории и техники РСА.

Важной особенностью РСА является возможность достижения высокого линейного разрешения, не зависящего от дальности наблюдения. С одной стороны это положительно выделяет данный тип датчика среди других средств дистанционного зондирования, а с другой - порождает очень большие информационные потоки, нуждающиеся в последующей компрессии.

Типовая структура комплекса на основе РСА включает бортовой и наземный сегменты. Сжатие данных в бортовом сегменте актуально для сокращения объема регистрируемой информации и, особенно, для уменьшения потока данных, передаваемых через радиоканал. При этом декомпрессия данных в наземном сегменте может осуществляться непосредственно в процессе их приема и распаковки. Другой важный класс задач компрессии связан с архивным хранением информации в наземном сегменте комплекса.

Реализация метода синтезирования апертуры для получения двумерного радиолокационного изображения, близкого по своим качествам к оптическому, предусматривает использование специальных алгоритмов обработки отраженных сигналов, включающих согласованную обработку комплексных отсчетов и формирование яркостного РЛИ.

Алгоритм согласованной обработки в РСА можно разделить на две независимых процеду ры:

• согласованную фильтрацию по дальности одного импульса (внутрипериодную обработку);

• синтезирование апертуры или межпериодную обработку траекторного сигнала (т.е. пачки импульсов).

При этом входной информацией для согласованной фильтрации являются массивы комплексных цифровых отсчетов, называемых также радиоголограммой (РГТ). После фильтрации по дальности получается поток данных, названных фильтрованной голограммой (ФГГ), а в результате синтезирования апертуры формируется комплексное радиолокационное изображение. Такое изображение полностью сохраняет информацию о фазе и пригодно для решения задач интерферометрии.

Последующие операции предназначены для получения яркостных радиолокационных изображений, в которых используется информация только об интенсивности отражений. Процедура вычисления квадратов модулей отсчетов полностью устраняет фазовую информацию, а затем выполняются некогерентное накопление и нормировка изображения.

Некогерентное накопление - это поэлементное ]Чп-кратное накопление отсчетов изображений, полученных на всех участках полного траекторного сигнала. Практически такая операция может быть реализована, например, за счет получения избыточного разрешения вдоль линии пути (размер элемента

разрешения будет в 1Ч„ раз меньше требуемого) с последующим объединением (суммированием) в группах по ^ соседних элементов.

Нормировка изображения — это приведение всего диапазона интенсивностей радиолокационного изображения к некоторому интервалу значений, удобному для визуализации. Одному йз вариантов нормировки соответствует визуализация с 256-ю уровнями серого, где для представления яркости каждого элемента изображения используется 8 разрядов (1 байт).

Подробное рассмотрение обработки сигналов необходимо для того, чтобы все вышеперечисленные процедуры формирования изображений включить в систему имитационного моделирования процессов компрессии радиолокационных данных. Такое решение позволяет достичь двух важных преимуществ при исследовании сжатия РГГ и ФГГ:

• возможности визуального контроля по яркостным изображениям качества компрессии/декомпрессии данных;

• получения количественных оценок погрешностей компрессии, не только по радиоголограмме, но и по конечным продуктам -комплексному и яркостному РЛИ.

Методы и средства решения задач компрессии существенно зависят от потоков данных, поэтому были выведены формулы для их количественных оценок применительно к РСА. При анализе тактико-технических характеристик нескольких РСА получены численные оценки потоков данных на уровне 60... 100 Мбит/с.

При обсуждении статистических свойств радиолокационной информации отмечается, что радиолокационные сигналы, отраженные от сложных и распределенных целей (мгновенные значения сигнала и отсчеты его квадратурных составляющих) имеют нормальное распределение. При этом амплитуды распределены по закону Релея, а фазы - равномерно, в интервале от -л до +тс. Экспериментальные гистограммы в целом подтверждают справедливость этих теоретических моделей.

Другим свойством получаемых от РСА данных является низкая корреляция между соседними отсчетами радиоголограммы. Смежные элементы радиолокационного изображения также слабо коррелированны из-за наличия спекл-шума (мультипликативного шума, шума зернистости). В силу этих причин компрессия радиолокационной информации существенно отличается от сжатия оптических изображений.

Радиолокационное изображение имеет некоторое количество избыточной информации, которая может быть устранена практически без визуальной заметности изменений. Существуют два типа избыточности:

• статистическая избыточность, обусловленная корреляцией и предсказуемостью данных; эта избыточность может быть устранена без потери

информации, исходные изображения после сжатия могут быть полностью восстановлены;

• визуальная (субъективная) избыточность, которую можно снизить с частичной потерей данных, мало влияющих на качество воспроизводимых изображений; эта избыточность может быть устранена без нарушения визуально воспринимаемого качества изображений.

Для экспериментальных РЛИ в соответствии с полученными оценками предельный прогнозируемый коэффициент статистического сжатия составляет 1,58. В экспериментах получено уменьшение размеров РЛИ в 1,30...1,39 раза. Проделанные эксперименты со сжатием РГГ показали, что этот вид радиолокационной информации практически не сжимается статистическими методами.

Таким образом, на основании результатов первой главы сделан вывод, что для эффективного сжатия радиолокационной информации пригодны только методы сжатия с потерями (с устранением визуальной избыточности). Для анализа этих методов должны быть определены критерии оценки допустимых потерь и разработаны соответствующие методики и инструменты для исследования.

Во второй главе рассмотрена методика имитационного моделирования радиолокационных сигналов и процессов компрессии данных. Система имитационных моделей создана для решения следующих задач:

• исследования эффективности методов компрессии информации;

• сравнительного анализа алгоритмов компрессии;

• исследования зависимости параметров компрессии от особенностей и характеристик радиолокационной информации.

Обобщенная структура системы имитационного моделирования процессов компрессии данных включает элементы, реализующие:

• формирование имитационных данных или подготовку экспериментальной радиолокационной информации;

• компрессию/декомпрессию данных;

• преобразование (обработку) радиолокационной информации;

• расчет показателей эффективности (качества) на всех стадиях обработки данных.

Указанные элементы системы конкретизируются для исследования компрессии двух типов радиолокационных данных: яркостных изображений и радиоголограмм.

В соответствии с решаемыми задачами при моделировании радиолокационных данных преимущественно рассматриваются статистические аспекты. После систематизированного описания теоретических моделей отражений обсуждаются конкретные вычислительные алгоритмы

формирования случайных величин с требуемыми законами распределения. Предпочтение отдается методу нелинейного преобразования, обратного необходимой функции распределения.

Помимо традиционных однородных моделей, в этой главе также рассмотрен подход, учитывающий неоднородность отражений. На основании теоретического аппарата описания нестационарных и неоднородных случайных процессов, созданного Накатами и развитого Левинским, в диссертации предложен метод имитационного моделирования отражений от поверхностей, обладающих такими свойствами.

Описываются общие принципы получения двумерных массивов, имитирующих радиолокационные изображения, в том числе с несколькими типами отражающей поверхности и наличием условных сюжетов.

В третьей главе исследуются методы сжатия изображений на экспериментальных радиолокационных данных и имитационных моделях.

В настоящее время ведутся активные работы, направленные на повышение эффективности сжатия радиолокационных изображений, причем наибольшее внимание уделяется трем алгоритмам компрессии: вейвлетному, JPEG и фрактальному.

Первоначально эти алгоритмы разрабатывались для задач компрессии цифровых оптических изображений. Обоснование возможности их использования применительно к радиолокационной информации осложняется принципиальным различием в статистических свойствах этих двух источников визуальной информации. Поэтому акцент делается на экспериментальные исследования; при этом решаются следующие задачи:

• получение зависимостей качества сжатия РЛИ от коэффициента компрессии;

• сравнение эффективности разных алгоритмов в однотипных условиях на одинаковом визуальном материале;

• оценка влияния параметров РЛИ на достижимое качество сжатия.

При исследовании эффективности компрессии РЛИ используются два показателя качества: коэффициент сжатия С к, который выражается через соотношение между входным и выходным потоком данных и отношение сигнал/шум

'M-IN-1 /м~ w-i

Qsm = 10-lg EEC/ - и*.„)

_m=О л=0 / m-0 n=Q

т.к. отличия между соответствующими элементами исходного РЛИ Sm<n и после процедуры компрессии/декомпрессии ит п могут рассматриваться как шум.

Сравнительный анализ современных методов компрессии изображений (вейвлетного, JPEG и фрактального) был выполнен на основе

формализованных и визуальных показателей качества с привлечением экспериментальных РЛИ и имитационных моделей. На первом этапе сравнения алгоритмов сжатия использовались экспериментальные РЛИ. Были получены графики зависимостей отношения сигнал/шум от коэффициента компрессии. Анализ полученных результатов приводит к следующим выводам:

• поскольку все эксперименты проводились на" одном и том же РЛИ, то, как относительная эффективность алгоритмов, гак и общий характер полученных зависимостей Qsm = f(0) можно считать достоверными;

• различия между алгоритмами по критерию сигнал/шум Qsnr не слишком велики и больше заметны при малых коэффициентах сжатия;

• более эффективным является вейвлетный алгоритм сжатия, т.к. отношение сигнал/шум у него на 3...8 дБ выше, чем у алгоритма JPEG;

• фрактальный алгоритм, несколько уступая вейвлетному по критерию сигнал/шум, требует относительно больших затрат времени при сжатии;

• практический, интерес представляет 2...5-кратное сжатие РЛИ, а использование коэффициентов С к, больших 5, нецелесообразно из-за значительного ухудшения отношения сигнал/шум.

Визуальное сравнение изображений, подвергнутых компрессии и декомпрессии в целом подтверждает эти результаты. Так, при С« = 2...5 изображения даже в малых детачях не отличаются от исходного РЛИ. При коэффициентах сжатия более 5 на РЛИ появляются заметные артефакты, а при Cr = 30...50 полностью утрачивается текстура и появляются специфичные для каждого алгоритма искажения (например, JPEG, дает блочные помехи, а вейвлетный алгоритм равномерное сглаживание яркостей).

