譚 洪，仇曉蘭，洪 峻

（1.中國(guó)科學(xué)院空間信息處理與應(yīng)用系統(tǒng)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100190；2.中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所，北京100190；3.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京100039）

原始數(shù)據(jù)壓縮對(duì)全極化SAR極化信息的影響

譚 洪1，2，3，仇曉蘭1，2，洪 峻2，3

（1.中國(guó)科學(xué)院空間信息處理與應(yīng)用系統(tǒng)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100190；2.中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所，北京100190；3.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京100039）

合成孔徑雷達(dá)（synthetic aperture radar，SAR）原始數(shù)據(jù)壓縮能有效降低星上下傳數(shù)據(jù)率，但同時(shí)也引入壓縮誤差，對(duì)全極化SAR而言將造成極化信息的失真。利用仿真數(shù)據(jù)，在不同信雜比下，研究當(dāng)前普遍使用的4 bit量化、8∶3分塊自適應(yīng)量化（block adaptive quantization，BAQ）和8∶4 BAQ 3種壓縮方法引入的極化失真。仿真結(jié)果表明，數(shù)據(jù)壓縮對(duì)圖像殘余通道不平衡的影響較小，一定條件下可忽略，對(duì)圖像殘余串?dāng)_的影響，只有在信雜比遠(yuǎn)高于40 dB的條件下才表現(xiàn)出來(lái)，其他情況下將淹沒(méi)于背景雜波中，這為全極化SAR數(shù)據(jù)壓縮方法的選擇提供了參考。

全極化合成孔徑雷達(dá)；原始數(shù)據(jù)壓縮；極化信息；極化失真

0 引 言

全極化合成孔徑雷達(dá)（synthetic aperture radar，SAR）能同時(shí)獲取目標(biāo)的四極化通道圖像，提供關(guān)于目標(biāo)豐富的極化信息［1］，基于這些信息的極化合成［2］和極化分解［3］，大大提高了目標(biāo)檢測(cè)、分類(lèi)和識(shí)別的性能。因此，全極化SAR在軍事、測(cè)繪、農(nóng)業(yè)、海洋等多個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。

雖然全極化SAR提供了豐富的目標(biāo)信息，但原始數(shù)據(jù)量巨大，而實(shí)際系統(tǒng)尤其是星上存儲(chǔ)設(shè)備容量和數(shù)據(jù)傳輸帶寬都有限，所以必須對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，以降低星上下傳數(shù)據(jù)率。目前，國(guó)內(nèi)外普遍使用的是分塊自適應(yīng)量化（block adaptive quantization，BAQ）［4-5］，或者N-bit均勻量化（常用4 bit和6 bit）。

原始數(shù)據(jù)壓縮是一種近似，必然帶來(lái)誤差，相當(dāng)于引入原始數(shù)據(jù)噪聲，最終影響獲取的目標(biāo)極化信息。目前，對(duì)數(shù)據(jù)壓縮方法本身的研究已經(jīng)比較成熟［6-7］，也有不少文獻(xiàn)對(duì)其特定性能進(jìn)行評(píng)價(jià)［8-13］，但都缺乏針對(duì)極化信息的影響評(píng)價(jià)。因此，分析數(shù)據(jù)壓縮對(duì)目標(biāo)極化信息的影響，將為數(shù)據(jù)壓縮方法的選擇提供重要的參考依據(jù)，具有重要的實(shí)際指導(dǎo)意義。

真實(shí)極化SAR數(shù)據(jù)中，各種極化誤差都混疊在一起，很難分開(kāi)，包括衛(wèi)星平臺(tái)姿態(tài)、天線收發(fā)端的極化失真、空間傳輸、地面目標(biāo)的極化散射特性的精度和穩(wěn)定性、系統(tǒng)噪聲、數(shù)據(jù)量化和壓縮等，造成分析的困難，必須通過(guò)仿真數(shù)據(jù)，限制誤差源，以此來(lái)分析數(shù)據(jù)壓縮的影響。

