收稿日期：2006-06-20? 　　作者簡(jiǎn)介：李靈芝(1979-)，女，武漢科技大學(xué)中南分校信息工程學(xué)院教師；江晶(1963-)，男，空軍雷達(dá)學(xué)院碩士生導(dǎo)師。?
　　（1?武漢科技大學(xué)中南分校 信息工程學(xué)院，湖北 武漢 430223；?2?空軍雷達(dá)學(xué)院信息與指揮自動(dòng)化系，湖北 武漢 430019）
　　
　　摘 要：為了解決大容量雷達(dá)數(shù)據(jù)傳輸，滿足雷達(dá)原始視頻信號(hào)實(shí)時(shí)無(wú)損的要求，根據(jù)雷達(dá)原始視頻信號(hào)的特點(diǎn)，給出了采用DPCM（Difference Pulse Coding Modulation）與自適應(yīng)Huffman編碼相結(jié)合的壓縮編碼方式，分析了該算法的有效性和溢出問(wèn)題，實(shí)驗(yàn)表明該方法相對(duì)于傳統(tǒng)的自適應(yīng)Huffman編碼而言能改善實(shí)時(shí)性，提高了壓縮比。?
　　關(guān)鍵詞：雷達(dá)原始視頻信號(hào)；DPCM；自適應(yīng)Huffman編碼；壓縮??
　　
　　隨著計(jì)算機(jī)、通信和數(shù)據(jù)融合技術(shù)的發(fā)展，雷達(dá)網(wǎng)已從單一的終端系統(tǒng)發(fā)展成為利用一個(gè)控制中心遙控、指揮多部前端雷達(dá)的綜合網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。但是面對(duì)海量的未經(jīng)處理的雷達(dá)數(shù)據(jù)，直接在現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)甚至于無(wú)限信道上直接傳輸變得十分困難，同時(shí)改造現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)也是一項(xiàng)耗資巨大的工程。因此，有限的信道容量與傳輸大量雷達(dá)數(shù)據(jù)的需求之間的矛盾日益突出，數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)作為解決這一問(wèn)題的有效途徑越來(lái)越受到重視。由于對(duì)圖像的壓縮一般以人的主觀視覺(jué)為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，常�？梢岳�用人的感官特性，去掉感官覺(jué)察不到的信息以獲得高壓縮比；而對(duì)雷達(dá)原始視頻信號(hào)，在許多情況下，要求進(jìn)行無(wú)失真或低失真度壓縮。在雷達(dá)信號(hào)無(wú)損壓縮方法中，LZW算法由于可以用于流式數(shù)據(jù)輸入，實(shí)時(shí)性好而受到了歡迎，但是算法實(shí)現(xiàn)起來(lái)較復(fù)雜，壓縮效率低，從而限制了它的應(yīng)用。而對(duì)于Huffman編碼，編碼效率雖然很高，但是它需要先掃描要編碼的文件，計(jì)算出各字符出現(xiàn)的概率，然后進(jìn)行編碼，對(duì)于需實(shí)時(shí)傳輸和處理雷達(dá)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，不能允許分別對(duì)每個(gè)脈沖的每個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和壓縮編碼兩次處理，并附帶較大的概率表。為此，本文采用可以邊傳遞數(shù)據(jù)邊壓縮的自適應(yīng)Huffman編碼，又由于雷達(dá)原始視頻信號(hào)的相鄰脈沖、相鄰幀之間都存在很大相關(guān)性，為了利用這種相關(guān)性，本文首先對(duì)雷達(dá)信號(hào)采用DPCM預(yù)測(cè)，傳輸較小的預(yù)測(cè)誤差，然后進(jìn)行自適應(yīng)Huffman編碼，這樣不僅很好地去除相關(guān)性，也可以減小信源的熵，提高壓縮比，改善壓縮編碼的時(shí)間，為雷達(dá)原始視頻信號(hào)的實(shí)時(shí)傳輸提供了保障。?