Использование имитационной модели РЛИ дало заметно отличающуюся зависимость Qsnr ~ ЦСя)- Причем характер полученной зависимости сходен с предыдущей, однако абсолютные значения Qsm примерно на 8...10 дБ ниже, чем в случае реального радиолокационного изображения. Поскольку использованная модель РЛИ представляла однородную зону с постоянными характеристиками отражения, было выдвинуто предположение, что "бессюжетное" изображение в виде однородной зоны хуже всего поддается компрессии. Последующие эксперименты с реальным радиолокационным изображением участка луга, имеющего постоянные отражающие свойства, полностью подтвердили это предположение.

В целом сопоставление результатов сжатия различных вариантов имитационных моделей и радиолокационных снимков позволили сделать вывод о том, что все модели дают хорошее совпадение с натурными экспериментами во всем диапазоне коэффициентов компрессии и могут применяться для исследования различных аспектов компрессии РЛИ. Наихудшее сжатие обеспечивается для модели, основанной на представлении о

статистической неоднородности радиолокационных отражений. Таким образом данная модель может использоваться для прогноза нижней границы достижимой эффективности сжатия.

Примером исследования влияния параметров РЛИ на качество компрессии является зависимость качества сжатия Одун от величины коэффициента некогерентного накопления. Повышение отношения сигнал/шум Ояыя при увеличении коэффициента некогерентного накопления обусловлено заметным снижением спекл-шума, характерного для изображений, получаемых с помощью РСА.

В четвертой главе исследуются методы сжатия комплексных радиолокационных данных.

Первоначально основной информацией, получаемой от РСА, являлись полутоновые радиолокационные изображения, на качестве сохранения которых основывались требования к степени сжатия. При включении в круг решаемых РСА задач интерферометрии, в которой используются комплексные радиолокационные данные и имеет место высокая чувствительность к фазовой информации, требования к точности восстановления данных в процессе компрессии/декомпрессии возрастают. При этом качество компрессии, помимо отношения сигнал/шум, оценивается среднеквадратическим отклонением фазы (СКО) и средней фазовой ошибкой (СФО). Величина отношения сигнал/шум рассчитывается не только по радиоголограммам, но и по конечным радиолокационным продуктам: комплексному и яркостному РЛИ. Соответственно фазовые ошибки компрессии вычисляются по РГГ и по комплексному РЛИ.

Основой ряда алгоритмов для сжатия РГГ является блочное адаптивное квантование (БАК). Главные процедуры компрессии, составляющие сущность алгоритма БАК при представлении данных в тригонометрическом формате, следующие:

• разбиение потока цифровых отсчетов на блоки;

• вычисление стандартного отклонения в каждом блоке;

• оптимальное неравномерное - в соответствии с законом распределения данных - кодирование отсчетов (т.н. "квантователь Макса").

В результате поблочной кодировки цифровых отсчетов малым числом разрядов с передачей величины стандартного отклонения для каждого блока обеспечивается сжатие радиолокационных данных. Декомпрессия этих данных, заключается в умножении на стандартное отклонение выходных уровней "квантователя Макса", выбираемых в соответствии с текущим значением кода каждого отсчета.

В работе исследованы особенности алгоритма БАК для сжатия натурных радиоголограмм с использованием двух разных форматов представления комплексных цифровых отсчетов:

• в тригонометрическом формате (с действительной и мнимой компонентами), когда БАК оптимизирован под нормальное распределение;

• в полярном формате (комплексные отсчеты представлены амплитудой и фазой), когда алгоритм БАК оптимизирован под распределение Релея для амплитуды, а фаза квантуется равномерно в соответствии с ее распределением.

При компрессии фрагмента экспериментальной РГГ в тригонометрическом формате исследовались варианты кодирования от 1 бит до 4 бит для каждой компоненты. При исследовании компрессии радиоголограмм, представленных в полярном формате, амплитуда и фаза квантовались независимо и в общем случае с разным числом бит на отсчет (моделировались все сочетания вариантов квантования амплитуды 1...4 бит и фазы 2...5 бит). Для указанных вариантов компрессии получены все оценки параметров качества: отношение сигнал/шум, СКО и СФО.

Анализ полученных результатов показал, что для полярного формата предпочтительны варианты неодинакового квантования компонент (амплитуда+фаза): 3+5, 2+4 и 1+3 бит/отсчет. Эти варианты по отношению сигнал/шум не уступают тригонометрическому формату при одинаковой сумме разрядов на комплексный отсчет (соответственно: 4+_4, 3+3 и 2+2 бит/отсчет), однако за счет большей разрядности квантования фазы обеспечивают примерно вдвое меньшие фазовые ошибки.

В современных РСА обычно используются зондирующие ЛЧМ импульсы относительно большой длительности, которые увеличивают суммарный поток РГГ. После фильтрации РГГ по дальности имеет место относительное сокращение потока данных (на 25% и более) без каких-либо потерь информации. Если осуществлять компрессию данных после фильтрации по дальности, то это позволяет повысить общую эффективность компрессии. Для проверки такого подхода было проведено моделирование алгоритма БАК и получены оценки качества для всех вариантов компрессии фильтрованных по дальности данных. Оказалось, что несмотря на значительное увеличение динамического диапазона данных отношение сигнал/шум снижается незначительно (по сравнению с компрессией РГГ), а фазовые ошибки практически не изменяются.

Визуальный контроль яркостных изображений после процедуры компрессии/декомпрессии показал, что квантование фильтрованных данных при малоразрядном кодировании дает засветки от ярких объектов по азимуту,

существенные при кодировании по 1...2 бита, и относительно малозаметные при кодировании порядка 4 бит. Хорошие результаты дает квантование ФГГ в полярном формате с кодированием 3+5 бит (отношение сигнал/шум около 20 дБ).

Таким образом, для сжатия методом БАК комплексных данных (РГГ и ФГГ) можно использовать полярный формат, допускающий несколько вариантов кодирования и позволяющий находить приемлемые компромиссы, прежде всего для задач архивирования данных.

Фазовая компонента отраженного сигнала несет значительную долю общей информации, получаемой РСА. С учетом этого обстоятельства был разработан метод блочной компрессии радиоголограммы с квантованием только фазовой информации РСА. Метод использует следующую схему: фаза кодируется равномерно (2...5 бит), а амплитудная' информация передается только в виде оценки средней амплитуды по одному значению на каждый блок. При декомпрессии указанная оценка используется в виде постоянного в пределах блока амплитудного множителя. Моделирование этого метода показало, что он обеспечивает приемлемое качество компрессии, так при коэффициенте сжатия 4 отношение сигнал/шум составляет 9 дБ. Метод обеспечивает удовлетворительное визуальное качество яркостного РЛИ при простой аппаратурной реализации алгоритма, пригодной для использования в бортовых условиях.

В пятой главе рассмотрены некоторые . вопросы практической реализации компрессии радиолокационной информации.

На основании обзора универсальных и специализированных вычислительных средств делается вывод, что на сегодняшний день наиболее эффективные способы компрессии данных на борту летательного аппарата в реальном времени основываются на применении специализированных схем. Примером подобного технического решения является БАК-процессор, разработанный США. Реализованный в виде СБИС он может работать с потоками данных в тригонометрическом формате до 240 Мбит/с и обеспечивает три программируемых варианта сжатия: 4+4 бита, 2+2 бита и 1+1 бит.

Альтернативой такому варианту являются упрощенные алгоритмы и схемные решения. В частности, на основании предложенного блочного квантования с кодированием только фазовой информации проработан относительно простой компрессор. Один из возможных вариантов его построения сводится к следующему. Текущий код фазы определяется числом импульсов, прошедших на вход счетчика в промежутке между моментами пересечения нуля опорным и сигнальным колебаниями. Амплитудная информация формируется в результате линейного детектирования, усреднения

(фильтрации) и относительно низкоскоростного аналого-цифрового преобразования. Такое построение компрессора позволяет легко управлять разрядностью квантования фазы, путем использования тактовых импульсов с разной частотой следования, и размером блока за счет управления временем усреднения. Подобное устройство может быть реализовано в бортовом варианте на микросхемах общего применения средней степени интеграции.

Другая область использования компрессии комплексных данных связана с задачами архивации информации в наземном сегменте радиолокационного комплекса. Обычно в наземных центрах приема и обработки информации широко используются вычислительные средства общего назначения. Причем для архивации/разархивации радиолокационной информации требуется минимальное время вычислений при высокой скорости записи/чтения данных.

При решении подобной задачи на одной и той же аппаратной платформе, но при использовании различных операционных систем (ОС), время выполнения может значительно отличаться. С целью прояснения этой зависимости было проведено тестирование 5 распространенных ОС: FreeBSD, Linux, QNX, Solaris и Windows 98.

По результатам тестирования наилучшими операционными системами для решения задач архивирования радиолокационных данных признаны ОС Linux и FreeBSD. На практике при работе. с радиолокационными изображениями можно рекомендовать использование многомашинной конфигурации, в которой задачи архивации реализуются под ОС Linux или FreeBSD, а задачи визуализации изображений решаются под управлением ОС Windows.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Рассмотрение задач радиолокационного комплекса позволило обосновать актуальность компрессии информации, как в бортовом, так и в наземном сегментах. На основании анализа статистических свойств информации и экспериментов по статистическому кодированию радиолокационных данных была показана низкая эффективность сжатия без потерь и сделан вывод о необходимости использования компрессии с частичной потерей данных.

2. Разработана система имитационных моделей и программ для количественного исследования эффективности компрессии радиолокационных данных. Описана общая структура системы моделирования и дана ее программная реализация. Предложен метод имитационного моделирования поверхности, основанный на представлении о статистической неоднородности радиолокационных отражений.

