研究基于小波的并行自适应天气雷达回波数据有损压缩算法。根据回波数据的特点,提出了回波数据的坐标转换算法、矢量场保持算法及标量场滤波算法等有效的预处理算法;利用并行自适应压缩算法对预处理后的雷达回波数据进行压缩实验。实验结果表明,该算法具有较好的并行性和自适应性,在低比特率情况下,能获得较高的功率信噪比值和满意的主观效果。
关 键 词 图像压缩; 并行自适应编码; 小波变换; 天气雷达回波
天气雷达探测回波数据是灾害性天气监测和临近预报的重要信息。随着计算机和数据通信技术的发展,国内外都开展了天气雷达组网拼图业务系统的建设,促进资源共享和在更大范围内监测天气系统的变化。目前,天气雷达组网拼图已由一般等高平面位置显示回波的拼图,逐步向获取区域三维立体回波拼图发展。建立天气雷达三维立体拼图系统的一个关键问题是如何近实时地高效传输各组网测站的大量雷达立体扫描的回波数据。雷达数据压缩成为解决这一问题的有效途径。由于天气雷达回波数据结构复杂,目前的压缩方案[1]大多通过线性预测、游程映射和熵编码[2]等步骤进行无损压缩,虽可使数据信息不丢失,但其压缩率不高,需要一种新的有效的雷达立体扫描回波数据压缩方案来解决这个矛盾。
本文针对天气雷达回波数据的特点,提出了预处理算法,并结合小波变换、并行工具和自适应算法,给出了一种新的适用于雷达回波数据压缩的并行自适应编码方案。
1 雷达回波数据压缩
1.1 雷达回波数据的坐标转换
雷达回波数据通常以极坐标形式编排和存储,不利于小波变换的实施和雷达回波数据相关性的利用,因此本文采取如图1所示的雷达回波数据处理方案。从雷达数据的头信息中获取立体扫描层数、每层方位角间隔和库长等信息,然后根据这些信息对回波数据进行坐标转换。设雷达扫描一周的径线数为,库数为,则体扫一周的数据可构成mnmn×的图像数据,图1为编排后的单层雷达扫描数据图像。坐标转化保持雷达回波原有的相关特性,同时便于小波变换的实施。
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