　　
　　1 DPCM預(yù)測(cè)?
　　
　　由雷達(dá)天線接收到的有效目標(biāo)反射回來(lái)的有用信號(hào)及其它物體反射回來(lái)的雜波信號(hào)、自然界噪聲干擾以及機(jī)器工作時(shí)的熱噪聲等迭加形成雷達(dá)信號(hào)稱為雷達(dá)回波信號(hào)。對(duì)其以奈奎斯特頻率進(jìn)行采樣得到的數(shù)據(jù)就是本文所用的雷達(dá)原始視頻信號(hào)。實(shí)踐證明雷達(dá)原始視頻信號(hào)的同一方位、相鄰方位之間、相鄰幀的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)點(diǎn)之間往往存在著很強(qiáng)的相關(guān)性，去除或減少這些相關(guān)性，就是去除或減少雷達(dá)信息中的冗余度，達(dá)到雷達(dá)數(shù)據(jù)壓縮的目的。根據(jù)雷達(dá)原始視頻信號(hào)這種相關(guān)性大的特點(diǎn)，直接對(duì)其進(jìn)行Huffman編碼，運(yùn)算量太大，且壓縮比較低。所以，為了較好地利用這種相關(guān)性，減少數(shù)據(jù)量，可考慮首先對(duì)雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行DPCM線性預(yù)測(cè)。原始視頻信號(hào)的相關(guān)性越大，則預(yù)測(cè)誤差的方差越小，信源的分布確定性越小，即信源的熵越小，能達(dá)到的無(wú)失真壓縮比就越大。?
　　DPCM系統(tǒng)中編碼器和解碼器分別完成對(duì)預(yù)測(cè)誤差量化值的編碼和解碼，由于DPCM具有量化環(huán)節(jié)，產(chǎn)生的失真也是非線性失真，而且量化器的設(shè)計(jì)難以定量分析。因此，為了完全實(shí)現(xiàn)雷達(dá)原始視頻信號(hào)的無(wú)損壓縮，本文采用去掉量化器的無(wú)失真DPCM系統(tǒng)，并且為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、編碼，同時(shí)考慮到編碼的實(shí)效性，對(duì)信號(hào)序列進(jìn)行線性預(yù)測(cè)后采用自適應(yīng)Huffman編碼算法，如圖1所示。?
　　
　　最佳預(yù)測(cè)系數(shù)ai以及預(yù)測(cè)器階數(shù)N的選擇，與信源的統(tǒng)計(jì)特性緊密相關(guān)。雷達(dá)原始視頻信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性隨著波束的不同而發(fā)生了變化，則最佳預(yù)測(cè)系數(shù)也必然隨波束的變化而變化，因此，這里用在雷達(dá)數(shù)據(jù)壓縮中比較有效的一階不變線性預(yù)測(cè)器。?
　　
　　2 自適應(yīng)Huffman編碼?
　　
　　在無(wú)損壓縮編碼中最佳的是Huffman編碼，盡管Huffman編碼的效率很高，但是它需要先掃描要編碼的文件，計(jì)算出各字符出現(xiàn)的概率，然后進(jìn)行編碼，且在傳輸過(guò)程中，需同時(shí)傳送已壓縮數(shù)據(jù)的概率表的一個(gè)拷貝，否則解碼端就無(wú)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行正確解碼，當(dāng)傳輸高階模型時(shí)，需傳輸?shù)母怕时硪苍蕉�。�?duì)于需實(shí)時(shí)傳輸和處理雷達(dá)的系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，不能允許分別對(duì)每個(gè)脈沖的每個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和壓縮編碼兩次處理，并附帶較大的概率表，為此，本文采用自適應(yīng)的Huffman編碼。?
　　自適應(yīng)編碼可以一邊傳遞數(shù)據(jù)，一邊進(jìn)行壓縮，而不需要等數(shù)據(jù)全部傳遞進(jìn)來(lái)以后，再來(lái)統(tǒng)計(jì)概率，進(jìn)行壓縮，且傳輸過(guò)程中不需要傳遞概率表，既可以改善實(shí)時(shí)性，也可以提高壓縮比；而且，工程上雷達(dá)原始視頻信號(hào)傳輸可以按掃描扇區(qū)分區(qū)進(jìn)行，與之正好吻合。?