3. Исследованы алгоритмы компрессии изображений на моделях и реальных радиолокационных данных. Сформулированы следующие рекомендации: практический интерес представляет 2...5-кратное сжатие РЛИ, причем более эффективным представляется вейвлетный алгоритм, т.к. отношение сигнал/шум у него на 3...8 дБ выше, чем у алгоритма JPEG, тогда как фрактальный алгоритм, несколько уступая вейвлетному по критерию сигнал/шум, требует относительно больших затрат времени при сжатии.

4. Рассмотрены и исследованы методы блочного адаптивного квантования радиолокационных данных в тригонометрическом и полярном формате. Показано, что полярный формат при одинаковом коэффициенте сжатия может обеспечивать вдвое меньшую фазовую ошибку. Предложены две модификации компрессии в полярном формате: с использованием только фазового кодирования для задач бортового сжатия данных и сжатие после согласованной фильтрации по дальности для задач архивного хранения данных.

5. Для метода сжатия данных с квантованием только фазовой компоненты предложен вариант простого аппаратурного решения. При решении задач архивации/разархивации в наземном сегменте комплекса РСА рекомендуется использовать операционные системы Linux и FreeBSD, обеспечивающие наиболее эффективное совмещение вычислений с процедурами записи/считывания массивов данных.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ

1. Внотченко С.С. О методах сжатия информационных потоков в радиолокаторах с синтезированной апертурой. // XXIV Гагаринские чтения. Тезисы докладов Всероссийской молодежной научной конференции. Апрель 1998 г. МГАТУ, 4.4, с.60-61, М.: 1998.

2. Внотченко С.С. Анализ методов компрессии радиолокационных изображений с использованием имитационных моделей // Новые материалы и технологии НМТ-98. Тезисы докладов Всероссийской научно-технической конференции. Москва, 17-18 ноября 1998 г., с. 278. .

3. Внотченко С.С. Сжатие некоррелированных информационных потоков радиолокационных данных. Н Новые материалы и технологии НМТ-98. Тезисы докладов Всероссийской научно-технической конференции. Москва, 17-18 ноября 1998г.,с.278.

4. Внотченко С.С. О средствах архивирования радиолокационной информации. // XXV Гагаринские чтения. Тезисы докладов Международной молодежной научной конференции. Апрель 1999 г. РГТУ, М.: 1999.

5. Внотченко С.С. Анализ эффективности сжатия радиолокационных

данных при блочном адаптивном квантовании. // XXV Гагаринские чтения. Тезисы докладов Международной молодежной научной конференции. Апрель 1999г.РГАТУ, М.: 1999.

6. Внотченко С.С. Сжатие некоррелированных информационных потоков радиолокационных данных. // Научные труды МЛТИ (РГТУ) им. К.Э.Циолковского. Вып. 2 (74), с. 231-235. - М.: "ЛАТМЭС", 1999.

7. Внотченко С.С., Пескова С.А. Анализ методов компрессии радиолокационных изображений. // Научные труды МАТИ (РГТУ) им. К.Э.Циолковского. Вып. 2 (74), с. 235-239. - М.: "ЛАТМЭС", 1999.

8. Peskova S.A., Vnotchenko S.S. Analysis of-Complex SAR Raw Dala Compression // CEOS'99 SAR WORKSHOP. CNES, Toulouse, France. 26-29 October 1999.

Научно-технические отчеты:

1. Впотчепко С.С. Раздел "Сжатие радиолокационных данных" в инженерной записке по НИР "Абрис-2" (Этап 4Х г.к. № 756-4978/96 от. 24.07.96): Исследования в обеспечение создания макета самолетного радиолокатора L-диапазона.// НИИТП. РКА. М.: 1998.

2. Внотченко С.С. Раздел "Архивация радиолокационных изображений" в итоговом НТО по НИР "Абрис-2" (Этап 5, г.к. № 756-4978/96 от 24.07.96): Разработка предложений по составу, структуре, функциональному и информационному взаимодействию БРК перспективных КА ДЗЗ и наземного комплекса приема, обработки и распределения радиолокационных данных. // НИИТП. РКА. М.: 1998.

3. Внотченко С.С. Раздел "Сжатие комплексных радиолокационных данных" в НТО по КНИР "Форпост" // НИИТП. РКА. М.: 1999.

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 ВИДЫ ДАННЫХ, ФОРМИРУЕМЫХ РАДИОЛОКАТОРАМИ С

СИНТЕЗИРОВАННОЙ АПЕРТУРОЙ, И ИХ СВОЙСТВА

1.1. Параметры радиолокационного комплекса и его структура

1.1.1. Общая характеристика РСА

1.1.2. Структура радиолокационного комплекса

1.2. Алгоритмы формирования радиолокационного изображения

1.2.1. Структура алгоритмов обработки

1.2.2. Согласованная внутрипериодная обработка

1.2.3. Межпериодная траекторная обработка

1.2.4. Формирование яркостного изображения

1.3. Информационные потоки и массивы данных

1.4. Статистические свойства радиолокационной информации

1.5. Методы сжатия информации

1.6. Выводы

ГЛАВА 2 ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СИГНАЛОВ И

ПРОЦЕССОВ КОМПРЕССИИ ДАННЫХ

2.1. Система моделирования для исследования сжатия данных

2.1.1. Имитационная модель компрессии изображений

2.1.2. Имитационная модель компрессии радиоголограмм

2.1.3. Особенности программной реализации моделей

2.2. Теоретические модели радиолокационных отражений

2.2.1. Однородные модели протяженных и точечных объектов

2.2.2. Неоднородные модели

2.3. Методы имитационного моделирования массивов данных

2.3.1. Формирование отсчетов с заданными законами распределения у ]

2.3.2. Получение двумерных случайных массивов

2.4. Выводы

ГЛАВА 3 ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ СЖАТИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ И МОДЕЛЯХ

3.1. Алгоритмы сжатия изображений

3.1.1. Устранение визуальной избыточности изображений

3.1.2. Кодирование с преобразованием

3.1.3. Сжатие на основе вейвлетного преобразования

3.1.4. Фрактальное сжатие

3.2. Исследование эффективности сжатия РЛИ

3.2.1. Критерии качества радиолокационных изображений

3.2.2. Визуальная оценка качества сжатия

3.3. Сравнительный анализ методов сжатия

3.4. Использование моделей РЛИ для анализа сжатия

3.5. Влияние параметров РЛИ на качество компрессии

3.6. Выводы

ГЛАВА 4 ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ СЖАТИЯ КОМПЛЕКСНЫХ

РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ДАННЫХ

4.1. Алгоритмы сжатия и критерии качества

4.1.1. Методы компрессии комплексных данных

4.1.2. Параметры качества радиолокационных данных

4.2. Принципы блочного адаптивного квантования

4.3. Исследование компрессии радиоголограмм в тригонометрическом формате

4.3.1. Оценки качества по радиоголограмме

4.3.2. Оценки качества по радиолокационному изображению

4.4. Исследование компрессии радиоголограмм в полярном формате

4.5. Разработка и экспериментальное исследование метода компрессии с использованием только фазовой информации

4.6. Исследование компрессии данных после фильтрации по дальности

4.7. Выводы

ГЛАВА 5 ВОПРОСЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ РЕАЛИЗАЦИИ КОМПРЕССИИ

РАДИОЛОКАЦИОННОЙ ИНФОРМАЦИИ

5.1. Методы и средства осуществления компрессии данных

5.2. Аппаратурная реализации фазовой компрессии

5.3. Вычислительные проблемы в задачах сжатия данных

5.4. Выводы

Прогресс последних десятилетий в сфере информационных технологий, радиоэлектроники и компьютерной техники оказал неоспоримое воздействие на все стороны человеческой деятельности. Интенсивное развитие информационных наук одновременно по множеству направлений привело к важнейшим практическим достижениям, особенно в таких областях, как хранение и передача цифровых данных, где удается получить оптимальное сочетание аппаратных решений и программного обеспечения.

Одной из фундаментальных проблем создания современных систем обработки, хранения и передачи информации является сокращение избыточности данных. Разработка эффективных методов и устройств компрессии (сжатия) данных находится в числе магистральных научно-технических направлений и развивается сегодня особенно интенсивно.

Настоящая работа посвящена исследованиям и совершенствованию методов сжатия радиолокационных данных, получаемых от радиолокаторов с синтезированной апертурой (РСА) авиационного и космического базирования, которые предназначены для дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Радиолокаторы с синтезированной апертурой - мощные инструменты ДЗЗ, позволяющие проводить всепогодные наблюдения выбранных регионов независимо от времени суток и освещенности, а также обеспечивающие возможность глобального изучения нашей планеты.

Радиолокационное изображение, содержащее многие легко узнаваемые детали ландшафта, может служить хорошей основой картографии и использоваться для:

• исследования поверхности суши, включая геологию;

• контроля растительных, почвенных и снежных покровов;

• исследования океанов, ледовой обстановки и обеспечения судовождения;

• экологического мониторинга и контроля чрезвычайных ситуаций;

• интерферометрии и составления цифровых карт рельефа;

• детальной всепогодной стратегической разведки в целях обеспечения военных операций, включая морскую разведку, целеуказание и получение опорной информации для управления точным оружием;

• контроля над соблюдением договоров о сокращении вооружений;

• оценки последствий применения оружия и многого другого.

Широкое распространение в последнее десятилетие получает метод радиолокационной интерферометрической съемки рельефа с повторяющихся орбит космического аппарата (КА), так называемая двухвитковая интерферометрия. Важным источником информации в этом новом методе является фаза отраженных сигналов, что делает особо актуальной задачу сжатия именно комплексных данных.