三面角反射器常用于極化定標(biāo)和極化精度檢驗(yàn)。本文通過(guò)三面角反射器的仿真數(shù)據(jù)，研究數(shù)據(jù)壓縮噪聲引入的極化失真。本文結(jié)構(gòu)如下：第1節(jié)建立一種通用的極化誤差模型，并給出極化失真評(píng)價(jià)方法，第2節(jié)在此誤差模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，給出實(shí)驗(yàn)流程、仿真參數(shù)和實(shí)驗(yàn)結(jié)果，第3節(jié)為本文結(jié)論。

1 極化SAR的誤差模型及極化失真評(píng)價(jià)

對(duì)于高頻段的全極化SAR系統(tǒng)（X波段及以上），可忽略電離層的影響，其測(cè)量的目標(biāo)散射矩陣M可以描述［14-15］為

式中，S為目標(biāo)真實(shí)散射矩陣；R、T分別為天線接收端和發(fā)射端的極化失真；δ1、δ2、δ3和δ4為通道串?dāng)_；f1和f2為通道不平衡；噪聲N可以進(jìn)一步分解為系統(tǒng)噪聲Ns、原始數(shù)據(jù)量化噪聲Nqa和原始數(shù)據(jù)壓縮噪聲Ncp，即

為了得到目標(biāo)的真實(shí)散射矩陣，需要進(jìn)行極化定標(biāo)以獲得系統(tǒng)的極化失真參數(shù)R和T，并完成R和T的校正，最終得到能表征地物極化散射特性的圖像產(chǎn)品。實(shí)際情況下，極化SAR圖像不可避免還存在各種誤差，其數(shù)據(jù)質(zhì)量將直接決定實(shí)際應(yīng)用能達(dá)到的精度，因此，非常有必要對(duì)圖像的極化質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。

極化SAR圖像的極化質(zhì)量，通常用圖像殘余通道不平衡（包括幅度和相位）和圖像殘余串?dāng)_來(lái)衡量，即圖像的極化失真。為了評(píng)價(jià)極化失真，需要圖像中存在極化散射特性已知的點(diǎn)目標(biāo)或面目標(biāo)。事實(shí)上，三面角反射器的雷達(dá)散射截面積（radar cross section，RCS）較高，布設(shè)在地面弱背景中可得到較高的信雜比（signal-to-clutter ratio，SCR），因此常用作地面定標(biāo)器及圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)。對(duì)于理想三面角反射器，其散射矩陣為

經(jīng)過(guò)SAR系統(tǒng)測(cè)量得到MTri，再經(jīng)過(guò)極化校正為

極化SAR主要關(guān)注4個(gè)極化通道的相對(duì)幅度和相對(duì)相位，不妨用HH通道對(duì)進(jìn)行歸一化，即。如果不存在噪聲的影響，并且角反射器本身也無(wú)加工誤差和布設(shè)誤差，極化定標(biāo)也能獲取準(zhǔn)確的系統(tǒng)失真參數(shù)R和T，那么極化圖像上經(jīng)過(guò)歸一化的將與理想值STri一致；否則，將出現(xiàn)偏差。因此，對(duì)于理想三面角反射器，經(jīng)過(guò)歸一化的反映了當(dāng)前極化SAR圖像的極化失真，即

式中，｜F｜為圖像殘余幅度不平衡；arg（F）為圖像殘余相位不平衡。圖像殘余串?dāng)_定義為

由于系統(tǒng)噪聲和背景雜波的隨機(jī)性，每個(gè)角反射器評(píng)價(jià)的結(jié)果也具有隨機(jī)性，因此，需要對(duì)n個(gè)角反射器的評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)平均，即

需要指出，不同于誤差模型式（1）中的極化失真參數(shù)R和T具有明確的物理對(duì)象，Δ1、Δ2和F是各種極化誤差在4個(gè)極化通道圖像上的綜合表現(xiàn)，反映了極化SAR最終圖像產(chǎn)品的極化信息保真程度。本文將主要分析由原始數(shù)據(jù)壓縮噪聲造成的極化失真。