　　根據(jù)己得到的數(shù)據(jù)和對(duì)未來(lái)統(tǒng)計(jì)量的不確知性，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)編碼是通過(guò)把Huffman樹放到均衡器上。在這種編碼中，壓縮器和還原器從同樣的模型開始編碼和解碼，所以當(dāng)壓縮器輸出它的第一個(gè)已編碼的符號(hào)時(shí)，還原器就能翻譯它。?
　　在壓縮器傳輸?shù)谝粋�(gè)符號(hào)后，就將更新壓縮模型，這是自適應(yīng)行為的開始。被更新的模型考察已見(jiàn)到的字符并更新頻率和用來(lái)編碼這個(gè)字符的編碼數(shù)據(jù)。在Huffman樹中，這意味著增加這個(gè)特定符號(hào)的計(jì)數(shù)，然后修改Huffman編碼樹。?
　　Huffman樹是二叉樹，樹中各個(gè)節(jié)點(diǎn)表示不同的字符及權(quán)重。除根節(jié)點(diǎn)以外的其他節(jié)點(diǎn)都有兄弟節(jié)點(diǎn)。如果這些節(jié)點(diǎn)可以按權(quán)的遞增次序排列，并且如果每個(gè)節(jié)點(diǎn)在列表中與其兄弟節(jié)點(diǎn)相鄰，那么就說(shuō)這棵樹體現(xiàn)了兄弟特性。若要確保在統(tǒng)計(jì)計(jì)數(shù)及樹更新過(guò)程中，樹的結(jié)構(gòu)仍滿足Huffman樹的條件，就必須使其隨時(shí)都滿足兄弟特性。在自適應(yīng)編碼過(guò)程中，Huffman樹的調(diào)整步驟如下:?
　�、偌虞斎胱址�所在葉節(jié)點(diǎn)的權(quán)重；?
　�、跈z查Huffman樹是否仍滿足兄弟特性。若滿足，執(zhí)行④，否則執(zhí)行③；?
　�、郛�(dāng)不滿足兄弟特性時(shí)，需調(diào)整樹的結(jié)構(gòu)，具體過(guò)程如下：與序號(hào)高于且權(quán)重小于該節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)交換字符及權(quán)重，若有多個(gè)節(jié)點(diǎn)滿足此條件，則與最右邊的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行交換。若欲交換的節(jié)點(diǎn)是非葉結(jié)點(diǎn)，則應(yīng)將該節(jié)點(diǎn)及后代節(jié)點(diǎn)作為一個(gè)整體進(jìn)行交換；?
　　④按調(diào)整后的Huffman樹，根據(jù)節(jié)點(diǎn)指針依次調(diào)整各節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)權(quán)重。調(diào)整過(guò)程中，要隨時(shí)檢查是否滿足兄弟特性，若不滿足，轉(zhuǎn)到③，直到根節(jié)點(diǎn)為止。?
　　
　　3 DPCM與自適應(yīng)Huffman編碼?相結(jié)合的雷達(dá)信號(hào)壓縮算法
　　
　　3.1 編、解碼流程圖?
　　根據(jù)雷達(dá)原始視頻信號(hào)的特點(diǎn)，首先對(duì)其進(jìn)行DPCM線性預(yù)測(cè)，再進(jìn)行自適應(yīng)Huffman編碼，圖2和圖3分別為編碼和解碼的流程圖。?
　　
　　
　　3.2溢出問(wèn)題?