Технические средства и методы радиолокационной съемки постоянно развиваются. В нашей стране и за рубежом проводятся широкие исследования, направленные на разработку радиолокаторов с синтезированной апертурой, методов обработки радиолокационной информации, принципов построения и путей реализации авиационных и космических комплексов на основе РСА. Совершенствование тактико-технических характеристик РСА приводит к повышению разрешающей способности и увеличению полосы съемки. Соответственно возрастают информационные потоки, что предъявляет повышенные, а иногда нереализуемые, требования к устройствам бортовой регистрации и, особенно, к радиолиниям передачи данных на Землю.

Серьезные проблемы связаны также с хранением информации. Так, еще в 1994 году Российское космическое агентство в "Концепции создания космической системы для мониторинга природной среды" отмечало недостатки в организации архивации оперативной космической информации в наземных комплексах приема данных и ставило задачу построения архивов и банков данных на современном международном уровне [97].

Перечисленные факторы определяют актуальность решаемой автором задачи - исследования и разработки эффективных средств компрессии радиолокационных данных. Решение поставленной задачи включает в себя: создание имитационных моделей компрессии радиолокационных данных на разных этапах обработки сигналов, исследование с помощью моделей методов сжатия информации, а также разработку эффективных алгоритмов компрессии. Причем важным аспектом решаемой задачи сжатия данных является необходимость сохранения информации о фазе сигнала для интерферометрических приложений.

Цель работы. Цель диссертации состоит в разработке методов повышения качества и эффективности компрессии радиолокационной информации на основе анализа экспериментальных данных РСА и использования имитационных моделей и программ.

Для реализации поставленной цели сформулированы и решены следующие задачи:

1. Определены адекватные методы формирования радиолокационных изображений (РЛИ), созданы программные реализации этих методов и выполнены исследования характеристик радиолокационной информации на различных этапах ее преобразования.

2. На основании теоретических моделей сигналов РСА, отраженных от различных объектов созданы имитационные статистические модели радиолокационных изображений. Разработаны имитационные модели и программы для системы исследования эффективности компрессии радиолокационной информации, как экспериментальной, так и получаемой с помощью моделирования.

3. Определены критерии качества компрессии радиолокационных изображений и исследована эффективность вейвлетного, JPEG и фрактального методов сжатия изображений. Оценены показатели эффективности компрессии - коэффициента сжатия и отношения сигнал/шум - на моделях и реальных радиолокационных данных в зависимости от влияния различных факторов.

4. Сформулированы критерии качества применительно к задаче сжатия комплексных радиолокационных данных и оценена эффективность алгоритма блочного адаптивного квантования (БАК) на экспериментальных данных и моделях. Предложен вариант алгоритма БАК для представления комплексных данных в полярном формате. Разработаны и исследованы модификации алгоритма БАК.

5. Проанализированы вопросы аппаратурной реализации компрессии радиолокационных данных в бортовых условиях; предложен вариант практической реализации кодера. Рассмотрены некоторые аспекты задач архивного хранения данных и разработаны рекомендации по использованию операционных систем.

Методы исследований. В работе применяется теоретический аппарат статистической радиотехники, теории информации и теории вероятностей. Основные научные и практические результаты работы получены методами экспериментальных исследований, а также имитационного статистического моделирования процедур компрессии и обработки сигналов.

Экспериментальные исследования основываются на данных радиолокационных съемок [17, 18], полученных с помощью самолетного

РСА "Компакт" (Научно-исследовательский институт точных приборов, Москва).

Научная новизна работы определяется тем, что в ней получены следующие результаты:

Разработана система имитационного моделирования для исследования процессов компрессии/декомпрессии радиолокационных данных, полученных как в процессе съемок, так и на моделях, и предложен метод имитационного моделирования радиолокационных отражений от поверхности, основанный на представлении о статистической неоднородности.

2. В результате проведения экспериментов получены сравнительные зависимости качества компрессии радиолокационных изображений от степени их сжатия для трех эффективных алгоритмов компрессии и различных параметров РЛИ.

3. Предложен и исследован метод компрессии комплексных отсчетов отраженных радиолокационных сигналов в полярном формате. Показана возможность уменьшения фазовой ошибки при компрессии данных в полярном формате.

4. Предложен и исследован метод сжатия комплексных данных после согласованной фильтрации отраженных сигналов по дальности.

5. Разработан и исследован метод блочного квантования радиолокационных данных с кодированием только фазовой компоненты, обеспечивающий приемлемое качество компрессии при простой аппаратурной реализации алгоритма.

6. Проведены сравнительные экспериментальные тестирования пяти операционных систем при параллельном выполнении вычислительных задач и процедур ввода-вывода, что типично для систем архивного хранения радиолокационной информации.

Практическая ценность работы. Разработанная система имитационного моделирования дала возможность реализовать единый подход к исследованию эффективности и совершенствованию методов компрессии любой радиолокационной информации, получаемой от РСА. Результаты исследований, представленные в виде графиков, таблиц, радиолокационных изображений, позволяют сформулировать практические рекомендации по использованию методов компрессии и дать достоверные прогнозы по достижимым параметрам качества.

Полученные результаты и рекомендации являются базой для разработки и совершенствования систем компрессии информации в бортовых и наземных сегментах комплексов радиолокационного наблюдения на основе РСА. В свою очередь, программные средства и методы, положенные в основу разработанной системы моделирования, позволяют расширять область исследований за счет добавления новых алгоритмов сжатия данных.

Реализация результатов работы. Материалы диссертационной работы включены в научно-технические отчеты по НИР "Абрис-2", которая выполнялась Научно-исследовательским институтом точных приборов по заказу Российского авиационно-космического агентства. В указанные отчеты вошли описания методик имитационного моделирования, обоснование выбора критериев качества и собственно результаты исследований по сжатию радиолокационной информации, а также вытекающие из них рекомендации для перспективных РСА.

Исследования компрессии радиолокационных данных в полярном формате, в том числе, при сжатии комплексных данных после фильтрации отраженных сигналов по дальности и с кодированием только фазовой компоненты, нашли свое отражение в отчете по комплексной НИР "Форпост". Работа выполнялась рядом предприятий под руководством

Центрального научно-исследовательского института машиностроения по заказу Российского авиационно-космического агентства.

Реализация результатов диссертационной работы подтверждена двумя актами, копии которых представлены в Приложении 2.

Личный вклад автора. Все изложенные в диссертации результаты: исследования, теоретические положения, предложения по модификации алгоритмов компрессии, модели и их программные реализации, а также практические рекомендации получены лично автором.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались на Всероссийских научно-технических конференциях: XXIV и XXV Гагаринские чтения, "Новые материалы и технологии НМТ-98", проводившихся в Российском государственном технологическом университете им. К.Э. Циолковского (Московском авиационно-технологическом институте). Всего было прочитано 5 докладов.

Был также представлен доклад (без выступления) на международной конференции CEOS'99 SAR Workshop, организованной Европейским космическим агенством и проходившей в Тулузе 26-29 октября 1999 г. Полный текст этого доклада (№ 49) опубликован на \УеЬ-сервере http://www.estec.esa.nl/ceos99/papers/p049.pdf.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 работ, из которых 2 выполнены в соавторстве. Результаты диссертации отражены также в трех научно-технических отчетах. Список работ приведен в Приложении 1.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Система имитационных моделей и программ для количественного исследования эффективности компрессии радиолокационной информации. Методы имитационного моделирования изображений, основанные на представлении о статистической неоднородности радиолокационных отражений.

2. Результаты исследования на имитационных моделях и реальных радиолокационных изображениях эффективности компрессии вейвлетным, JPEG и фрактальным методами. Сравнительные зависимости показателя качества - отношения сигнал/шум от коэффициента сжатия и параметров РЛИ, позволившие рекомендовать при компрессии радиолокационных изображений коэффициент сжатия от 2 до 5 и использование более эффективного вейвлетного алгоритма (т.к. отношение сигнал/шум у него на 3.8 дБ выше, чем у JPEG, а фрактальное сжатие требует очень больших затрат времени).

3. Метод компрессии комплексных отсчетов отраженных радиолокационных сигналов в полярном формате с неодинаковой разрядностью квантования амплитуды и фазы. Показана возможность при использовании указанной компрессии уменьшения вдвое фазовой ошибки при сохранении степени сжатия и отношения сигнал/шум.

4. Разработанные методы повышения качества и эффективности сжатия данных РСА в комплексном формате: сжатие данных после фильтрации отраженных сигналов по дальности, позволяющее повысить коэффициент компрессии на 25% и более; сжатие радиолокационных данных с кодированием только фазовой компоненты, обеспечивающее приемлемое качество компрессии (коэффициент сжатия 4, отношение сигнал/шум 9 дБ) при простой аппаратурной реализации алгоритма.

5. Принципы построения и вариант схемы блочного квантования с кодированием фазы, пригодный для реализации на борту.

6. Результаты сравнительного тестирования операционных систем при параллельном выполнении вычислительных задач и процедур ввода-вывода, позволившие рекомендовать для применения в системах архивирования данных операционные системы Linux и FreeBSD.

Основные результаты выполненной работы сводятся к следующему:

1. Рассмотрение задач радиолокационного комплекса позволило обосновать актуальность компрессии информации, как в бортовом, так и в наземном сегментах. На основании анализа статистических свойств информации и экспериментов по статистическому кодированию радиолокационных данных была показана низкая эффективность сжатия без потерь и сделан вывод о необходимости использования компрессии с частичной потерей данных.

2. Разработана система имитационных моделей и программ для количественного исследования эффективности компрессии радиолокационных данных. Описана общая структура системы моделирования и дана ее программная реализация. Предложен метод имитационного моделирования поверхности, основанный на представлении о статистической неоднородности радиолокационных отражений.