2 仿真實(shí)驗(yàn)

2.1 實(shí)驗(yàn)流程

實(shí)驗(yàn)流程如圖1所示。仿真星載全極化SAR的理想三面角反射器的回波，加入系統(tǒng)噪聲，同時(shí)考慮到角反射器與地面的相互作用，引入背景雜波。對(duì)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行8 bit量化，得到原始數(shù)據(jù)。對(duì)原始數(shù)據(jù)的處理分兩種情況考慮：一是直接進(jìn)行成像處理；二是先進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮和解壓縮，再進(jìn)行成像處理。成像完成后，再經(jīng)過(guò)極化校正，最終在圖像上通過(guò)分析點(diǎn)目標(biāo)的沖激響應(yīng)，提取其極化散射矩陣，利用式（5）～式（9）計(jì)算圖像的極化失真。比較不壓縮和壓縮這兩種情況下的極化失真程度，以分析數(shù)據(jù)壓縮的影響。為了保證極化失真僅由數(shù)據(jù)壓縮引起，上述兩種情況所采用的處理方法和處理參數(shù)完全相同。

圖1 仿真實(shí)驗(yàn)流程圖

2.2 仿真參數(shù)

仿真場(chǎng)景全部為三面角反射器，且工作在理想狀態(tài)下，即不考慮加工誤差和布設(shè)誤差，沿距離向和方位向均勻布設(shè)3（距離向）×5（方位向）＝15臺(tái)，最后生成的圖像包含15個(gè)點(diǎn)目標(biāo)。

雷達(dá)系統(tǒng)主要參數(shù)如表1所示。為簡(jiǎn)化分析，設(shè)置雷達(dá)天線收發(fā)端的極化失真R和T在距離向和方位向都保持穩(wěn)定不變。

表1 雷達(dá)系統(tǒng)主要參數(shù)

系統(tǒng)噪聲幅度服從瑞利分布，相位服從均勻分布，在4個(gè)散射通道中相互獨(dú)立。

背景雜波采用點(diǎn)散射體陣列模擬，在以點(diǎn)目標(biāo)為中心的33×33的區(qū)域的每個(gè)像素單元內(nèi)放置一個(gè)散射體，其后向散射系數(shù)服從瑞利分布。通常自然分布目標(biāo)的交叉極化通道的能量比兩個(gè)同極化通道的能量都弱［16］，假設(shè)交叉極化通道的背景雜波功率比同極化通道弱10 dB。對(duì)于理想三面角反射器，如果不考慮雷達(dá)系統(tǒng)失真以及背景雜波和其他各種噪聲的影響，交叉極化通道的信號(hào)應(yīng)為0，因此，用同極化通道的點(diǎn)目標(biāo)功率比背景雜波平均功率的信雜比來(lái)衡量背景雜波的功率大?。ū疚男烹s比，如無(wú)特殊說(shuō)明，均指同極化通道的信雜比）。為了避免數(shù)據(jù)壓縮的影響完全淹沒(méi)在背景雜波的影響中，仿真時(shí)設(shè)置較高的信雜比，考慮50 dB和40 dB兩種情況。

在對(duì)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行8 bit量化之前，根據(jù)壓縮方法設(shè)置合理的自動(dòng)增益控制（auto gain control，AGC）策略或人工增益控制（manual gain control，MGC）值［10］，以使量化器的輸入功率落在合理的區(qū)間內(nèi)，確保數(shù)據(jù)輸出信噪比最佳。

本文主要考慮目前國(guó)內(nèi)外普遍采用的4 bit截取、8∶3 BAQ和8∶4 BAQ 3種原始數(shù)據(jù)壓縮方法。成像處理采用Chrip變標(biāo)（Chrip scaling，CS）算法。為了避免產(chǎn)生不必要的極化校正誤差，假設(shè)極化失真參數(shù)已精確測(cè)量并已知，即在極化校正環(huán)節(jié)，直接采用原始數(shù)據(jù)生成時(shí)注入的天線收發(fā)端極化失真參數(shù)進(jìn)行極化校正。