　　在該算法中，有兩種情況可能造成溢出。在編碼的時(shí)候不斷讀入新的字符，Huffman樹中各字符的權(quán)重也不斷增大。如果將節(jié)點(diǎn)的權(quán)重設(shè)置成為整型變量，當(dāng)Huffman樹根節(jié)點(diǎn)的權(quán)重達(dá)到65535時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)計(jì)數(shù)器的溢出。另一種情況是Huffman代碼的溢出，編碼時(shí)雖然是以位表示Huffman碼，但在編碼過(guò)程中由Huffman樹形成Huffman代碼的過(guò)程是從根到葉逐節(jié)點(diǎn)把代碼逐次存放在整型變量中。當(dāng)Huffman樹達(dá)到一定深度后，代碼長(zhǎng)度有可能超過(guò)整型變量所能容納的位數(shù)，這就會(huì)產(chǎn)生代碼溢出。不論是Huffman樹還是Huffman碼的溢出，均因Huffman樹的規(guī)模過(guò)大造成的。因此必須要控制Huffman樹的最大權(quán)重。當(dāng)字符的計(jì)數(shù)值達(dá)到某值時(shí)，重新調(diào)整Huffman樹的字符權(quán)重和結(jié)構(gòu)。但是在用于雷達(dá)數(shù)據(jù)壓縮中，采用的是逐個(gè)脈沖進(jìn)行壓縮的方式，可以控制壓縮數(shù)據(jù)不超過(guò)整型變量能夠表示的最大值65535，所以不會(huì)造成溢出。?
　　
　　4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果?
　　
　　為了驗(yàn)證該算法對(duì)雷達(dá)原始視頻信號(hào)壓縮的有效性，在同一臺(tái)計(jì)算機(jī)的相同環(huán)境下進(jìn)行驗(yàn)證，這里截取如圖4（a）和（b）所示的兩塊雷達(dá)原始視頻信號(hào)做實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)從某常規(guī)雷達(dá)采集得到。這里僅給出其中兩組數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，第一組數(shù)據(jù)取40個(gè)相鄰脈沖，第二組數(shù)據(jù)取60個(gè)相鄰脈沖，每組數(shù)據(jù)的每個(gè)脈沖周期取其中1000個(gè)采樣點(diǎn)，逐個(gè)脈沖進(jìn)行壓縮處理。應(yīng)用本文所述算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。?
　　
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在無(wú)損的條件下，對(duì)于雷達(dá)原始視頻信號(hào)，本文所采用的新算法相對(duì)于直接采用自適應(yīng)Huffman編碼方法壓縮比提高，編、解碼時(shí)間減少，即實(shí)時(shí)性增強(qiáng)。??
　　
　　本文根據(jù)雷達(dá)原始視頻信號(hào)及其可分扇區(qū)傳輸?shù)奶攸c(diǎn)，在自適應(yīng)Huffman編碼的基礎(chǔ)上，采用DPCM預(yù)測(cè)方法，并通過(guò)實(shí)際采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，新方法的壓縮比提高，實(shí)時(shí)性增強(qiáng)，有望用于某些信號(hào)處理能力強(qiáng)但通信容量不足的工程場(chǎng)合。但是由于雷達(dá)信號(hào)中含有雜波、目標(biāo)和噪聲等不確定因素，因此，需要繼續(xù)探索雷達(dá)原始視頻信號(hào)的特點(diǎn)，提出性能更好地適應(yīng)各種雷達(dá)數(shù)據(jù)的無(wú)損壓縮算法。?
　　
　　參考文獻(xiàn)?
　　[1]李飛鵬,梅天燦,秦前清.雷達(dá)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)無(wú)損壓縮[M].武漢：武漢大學(xué)學(xué)報(bào)理學(xué)版,2004.?
　　[2]V.Sabbatino, S. Bottalico. Radar Image Compression. IEE.1997(10).?
　　[3]吳樂(lè)南.數(shù)據(jù)壓縮[M].北京：電子工業(yè)出版社2000.?
　　[4]Roy Huffman. Data Compression in Digital System.[M]. New York.1998.?
　　[5]程正興.小波分析算法與應(yīng)用[M].西安：西安交通大學(xué)出版社,1999.

相關(guān)熱詞搜索：算法 自適應(yīng) 視頻信號(hào) ＤＰＣＭ與自適應(yīng)Ｈｕｆｆｍａｎ結(jié)合的雷達(dá)原始視頻信號(hào)壓縮算法 視頻壓縮算法doc 視頻壓縮編碼doc