3. Исследованы алгоритмы компрессии изображений на моделях и реальных радиолокационных данных. Сформулированы следующие рекомендации: практический интерес представляет 2.5-кратное сжатие РЛИ, причем более эффективным представляется вейвлетный алгоритм, т.к. отношение сигнал/шум у него на 3.8 дБ выше, чем у алгоритма JPEG, тогда

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В настоящей работе исследовались методы сокращения избыточности радиолокационной информации, получаемой от радиолокаторов с синтезированной апертурой. Разработка эффективных методов и устройств компрессии (сжатия) данных находится сегодня в числе наиболее актуальных научно-технических направлений. Это особенно относится к РСА авиационного и космического базирования, предназначенных для дистанционного зондирования Земли, поскольку данная отрасль развивается в последние годы особенно динамично.

1. Нетравали А.Н., Лимб Дж.О. Кодирование изображений: Обзор. // ТИИЭР, т. 68, № 3, с. 76 - 124, март 1980.

2. Цифровое кодирование графики. Тематический выпуск. // ТИИЭР, т. 68, №7, июль 1980.

3. Джайн А.К. Сжатие видеоинформации: Обзор. // ТИИЭР, т. 69, № 3, с. 71 117, март 1981.

4. Методы передачи изображений. Сокращение избыточности. М.: Радио и связь, 1983.

5. Кричевский Р.Е. Сжатие и поиск информации. М.: Радио и связь, 1989.

6. Погрибной В.А. Дельта-модуляция в цифровой обработке сигналов. -, М.: Радио и связь, 1990.

7. Netravali A.N., Haskell B.G. Digital pictures: Representation and Compression. // Plenum Press, N.Y., 1991.

8. Ш.-К. Чен. Принципы построения систем визуальной информации. М: Мир, 1994.

9. Справочник по радиолокации. // Под ред. М. Сколника. Пер с англ. Том 1-4. М.: Советское радио, 1976-1978.

10. Теоретические основы радиолокации. // Под ред. В.Е. Дулевича. М.: Советское радио, 1978.

11. П.Катрона, Вивиен, Лейс, Холл. Радиолокационная станция с высокой разрешающей способностью для наблюдения за полем боя. // Зарубежная радиоэлектроника, №12, 1961.

12. Радиолокационные станции бокового обзора. / Под ред. А.П. Реутова. -М.: Советское радио, 1970.

13. Буренин Н.И. Радиолокационные станции с синтезированной антенной. -М.: Советское радио, 1972.

14. Караваев В.В., Сазонов В.В. Основы теории синтезированных антенн. -М.: Советское радио, 1974.

15. Радиолокационные станции обзора Земли. / Под ред. Г.С. Кондратенкова. М.: Радио и связь, 1983.

16. Радиолокационные станции с цифровым синтезированием апертуры антенны. / Под ред. В.Т. Горяинова М.: Радио и связь, 1988.

17. Moussiniants T.G., Neiman I.S. Small-size synthetic aperture radar "Compact". // Proceedings of the Third International Airborne Remote Sensing Conference and Exhibition. Copenhagen, Denmark. 7-10 July 1997.

18. Shchetinin M.V., Dostovalov M.Y., Dyakov I.V., Fyodorova A.V. Radar imaging and processing system for mapping. // Proceedings of the Third International Airborne Remote Sensing Conference and Exhibition. Copenhagen, Denmark. 7-10 July 1997.

19. Кук Ч., Бернфельд M. Радиолокационные сигналы. / Пер. с англ. под ред. B.C. Кельзона-М.: Советское радио, 1971.

20. Справочник по телевизионной технике. / Пер. с англ. под ред. С.И. Катаева. T.l M.-JL: Госэнергоиздат, 1962.

21. Телевизионная техника. Справочник. / Под общ. ред. Ю.Б. Зубарева и Г.Л. Глориозова. М.: Радио и связь, 1994.

22. Очин Е.Ф. Вычислительные системы обработки изображений. Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отделение, 1989.

23. Коваленко А.И., Монахов А.П., Нейман И.С. и др. Радиолокатор "Северянин" для безопасного северного судоходства. // Исследование Земли из космоса. № 6, с. 35-42. 1997.

24. Kozlov V.I., Neiman I.S., Shishanov A.V. Prospective Projects of Russian Space-borne SARs for Earth Remote Sensing. // CEOS SAR Workshop, pp. 323-326. ESTEC, Noordwijk, Netherlands. 3-6 February 1998.

25. Radarsat// Space System Forecast. Forecast International, August 1996.

26. CEOS SAR Workshop, Session 4: RADARSAT, pp. 169-222. ESTEC, Noordwijk, Netherlands. 3-6 February 1998.

27. CEOS SAR Workshop, Session 3: ENVISAT ASAR, pp. 103-168. ESTEC, Noordwijk, Netherlands. 3-6 February 1998.

28. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М.: Сов. радио. Кн. 1 - 3. 1966 - 1978.

29. Бернштейн С.Н. Распространение предельной теоремы теории вероятностей на суммы зависимых величин. Успехи математических наук. Выпуск X. 1944.

30. Зубкович С.Г. Статистические характеристики радиосигналов, отраженных от земной поверхности. М.: Сов. радио, 1968.

31. Цифровая обработка телевизионных и компьютерных изображений. / Под ред. Ю.Б.Зубарева и В.П.Дворковича. Изд. второе, 251 с. М.: HAT, 1997.

32. Кенцл Т. Форматы файлов Интернет / Перев. с англ., 320 с. СПб: Питер, 1997.33". Рози A.M. Теория информации и связи. / Пер. с англ., 184 с. М.: Энергия, 1971.

33. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. Кн. 1-2. М.: Мир, 1982.

34. Быков В.В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике. -М.: Сов. радио, 1971.

35. Голенко Д.И. Моделирование и статистический анализ псевдослучайных чисел на ЭВМ. М.: Наука, 1965.

36. Полляк Ю.Г. Вероятностное моделирование на ЭВМ. М.: Сов. радио, 1971.

37. Полляк Ю.Г., Филимонов В.А. Статистическое машинное моделирование средств связи. (Статистическая теория связи. Вып. 30) -М.: Радио и связь, 1988.

38. Моделирование в радиолокации. // Под ред. А.И. Леонова. М.: Сов. радио, 1979.

39. Бусленко В.Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. М.: Наука, 1977.

40. Борисов Ю.П. Математическое моделирование радиосистем. М.: Сов. радио, 1976.

41. Справочник по теории вероятностей и математической статистике / Королюк B.C. и др. М.: Наука, 1985.

42. Nakagami М. The т distribution a general formula of intensity distribution of rapid fading. // in Stat. Methods in Radio Wave Propagation, W.C.Hoffman, Ed., New York: Pergamon, 1960.

43. Билетов M.B., Вассерштейн И.С., Рыльский В.В. Обнаружение радиолокационных сигналов при логарифмически-нормальных флуктуациях их интенсивности. Радиотехника, т.30, № 6. 1975.

44. Lewinski D.J. Nonstationary Probabilistic Target and Clutter Scattering Models. // IEEE Transactions on Antennas and Propagation. Vol. AP-31, №3, pp. 490-498. May 1983.

45. Jao J.K. Amplitude distribution of composite terrain radar clutter and the K, distribution. // IEEE Transactions on Antennas and Propagation. Vol. AP-32,10, pp. 1049-1062, 1984.

46. Ахметьянов В.P., Белокуров А.А. и др. Модели закона распределения амплитуды отраженных от морской поверхности радиолокационных сигналов. Зарубежная радиоэлектроника, № 1. 1985.

47. Joughin I.R., Percival D.B., Winebrenner D.P. Maximum likelihood estimations of К distribution parameters for SAR data. // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. Vol. 31, № 5, pp. 989-999, September 1993.

48. Frery A.C., Muller H.J., Yanasse C.C.F., SantAnna S.J.S. A model for Extremely Heterogeneous Clutter. // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. Vol. 35, № 3, pp. 648-659, May 1997.

49. Oliver С.J. The use of models for understanding SAR images. // Proceedings of the Second Latino-American Seminar on Radar Sensing Image Processing Techniques. (ESA SP-434, October 1998), pp. 7-15. Santos, San Paulo, Brazil, 12-12 September 1998

50. Coster W., Benz U., BrandfaB M. Compression of Complex Synthetic Aperture Radar (SAR) Data // Proceedings of the Third International Airborne Remote Sensing Conference and Exhibition. Copenhagen, Denmark. V. II, p. 357-364. 7-10 July 1997.

51. Brandfaß M., Cöster W., Benz U., Moreira A. Wavelet Based Approaches for Efficient Compression of Complex SAR Image Data // International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). Singapure. 4-8 August 1997.

52. Datcu M., Schwarz G., at al. Quality Evaluation of Compressed Optical and SAR Images: JPEG vs. Wavelets //Proceedings of IGARSS, P.3. 1995.

53. Werness S., Wei D., Carpinella R. Experiments with Wavelets for Compression of SAR Data // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 32, no. 1, pp. 197-201. Jan. 1994.

54. Odegard J. et al. Wavelet Based SAR Speckle Reduction and Image Compression. // Proceedings SPIE, v. 2487, pp. 259-271. 1995.

55. Gasti W., Aragones S.M., Guasch J.R. SAR Image Compression for , Progressive Transmission // CEOS SAR Workshop, ESTEC, Noordwijk,

56. Netherlands. P. 273-288. 3-6 February 1998.

57. Benz U., Datcu M., Schwarz G., Seidel К. Image Communication: Advanced Architecture of Remote Sensing Ground Segments. // CEOS SAR Workshop, ESTEC, Noordwijk, Netherlands. P. 289-306. 3-6 February 1998.

58. Sabbatino V., Bottalico S. Radar Image Compression. // Radar 97. Edinburgh, UK. P. 725-729. 14-16 October 1997.

59. Курекин A.A., Курекин A.C., Волков A.M., Пичугин А.П. Сжатие цифровых голограмм и синтезированных РСА-изображений земной поверхности JPEG // Исследование Земли из космоса, № 3, с. 53-59, 1997.