2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

仿真的回波數(shù)據(jù)HH通道的實(shí)部如圖2所示。

2.3.1 極化失真提取

為了提取圖像的極化失真，需要分別在點(diǎn)目標(biāo)的4個(gè)極化通道的沖激響應(yīng)中進(jìn)行測(cè)量，以獲得極化散射矩陣，如式（5）所示。具體每個(gè)通道內(nèi)的操作，先提取以點(diǎn)目標(biāo)為中心的32×32的窗口數(shù)據(jù)，如圖3（a）所示。再取峰值處沿距離向或方位向的切面曲線，并進(jìn)行512倍插值，如圖3（b）所示。最后取峰值，包括幅度和相位，作為散射矩陣的元素，結(jié)果如表2所示。仿真中，統(tǒng)一取經(jīng)過(guò)插值的距離向剖面曲線的峰值作為散射矩陣的元素。

圖2 仿真回波HH通道的實(shí)部示意圖（SCR＝50 d B，向上為距離向，向右為方位向，大?。ň嚯x向×方位向）為8 192×16 384）

圖3 HH極化通道的點(diǎn)目標(biāo)沖激響應(yīng)（SCR＝50 dB，以場(chǎng)景中方位向第5行距離向第3列點(diǎn)目標(biāo)為例）

表2 評(píng)價(jià)的距離向指標(biāo)（SCR＝50 d B，以場(chǎng)景中方位向第5行距離向第3列點(diǎn)目標(biāo)為例）

2.3.2 極化失真分析

分別在信雜比為50 d B和40 d B兩種情況下，對(duì)不同壓縮方法（包括8 bit無(wú)壓縮）生成的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行成像處理和極化校正，得到全極化圖像，分析場(chǎng)景中全部15個(gè)三面角反射器的極化響應(yīng)，提取極化失真。將不同信雜比及不同壓縮方法的全部結(jié)果展示在一張圖上，如圖4所示，前15點(diǎn)信雜比為50 dB，后15點(diǎn)信雜比為40 dB。從全部極化失真的數(shù)值來(lái)看，殘余幅度不平衡在0.03 d B以?xún)?nèi)，殘余相位不平衡在0.25°以?xún)?nèi)，殘余串?dāng)_在－45 d B以下，表明背景雜波、系統(tǒng)噪聲、量化和壓縮對(duì)極化信息的綜合影響較小。

圖4 不同壓縮方法下測(cè)量的圖像極化失真，x軸為點(diǎn)目標(biāo)標(biāo)號(hào)，前15點(diǎn)為SCR＝50 dB下測(cè)量，后15點(diǎn)為SCR＝40 dB下測(cè)量

圖4（a）中不同壓縮方法的殘余幅度不平衡區(qū)分明顯，表明不同壓縮方法對(duì)圖像殘余幅度不平衡的影響存在明顯的差異。圖4（b）中的殘余相位不平衡結(jié)果都混疊在一起，表明不同壓縮方法的影響差異不大，性能趨于一致。圖4（c）的數(shù)據(jù)還無(wú)法看出明顯的差異。另外，8 bit無(wú)壓縮的量化噪聲最小，其殘余幅度不平衡最小，如圖4（a）所示，其曲線始終在0 dB附近，因此，對(duì)3種常用數(shù)據(jù)壓縮方法的分析將以8 bit無(wú)壓縮為基準(zhǔn)進(jìn)行對(duì)比分析。

考慮到系統(tǒng)噪聲和背景雜波的隨機(jī)性，利用式（7）～式（9），對(duì)極化失真結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)平均，結(jié)果如圖5所示。仿真中，同一信雜比下，除了壓縮方法有所變化外，其他處理和參數(shù)完全一樣，因此，同一信雜比下不同壓縮結(jié)果相對(duì)8 bit無(wú)壓縮結(jié)果的變化，即反映了壓縮方法引入的極化失真。