60. Andreadis A., Benelli G., Garzeiii А., Susini S. А DCT-Based Adaptive Compression Algotithm customized for Radar Imagery // International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). Singapure. 4-8 August 1997.

61. Beaumont J.M. Image data compression using fractal techniques. BT Technol. Journal, v.9, N.4,, pp.93-107, 1991.

62. Jacquin A.E. Image Coding Based on a Fractal Theory of Iterated Contractive Image Transformations // IEEE Transactions on Image Processing. V. 1, № 1. P. 18-30. 1992.

63. Lin H., Venetsanopoulos A.N. Fast fractal image compression using pyramids. 11 Optical engeneering, vol. 37, № 6, pp. 1720-1731. June 1998.

64. В.И.Орищенко, В.Г.Санников, В.А.Свириденко. Сжатие данных в системах сбора и передачи информации. М.: Радио и связь, 1985.

65. Burt P.J., Adelson Е.Н. The Iaplacian pyramid as a compact image code. // IEEE Transactions, v. COM-31, N. 4, pp. 532-540. 1983.

66. Kunt M., Bernard M., Leonardi R. Recent results in high-compression image coding. // IEEE Transactions on circuits and systems, v.3 4, N. 11, pp. 13061336. 1987.

67. Habibi A. Future trends in image coding. // Proceedings of SPIE, v. 1771, pp. 406-412. 1992.

68. Wallace G.K. The JPEG still picture compression standard. // • Communications ACM, v.34, N.4, pp. 30-44, 1992.

69. Mallat S.G. Multifrequency channel decompositions of images and wavelet models. // IEEE Transactions on ASSP, v. 37, N. 12, pp. 2091-2110. 1989.

70. Rioul O., Vetterli M. Wavelets and signal processing. // IEEE Signal Processing Magazine, v. 8, N. 4, pp. 14-38. 1991.

71. Daubechies I. Orthonormal bases of compactly supported wavelets. // Communications on pure and applied mathematics, v. 41, N. 9, pp. 909-996. 1988.

72. Cohen A., Daubechies I., Feauvau J.C. Biorthogonal bases of compactly supported wavelets. // Communications on pure and applied mathematics, v. 45, N. 5, pp. 485-561. 1992.

73. Barnsley M., Sloan A. A better way to compress images. // Byte, pp. 215-223. January 1988.

74. Jacobs E., Fisher Y., Boss R. Image compression: a study of iterated transform method. // Signal processing, v. 29, N. 2, pp. 251-263. 1992.

75. D.M.Monro. Class of fractal transforms. // Electronics letters, v. 29, N. 4, pp. 362-364. 1993.

76. Н.Н.Красильников. Теория передачи и восприятия изображений. М: Радио и связь, 1986.

77. Deschaux-Beaume M., Le Roy Y., Planes J.G. SAR System Data Reduction. // CEOS SAR Workshop, ESTEC, Noordwijk, Netherlands. P. 259-264. 3-6 February 1998.

78. Compression Engine for Win95 / NT. Version 1.3. May 22, 1997. / Compression Engines, Inc. WWW: http://www.cengines.com.

79. Fractal Imager. Version 1.1. February 29, 1996. / Iterated Systems, Inc. -WWW: http://www.iterated.com.

80. Шилдт Г. Самоучитель С++. / Пер. с англ., 3-е издание СПб.: BHV, 1998.

81. Wai-Chi Fang. VLSI Processor Design of Real-time Data Compression for High-Resolution Imaging Radar. // Jet Propulsion Laboratory. California Institute of Technology, Pasadena, California. November, (http://www. techreports.jpl.nasa.gov). 1996.

82. Bellemain P., Lebedeff D., Mathieu P., Barlaud M., Lambert-Nebout C. Raw SAR Data Compression. // EUSAR'96, Konigswinter, Germany. March 1996. P. 281-284.

83. Benz U., Strodl К., Moreira A. Improved SAR Raw Data Compression with Adaptive Gain Estimation. // EUSAR'96, Konigswinter, Germany. March 1996. P. 285-288.

84. Deschaux-Beaume M., Le Roy Y., Planes J.G. SAR System Data Reduction. // CEOS SAR Workshop, ESTEC, Noordwijk, Netherlands. 3-6 February 1998. P. 259-264.

85. Henrichs A., Schaefer Chr. Compression of SAR Raw Data and Compression of SAR Images by Using Wavelet Transform. // CEOS SAR Workshop, ESTEC, Noordwijk, Netherlands. 3-6 February 1998. P. 265.

86. Franceschetti G. Toward a cheap SAR. // International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS'98), pp. 1739-1741. Seattle. USA. 610 July 1998.

87. Morin X., Barba D., El Assad S. Vector quantization of raw polarimetric SAR data by using their statistical properties. // EUROPTO, London, UK, 22-26 September 1997. Proceedings of SPIE, v. 3217, pp. 124-13 1. 1997.

88. Bierens L., Otten M. Analog Raw SAR Data Reduction Using Dynamic Range Limiting: Background and Experimental Results with the PHARUS System. // International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). Seattle. USA. 6-10 July 1998.

89. Bolle J. Coding of SAR raw data using reversible transforms // Proceedings of the Third International Airborne Remote Sensing Conference and Exhibition. Copenhagen, Denmark. 7-10 July 1997

90. Altera Device Families. / PLD. WWW.altera.com/html/products.

91. Analog Devices. / ADSP21020. WWW.analog.com/publications/press/ products.

92. TMS320C4x. User's Guide. // (2564090-9721 revision A May 1991) / Digital Signal Processing Products. Texas Instruments. 1992. См. также TMS320C62x/67x. CPU and Instruction Set Reference Guide. // (SPRU189C) Texas Instruments. March 1998.

93. Дьяконов В.П. Справочник no MathCAD PLUS 7.0 PRO M.: CK Пресс, 352 с. 1998.

94. Тестовая программа iozone. // WWW.iozone.org/src/stable/; тестовая программа nbench: // ftp://ftp.tux.org/pub/tux/mayer/system/benchmark.

95. Российское космическое агенство. // WWW.rka.ru;WWW.rka.ru/dist.html; WWW.rka.ru/science.html;.WWW.rka.ru/publics.html.1. Публикации

96. Внотченко С.С. О методах сжатия информационных потоков в радиолокаторах с синтезированной апертурой. // XXIV Гагаринские чтения. Тезисы докладов Всероссийской молодежной научной конференции. Апрель 1998 г. МГАТУ, 4.4, с.60-61, М.: 1998.

97. Внотченко С.С. Анализ методов компрессии радиолокационных изображений с использованием имитационных моделей // Новые материалы и технологии НМТ-98. Тезисы докладов Всероссийской научно-технической конференции. Москва, 17-18 ноября 1998 г., с. 278.

98. Внотченко С.С. Сжатие некоррелированных информационных потоков радиолокационных данных. // Новые материалы и технологии НМТ-98. Тезисы докладов Всероссийской научно-технической конференции. Москва, 17-18 ноября 1998 г., с. 278.

99. Внотченко С.С. О средствах архивирования радиолокационной информации. // XXV Гагаринские чтения. Тезисы докладов Международной молодежной научной конференции. Апрель 1999 г. РГТУ, М.: 1999.

100. Внотченко С.С. Анализ эффективности сжатия радиолокационных данных при блочном адаптивном квантовании. // XXV Гагаринские чтения. Тезисы докладов Международной молодежной научной конференции. Апрель 1999 г. РГАТУ, М.: 1999.

101. Внотченко С.С. Сжатие некоррелированных информационных потоков радиолокационных данных. // Научные труды МАТИ (РГТУ) им. К.Э.Циолковского. Вып. 2 (74), с. 231-235. М.: "ЛАТМЭС", 1999.

102. Внотченко С.С., Пескова С.А. Анализ методов компрессии радиолокационных изображений. // Научные труды МАТИ (РГТУ) им. К.Э.Циолковского. Вып. 2 (74), с. 235-239. М.: "ЛАТМЭС", 1999.

103. Peskova S.A., Vnotchenko S.S. Analysis of Complex SAR Raw Data Compression // CEOS'99 SAR WORKSHOP. CNES, Toulouse, France. 26-29 October 1999.1. Научно-технические отчеты

104. Внотченко С.С. Раздел "Сжатие радиолокационных данных" в инженерной записке по НИР "Абрис-2" (Этап 4, г.к. № 756-4978/96 от 24.07.96): Исследования в обеспечение создания макета самолетного радиолокатора L-диапазона.// НИИТП. РКА. М.: 1998.

105. Внотченко С.С. Раздел "Сжатие комплексных радиолокационных данных" в НТО по КНИР "Форпост" // НИИТП. РКА. М.: 1999.1. УТВЕРЖДАЮ1. Первый заместитель

106. Щркнерального директора НИИ ТПаучной работе, д.т.н.1. А.Ф.КАЛИНИН1. АКТо внедрении научных результатов диссертационной работы Внотченко Сергея Сергеевича, представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук

107. Метод сжатия потока цифровых отсчетов на выходе радиолокатора с синтезированной апертурой (РСА) с помощью алгоритма блочного адаптивного квантования и методика оценки его эффективности.

108. Методика анализа эффективности сжатия радиолокационных изображений (РЛИ) с помощью JPEG, фрактального и вейвлетного компрессоров и результаты исследований по сжатию натурных изображений.

109. Программы моделирования, позволяющие получать имитационные радиолокационные изображения распределённых объектов, дляисследования влияния их статистических свойств и сюжета наэффективность процедур компрессии и декомпрессии РЛИ.

110. Вышеперечисленные результаты использованы в следующих работах:

111. Исследования в обеспечение создания макета самолетного радиолокатора Ь-диапазона. (Раздел «Сжатие радиолокационных данных») // Инженерная записка по НИР «Абрис-2» (Этап 4, г.к. № 756-4978/96 от 24.07.96): НИИ ТП, Москва. 1998.

112. Главный конструктор направления,начальник отделения, к.т.н.1. И.С.Нейман1. Начальник отдела1. Старший научный сотрудник

113. Подписи Неймана И. С., Мусиняща Т.Г. и Смирнова С.Н. заверяю.

114. Ученый секретарь НТС ШЩЙ^Ж1. УТВЕРЖДАЮ"1. Заместитель директора1. АКТо внедрении результатов диссертационной работы Внотченко С.С. в НИР "Форпост", выполняемую на предприятии

115. Листинги программ системы имитационного моделирования1. SAR.h

116. SAR.h: interface for the SAR class. //llllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllll Mifdefined(AFXSARH7AC t I6F2057A11 D3A4500080C82A53AFINCLUDED)define

117. BOOL VVritcTo(const CString& OFSN.const CString& OFCN)icase RANGE: return rtd->WriteTo(OFSN,OFCN); case AZIMUTH:return atd->WriteTo(OFSN.OFCN);default:throw new Exception("SAR::write: Not implemented");

118. Parameters for compressor fo = 36.0l89e+6: df=48.0e+6; dt = 1/df; ti = 480*dt: fm = fo+0.5*df;param; private:

119. SARRaw(const CString& IFN);

120. SARRaw(const CString& 1FSN,const CString &IFCN);1. CArray<rawt,int> data;template <class rawt> class SARRTD J // Range Transformed data friend SAR<rawt>; friend SARATD<rawt>; public:

121. BOOL WriteTo(const CString &OFSN,const CString1. OFCN); struct param {double cv.fo,la,df,dt,dr,dl;param()i \

122. Parameters for Azimuth transformation cv = 2.998e+8;fo = 8690.Oe+6; la = cv/fo; df = 48.0e+6; dt= 1 /df; dr = 3.125;dl = 146*849.33313e-6;1param; private:

123. SARRTD(const SARRaw<rawt> *raw); SARRTD(const CString &IFSN, const CString &IFCN); CArray<double,int> XS.XC; // index 0. not used!!! !;template <class ra\vt>class SAR ATD { // Azimuth Transformed data friend SAR<rawt>; private:

124. SARATD (const SARRTD<rawt> *rtd);

125. BOOL VVriteTo(const CString& OFSN,const CString& OFCN);

126. CArray<double,int> XS,XC; //samples: 0. not used };include "SAR.cpp" #endif//defined(AFXSARH7AC116F2057A11 D3A4500080C82A53AFINCLUDED)1. SAR.cpp

127. SARRaw<rawt>::SARRaw(const CString& I FN) (

128. CFile IF(IFN,CFile::modeRead|CFile::typeBinary);data.SetSize (IF.GetLength ());1..Read ((void *)data.GetData(),IF.GetLength());template <class rawt>

129. SARRaw<rawt>::SARRaw(const CString& IFSN,const CString &IFCN)

130. SARRTCKrawt>::SARRTD(const SARRaw<rawt> *raw)tdefine fo raw->param.fo «define df raw->param.df "define dt raw->param.dt «define ti raw->param.ti «define fm raw->param.fm

131. CXSro+i.=ese; CXC[ro+i]=ece;transpose

132. SARATD<rawt>::SARATD (const SARRTD<rawt> *rtd)t i

133. Sdefine cv rtd->param.cv (¿define fo rtd->param.fo ^define la rtd->param.la #define df rtd->param.df ¿/define dr rtd->param.dr #define dl rtd->param.dl fldefme d! rtd->param.dt

134. CArray<double.int> R2,A,SXS,SXC;

135. R2.SetSize(271 +1); A.SetSize(224+1); for(register ¡ntj=ly<=27l J++) j double R=0.5*cv*(44.0e-6+350*dt+j*dt); R2j.=R*R;Ifor(j=l j<=224 j++) Aj.=2*(j-236)*dr; double v=(4*pi)/la;

136. SXSsro+j.=ese; SXC[sro+j]=ece;

137. XS.SetSize((224+l)*(271 + l)); XS.Copy(SXS); XC.SetSize((224+1 )*(271 +1)); XC.Copy(SXC);flundef cv #undef fo #undef la tfundef df #undef dr #undefdltemplate <class rawt>

138. BOOL SARRTD<rawt>::WriteTo( const CString &OFSN, const1. CString &OFCN) >1. CFile

139. OFS(OFSN,CFile::modeCreateCFile::typeBinary|CFile::modeWri te).

140. SARRTD<rawt>::SARRTD(const CString &IFSN, const CString &IFCN) i

141. CFile lFS(lFSN.CFile::modeRead|CFile::typeBinary),

142. CTRDIg(CWnd* pParent = NULL); // standardconstructor1. Dialog Data1. AFXDATA(CTRDIg)enum J IDD = IDDTRDIALOG };1. CComboBox mIFNC;1. CProgressCtrl mProgress;1. CString mlFN;1. CString mOFCN;1. CString mOFSN;1. CString mState;1. AFXDATA

143. ClassWizard generated virtual function overrides1. AFXVlRTUAL(CTRDIg)protected:virtual void DoDataExchange(CDataExchange* pDX), // DDX/DDV support1. TRVTRDlg.cpp

144. AFXDATA(CAboutDlg) enum ( IDD = lDDABOUTBOX }; //} j AFXDATAvirtual LRESULT DefWindo\vProc(UlNT message. WPARAM vvParam, LPARAM IParam); //) }AFXVIRTUAL1. Implementation protected:1. HICON mhlcon;

145. Microsoft Visual C-i-t- will insert additional declarationsimmediately before the previous line.

146. Sdefine WMUSTART (WMJJSER+1) ^define WMUPROGR (WMUSER+2) #define WMUDONE (WMJJSER+3) »define VVMUFA(L (WMUSER+4)endif //defined(AFXTRDLGHFC2DF2E70479l 1 D3A450008 0C82A53AFINCLUDED)

147. ClassWizard generated virtual function overrides{AFX VIRTU AL(CAboutDlg)protected:virtual void DoDataExchangeCCDataExchange* pDX): // DDX/DDV support}AFXVIRTUAL

148. H Implementation protected:

149. AFXMSG(CAboutDlg) //¡}AFXMSG1. DECLAREMESSAGEMAP()

150. CAboutDlg::CAboutDla() : CDialog(CAboutDlg::IDD) {(AFXDATAJNIT(CAboutDlg) //)) AFXDATAINIT1void CAboutDlg::DoDataExchange(CDataExchange* pDX) i

151. CDialog::DoDataExchange(pDX); //{{AFXDATAMAP(CAboutDlg) //)} AFXDATAMAP

152. BEGINMESSAGEMAP(CAboutDlg, CDialog) //{{AFXMSGMAP(CAboutDlg)

153. No message handlers //}) AFXMSGMAP ENDMESSAGEMAP()// CTRDIg dialog

154. CTRDlg::CTRDIg(CWnd* pParent /*=NULL*/) : CDialog(CTRDIg::lDD, pParent)f

155. AFXDATAINIT(CTRDIg) mJFN = T(""); mOFCN = T(""); mOFSN = T(""); mState = T(""); // J) AFXD ATA1N IT

156. Note that Loadlcon does not require a subsequent Destroylcon in Win32mhlcon = AixGetAppO1.adIcon(lDRMAINFRAME); }void CTRDlg;:DoDataExchange(CDataExchange* pDX) i

157. BOOL CTRDIg::OnlnitDiaiog() <1. CDialog::OnlnitDiaIog();

158. Add "About." menu item to system menu.

159. IDMABOUTBOX must be in the system commandrange.

160. ASSERT((IDMABOUTBOX & OxFFFO) = IDMABOUTBOX);

161. ASSERT(IDMABOUTBOX < OxFOOO):

162. CMenu* pSysMenu = GetSystemMenu(FALSE);if (pSysMenu != NULL) {1. CString strAboutMenu;strAboutMenu.LoadString(IDSABOUTBOX); if (IstrAboutMenu.lsEmptyO)i *pSysMenu->AppendMenu(MFSEPARATOR);pSysMenu

163. AppendMenu(MFSTRING, IDMABOUTBOX, strAboutMenu);when the application's main window is not a dialog SetIcon(mhIcon, TRUE); // Set big icon

164. Setlcon(mhIcon, FALSE); // Setsmall icon

165. TODO: Add extra initialization herereturn TRUE; // return TRUE unless you set the focus to acontrol }void CTRDlg::OnSysCommand(UINT nID, LPARAM IParam) *if ((nID & OxFFFO) = IDMABOUTBOX) <

166. CAboutDlg dlgAbout; dlgAbout.DoModal();ielset t

167. CDialos::OnSvsCommand(nlD, IParam);ito draw the icon. For MFC applications using the document/view model,this is automatically done for you by the framework.void CTRDIg::OnPaint() !if (IslconicO)i »

168. CPaintDC dc(this); // device context forpainting

169. SendMessage( WMJCON ERASE B KG N D. (WPARAM) dc.GetSafeHdc(), 0);

170. Center icon in client rectangle int cxlcon = GetSystemMetrics(SMCX!CON);int cylcon = GetSystemMetrics(SMCYiCON);1. CRect rect;1. GetClientRect(&rect);int x = (rect. Width() cxlcon + 1) / 2;int y = (rect.HeightQ cylcon + 1) / 2;

171. OFN="C;\\WINMCAD\\"+OFN+func;1. OFN.MakeUpper();1. OFN.Replace(".DAT","");1. OFN.Replace(". ","");1. OFN+=".prn";return OFN;void CTRDlg::OnBrowse() !