圖5 不同信雜比下測(cè)量的圖像極化失真均值（用場(chǎng)景內(nèi)的15個(gè)點(diǎn)目標(biāo)進(jìn)行平均），x軸為壓縮方法標(biāo)識(shí)，1～4分別表示8 bit無(wú)壓縮、4 bit截取、8∶3 BAQ和8∶4 BAQ

從圖5中可以看到，相對(duì)8 bit無(wú)壓縮的結(jié)果，3種壓縮方法造成的圖像殘余幅度不平衡惡化最大0.012 dB左右，圖像殘余相位不平衡上升最大0.001°左右，圖像殘余串?dāng)_惡化最大2 d B左右，表明原始數(shù)據(jù)壓縮對(duì)圖像殘余幅度不平衡和殘余相位不平衡的影響較小，對(duì)圖像殘余串?dāng)_有一定影響。

就圖像殘余幅度不平衡而言，3種壓縮方法表現(xiàn)不一，從圖4（a）和圖5（a）可以看出，8∶4 BAQ最優(yōu)，8∶3 BAQ其次，4 bit截取最差。事實(shí)上，8∶4 BAQ壓縮方法的抗噪聲性能最強(qiáng)，而8∶3 BAQ壓縮只采用了3 bit，引入的壓縮噪聲較大。

就圖像殘余相位不平衡而言，圖4（b）和圖5（b）中不同壓縮方法的差異僅在0.001°左右，可以認(rèn)為3種壓縮方法性能一致。

就圖像殘余串?dāng)_而言，在50 dB信雜比時(shí)，8∶3 BAQ性能最差，有2 dB左右的惡化；當(dāng)信雜比由50 dB下降為40 dB時(shí)，圖像殘余串?dāng)_由－58 dB上升到－51 dB左右，如圖5（c）所示，惡化7 dB，反映出圖像殘余串?dāng)_對(duì)背景雜波的影響更敏感。事實(shí)上，按照仿真參數(shù)設(shè)置，如果假設(shè)點(diǎn)目標(biāo)的同極化通道能量為0 dB，利用式（1）可計(jì)算其交叉極化通道的能量約為－24 dB，而40 dB信雜比下背景雜波在同極化通道為－40 dB，根據(jù)參數(shù)設(shè)置，其在交叉極化通道約為－50 dB，因此，交叉極化通道的信雜比只有26 dB。而圖像殘余串?dāng)_，需要在交叉極化通道中測(cè)量，這種情況下，背景雜波的影響更明顯。從圖5（c）中40 dB信雜比下的結(jié)果呈現(xiàn)出平坦的趨勢(shì)來(lái)看，數(shù)據(jù)壓縮對(duì)圖像殘余串?dāng)_的影響已完全淹沒(méi)于背景雜波中。

在精度要求不是特別高的場(chǎng)合，數(shù)據(jù)壓縮造成的0.02 dB以?xún)?nèi)的殘余幅度不平衡和0.001°左右的殘余相位不平衡，完全可以忽略。在信雜比遠(yuǎn)高于40 dB時(shí)，數(shù)據(jù)壓縮對(duì)圖像殘余串?dāng)_有一定影響，在其他情況下，數(shù)據(jù)壓縮的影響將淹沒(méi)在背景雜波中。

實(shí)際應(yīng)用時(shí)，在信雜比較高（遠(yuǎn)高于40 d B）的場(chǎng)合，例如在布設(shè)有定標(biāo)器的定標(biāo)場(chǎng)進(jìn)行極化定標(biāo)，可使用8∶4 BAQ壓縮方法，以獲得最小的極化失真，當(dāng)然該方法也是3種壓縮方法中數(shù)據(jù)量大也相對(duì)復(fù)雜的方法。當(dāng)信雜比不高時(shí)，例如SAR處于日常工作狀態(tài)時(shí)，對(duì)于大多數(shù)自然目標(biāo)而言，信雜比都很難達(dá)到40 d B以上，這時(shí)可選擇8∶3 BAQ方法，以降低原始數(shù)據(jù)量。

3 結(jié) 論

本文分析了全極化SAR的點(diǎn)目標(biāo)響應(yīng)誤差模型，細(xì)化了其中的噪聲項(xiàng)，并給出了全極化SAR圖像的極化失真評(píng)價(jià)方法，最后通過(guò)仿真數(shù)據(jù)，在同時(shí)考慮背景雜波、系統(tǒng)噪聲、量化和壓縮的影響和限制其他誤差源的情況下，分析了4 bit截取、8∶3 BAQ和8∶4 BAQ 3種不同原始數(shù)據(jù)壓縮方法對(duì)極化信息的影響。仿真結(jié)果表明，原始數(shù)據(jù)壓縮對(duì)圖像殘余幅度不平衡和殘余相位不平衡的影響較小，一定條件下可忽略；對(duì)圖像殘余串?dāng)_的影響，也只有在信雜比遠(yuǎn)高于40 dB時(shí)才表現(xiàn)出來(lái)，其他情況下，其影響將淹沒(méi)在背景雜波中。實(shí)際應(yīng)用時(shí)，在信雜比較高（遠(yuǎn)高于40 d B）的場(chǎng)合，例如極化定標(biāo)時(shí)可使用8∶4 BAQ壓縮方法，以獲得最小的極化失真，其他日常數(shù)據(jù)獲取的場(chǎng)合可使用8∶3 BAQ方法，以降低原始數(shù)據(jù)量。

［1］Bian X L，Yun S，Zhang F L.Information extraction of quadpolarization SAR data using polarization decompositions and polarimetric parameters［C］∥Proc.of the 9th European Conference on Synthetic Aperture Radar，2012：505-508.

［2］Wang N，Hu C B，Zhao L J，et al.Polarimetric SAR target detection based on polarization synthesis［C］∥Proc.of the International Geoscience and Remote Sensing Symposium，2012：5899-5902.

［3］Tang Y X，Zhang H，Wang C，et al.Change detection based on polarization decomposition using RADARSAT-2 quad-pol data［C］∥Proc.of the International Geoscience and Remote Sensing Symposium，2012：6275-6278.

［4］El B A，Brunham K，Kinsner W.A review of current raw SAR data compression techniques［C］∥Proc.of the Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering，2001：925-930.

［5］Kwok R，Johnson W T K.Block adaptive quantization of magellan SAR data［J］.IEEE Trans.on Geoscience and Remote Sensing，1989，27（4）：375-383.

［6］Martone M，Brautigam B，Krieger G.Azimuth-switched quantization for SAR systems and performance analysis on TanDEM-X data［J］.IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters，2014，11（1）：181-185.

［7］Kang L H，Zou B，Wang D W，et al.A novel method for dual channel POLSAR raw data compression［C］∥Proc.of the International Geoscience and Remote Sensing Symposium，2012：4561-4564.

［8］Li X，Qi H M，Hua B，et al.Theoretical analysis on target radiometric error resulting from spaceborne SAR raw data compression［J］.Journal of Electronics&Information Technology，2011，33（8）：1845-1850.（李信，祁海明，華斌，等.星載SAR原始數(shù)據(jù)壓縮引起的目標(biāo)輻射誤差機(jī)理研究［J］.電子與信息學(xué)報(bào)，2011，33（8）：1845-1850.）

［9］Xing K，Deng Y K，Qi H M.Study of effect of raw data compression on space-borne SAR／GMTI velocity measurement［J］.Journal of Electronics&Information Technology，2010，32（6）：1321-1326.（行坤，鄧云凱，祁海明.原始數(shù)據(jù)壓縮對(duì)星載SAR／GMTI系統(tǒng)測(cè)速影響研究［J］.電子與信息學(xué)報(bào)，2010，32（6）：1321-1326.）

［10］Qiu X L，Lei B，Ge Y P，et al.Performance evaluation of two compression methods for SAR raw data［J］.Journal of Electronics&Information Technology，2010，32（9）：2268-2272.（仇曉蘭，雷斌，葛蘊(yùn)萍，等.SAR原始數(shù)據(jù)兩種量化壓縮方式的性能評(píng)估［J］.電子與信息學(xué)報(bào)，2010，32（9）：2268-2272.）

［11］Qi H M，Yu W D，Yuan X Z，et al.Performance evaluation of amplitude-phase algorithm for SAR raw data compression［C］∥Proc.of the International Conference on Radar，2006：1-4.