172. UINT DoWork(LPVOID IParam) !try itimet eps = time(O); SAR<BYTE> sd;if (IFN.GetLength()< 1 )throw new SAR<BYTE>::Exception ("No input file!");1. SendMsg(WMUSTART,0.4);

173. SendMsg(WMUPROGR,0,(long)new CString("Reading.")); sd.ReadRaw(IFN);

174. SendMsg(WMUPROGR, l,(long)new CString("Range transform.")); sd.RangeTransformO;

175. SendMsg(WMUPROGR,2,(long)new CStringCAzimuth transform.")); sd.AzimuthTransform();

176. SendMsg(WMUPROGR.3,(long)newCString("Writing.,.")); sd.WriteTo(OFSN, OFCN);

177. SendMsg(WM(JFAIL,0, (long)new CString("Hmmm. Something wrong with me!!!")return 1 ;undef SendMsg #undef IFN #undef OFSN #undef OFCNvoid CTRDIg:;OnOK()i1. OnKillFocuslFO;theApp.lFN = niIFN; theApp.OFSN = mOFSN; theApp.OFCN = mOFCN;

178. AfxBeginThread (DoWork.O);void CTRDIg;;EnableControls(BOOL enable) i1. DisableControls(FALSE);void CTRDlg;:DisableControls(BOOL disable) !1. UINT DisabielDCf. = !

179. DCB RO WS E, I DC J F. 1 DCOFS,l DCOFC,l DO K, 0}, *l DC=Disablel DC; do {

180. CWnd "Item = GetDlgltem(*IDC++); if (disable) Item -> ModifyStyle(0,WSDISABLED);else Item ->

181. ModifyStyle(WSDISABLED,0);while (*IDC!=0); if (disable) {mProgress.ModifyStyle(O.WSVISIBLE); GetDlgltem(DCSTATE)->ModifyStyle(0,WSVISlBLE); } else {mProgress.ModityStyle(WSViSIBLE,0);

182. GetDlgItem(IDCSTATE)->ModifyStyle(WSVISIBLE,0);1. RedrawWindow();void CTRDlg::OnKillFocuslF()if (mOFSN.GetLength () < 1) { mOFSN=MkOFN("s",mJFN);iif (mOFCN.GetLength () < I) ( mOFCN=MkOFN("c",mIFN);1. UpdateData(FALSE);

183. ESULT CTRDlg::DefWindowProc(UiNT message, WPARAM vvParam, LPARAM lParam)t »int pos=(int)wParam;

184. Листинги остальных программ, не приведенных в приложении, отличаются главным образом форматами входных данных и содержат ряд других отличий, но в целом аналогичны листингам ТКБ^.Ь и ТЯБ^.срр.

185. Расчет отношения сигнал/шум после блочного адаптивного квантования. Оценки по комплексному и яркостному РЛИ

186. Размер массива комплексного РЛИ1. М := 271 т :=0. М- 11. N '.-224 п :=0.М- 1

187. Чтение массива исходного комплексного РЛИ (косинусная и синусная компоненты)

188. СК := 11ЕАОРГШ( "1тт0015.ргп") С А .'=0.00005-С К

189. БК := ЯЕАОРЯН "йгпОО1 с.рт") БА := 0.00005 -5К

190. Расчет параметров исходного комплексного РЛИ

191. САгшп :=гтп(СА) САгшп =-5.4351-10

192. САтах := тах(СА) САтах = 2.7437« 1

193. САср :=теап(СА) САср = 0.6564

194. САско :=з1с!еу(СА) САско = 141.1773

195. БАтт :=тт(8А) 8Ат1п =-5.2358*10"3

196. БАтах :=тах(БА) БАтах = 3.9676* 10"5

197. БАср :=теап(8А) БАср = 0.5003

198. БАско :=з1с!еу(БА) БАско = 144.81533. Мощность исходного РЛИ1. А21. М-Ы1. М- 1Ет = О1. N.1. СА " БАт, п т, п1. А2 = 4.0904« 1 0

199. Выборочная дисперсия исходного РЛИ (контрольный параметр)1. А2К1. М-1М- 11. М 1 £т = 01. N 1 £п =01. СА -САср"-)- БА -БАсрт, п г гп, п г1. А2К = 4.0903« 10

200. Чтение массива реконструированного комплексного РЛИ (косинусная и синусная компоненты)

201. КС :=ЯЕАПРЯМ("кз04.ргп") СВ := 0.00005-КС

202. КБ ЯЕАЭРЯЫ( "кс04.ргп") БВ := 0.00005 -КБ

203. Расчет параметров реконструированного комплексного РЛИ3

204. СВггип :=гтп(СВ) СВтах :=тах(СВ) СВср :=теап(СВ) СВско :=51с1е\'(СВ)

205. СВтт = -4.9094« 10 СВтах =2.479*10"5 СВср =0.3712 СВско = 137.2429

206. БВтт := тт(БВ) БВтах :=тах(БВ) БВср :=теап(БВ) БВско :=з1с!еу(БВ)

207. БВтт =-4.8555« 10 БВтах =3.6557«103 БВср = 0.6386 БВско = 140.961

208. Преобразование комплексных РЛИ в яркостные изображения. Расчет параметров

209. К А := ¡БА Г-н СА гп.п Л/ П1,п т,п1. ЯВ := БВ СВт, п Л/ т, п т, п

210. ЯАпи'п :=гтип(ЯА) ЯАтах :=тах(ЯА) ЯАср :=теап( ЯА) Я Ас ко :=51с1еу(ЯА)

211. ЯАтт = 0.3795 ЯАтах =5.9643*10"' ЯАср = 137.9683 ЯАско = 147.8781

212. ЯВтт :=тт( ЯА) ЯВтах :=тах(ЯА) ЯВср := теап( ЯА) ЯВско := stdev( ЯА)

213. ЯВтт =0.3795 ЯВтах = 5.9643* 10" ЯВср = 137.9683 ЯВско = 147.8781

214. Мощность исходного яркостного РЛИ (ненормированного)1. ЯА2 : = 4.N1. М- 1Ет = 014. 1Еп = 01. ЯА1. ЯА2 =4.0904*10

215. Выборочная дисперсия исходного яркостного РЛИ1. ЯА2с :=1. М-М- 11. М- 1Ет = 01. N 1 ЯАсрп = 01. ЯА2с =2.1868*10

216. Расчет среднеквадратической ошибки МБЕ и отношения сигнал/шум БЫЯ по яркостному РЛИ (ненормированному). Контрольные данные1. Я ЯА ЯВт, п т, п т, п1. МБЕ! :=1. М-1 М-11. Е Е

217. М-М- 1 ^ ¿-1 т'п т = 0 п = 01. МБЕ! =2.8567*1031. ЭЫЯ! := 10-1о21. ЯА2с ; МБЕ1,8ЫЯ1с:= 10-1о21. ЯА2 М5Е11. SNR1 =8.83941. SNRlc = 11.5589

218. Преобразование комплексных РЛИ в яркостные изображения1. РА := .БА 2+- СА 2т, п Л/ т, п т, п1. РВ := / 8В 2+- СВ 2ш,п ^ ш,п т,п

219. Нормировка яркостных изображений. Расчет параметров р :=0.441. ЯАЫ := Аоогт, п255.е1. РА164--+-Р1. RBN :=Аоогт,п255.е1. РВ164- + Р

220. ЯАМтт :=min(RЛN) ЯАЫтах := тах( ЯАЫ) RANcp :=теап(ЯАЫ) ЯАЫско :=stdev(RAN)

221. ЯАЫтт = 1 ЯАМтах = 254 ЯАТЧср = 109.3412 ЯАЫско = 65.9271

222. ЯВЫтт :=т1п(ЯВЫ) RBNmax :=тах(КВ1М) RBNcp :=теап^ВМ) RBNcko :=stdev(RBN)

223. RBNm¡n = 1 RBNmax = 254 ЯВЫср = 118.5542 КВНско = 61.21 19

224. Мощность исходного нормированного яркостного РЛИ1. RRA2 :=1. М- 1Ет = 01. N 1Еп = 01. RAN1. RRA2 = 1.6302« 10

225. Выборочная дисперсия исходного нормированного яркостного РЛИ1. RRA2c :=11. М-Ы- 11. М- 1Ет = 01. N.■ ЯАЫт п- RANcpп = 01. RRA2c =4.3465« 10

226. Расчет пикового отношения сигнал/шум1. PSNR := 10-1оа255" . MSN1. РБШ = 14.9803

227. Формирование и визуализация яркостного РЛИ

228. Размер массива комплексного РЛИ I := 0. 270 . :=0. 223

229. Чтение массива исходного комплексного РЛИ (косинусная и синусная компоненты)

230. С := ЯЕ АОРЯ.Ч("кс04.ргп" ) Б := ЯЕАОРЯ1Ч( "кз04.ргп")

231. Преобразование комплексного РЛИ в яркостное изображение. Расчет параметров1. Ятт =0.6421

232. Я. . := : Б. . -0.00005 " : С. . -0.00005

233. Ятт :=тт(Я) Яшах := тах(Я) Яс) :=$1с1еу(Я)

234. Ятах = 5.4871 • 10" Яс1 = 133.63051. Яс.-теап(Я) Яс = 144.392

235. Расчет гистограммы яркостного изображения (не нормированного)1тах := 1000 J: = 0. 1тах 1т := Л I к :=0. (1тах I) НЯ := ¡пг, Я)400 г"-—-—I-1-Г1. НЯк 200 I1000

236. Нормировка яркостного изображения. Расчет параметров1. А. . :=Яоог 1 -1я.1,1 164-Р255.е Аср := теап( А)р .-0.441. Аср = 118.5542тт(А) = 1 тах( А) = 254

237. Аско :^с1еу(А) Аско =61.2119

238. Расчет гистограммы нормированного яркостного изображения1шах :=255 ¡:=0. 1тах ¡т :=.1-3 к :=0.(1тах-1) НА ^^(¡м, А)4001. НАк 200

239. Запись нормированного яркостного изображения в файл формата *.Ьтр1. У/Я1ТЕВМР('Тг4") := А