［12］Qi H M，Yu W D.Study of effect of raw data compression on space-borne InSAR interferometry based on real data［J］.Journal of Electronics&Information Technology，2008，30（11）：2693-2697.（祁海明，禹衛(wèi)東.基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的原始數(shù)據(jù)壓縮對(duì)InSAR系統(tǒng)測(cè)高影響研究［J］.電子與信息學(xué)報(bào)，2008，30（11）：2693-2697.）

［13］Qi H M，Yu W D，Tian X W，et al.Evaluation of BAQ algorithm for spaceborne SAR raw data compression［J］.Modern Radar，2007，29（11）：17-21.（祁海明，禹衛(wèi)東，田旭文，等.星載SAR原始數(shù)據(jù)BAQ壓縮算法性能評(píng)估［J］.現(xiàn)代雷達(dá)，2007，29（11）：17-21.）

［14］Freeman A.SAR calibration-an overview［J］.IEEE Trans.on Geoscience and Remote Sensing，1992，30（6）：1107-1121.

［15］Van Zyl JJ.Calibration of polarimetric radar images using only image parameters and trihedral corner reflector responses［J］.IEEE Trans.on Geoscience and Remote Sensing，1990，28（3）：337-348.

［16］Freeman A，Durden S L，A three component scattering model for polarimetric SAR data［J］.IEEE Trans.on Geoscience and Remote Sensing，1998，36（3）：963-973.

Effect of raw data compression on polarimetric information of quad polarimetric SAR

TAN Hong1，2，3，QIU Xiao-lan1，2，HONG Jun2，3
（1.Key Laboratory of Technology in Geo-spatial Information Processing and Application System，Chinese Academy of Sciences，Beijing 100190，China；2.Institute of Electronics，Chinese Academy of Sciences，Beijing 100190，China；3.University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100039，China）

Synthetic aperture radar（SAR）raw data compression can reduce on-board downlink data rate effectively.However，the compression induces distortions on polarimetric information of quad polarimetric SAR data.Three widely-used raw data compression methods including 4 bit quantization，8∶3 block adaptive quantization（BAQ）and 8∶4 BAQare evaluated through simulated quad polarimetric data under different signal-to-clutter ratio（SCR）conditions.Simulation results show that the influence of the data compression on residual channel imbalance is small and can be ignored under a certain condition.Besides，the impact of the data compression on residual crosstalk shows up only on condition that the SCR is much higher than 40 dB，while in other circumstances it is submerged in the impact of the background clutter.These results provide valuable information for selecting the proper data compression method of quad polarimetric SAR systems.

quad polarimetric synthetic aperture radar（SAR）；raw data compression；polarimetric information；polarimetric distortion

TN 958 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A DOI：10.3969／j.issn.1001-506X.2015.09.12

譚 洪（1982-），男，博士研究生，主要研究方向?yàn)镾AR定標(biāo)技術(shù)、SAR信號(hào)處理。

E-mail：tanhong05＠m(xù)ails.ucas.ac.cn

仇曉蘭（1982-），女，副研究員，博士，主要研究方向?yàn)镾AR成像技術(shù)、雙基地SAR技術(shù)。

E-mail：qiuxiaolan＠gmail.com

洪 峻（1960-），男，研究員，主要研究方向?yàn)樾禽dSAR定標(biāo)技術(shù)、定量化遙感應(yīng)用。

E-mail：jhong＠m(xù)ail.ie.ac.cn

1001-506X（2015）09-2029-06

2014-10-13；

2015-02-10；網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版日期：2015-03-30。

網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版地址：http：／／www.cnki.net／kcms／detail／11.2422.TN.20150330.0833.003.html

國(guó)家自然科學(xué)基金（61331017）資助課題