[发明专利]一种基于自回归模型帧预测的雷达数据压缩方法有效
| 申请号： | 201810136664.9 | 申请日： | 2018-02-09 |
| 公开（公告）号： | CN108390871B | 公开（公告）日： | 2020-05-22 |
| 发明（设计）人： | 侯兴松;张燕;王小瑞 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 高博 |
| 地址： | 710049 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自回归模型帧预测的雷达数据压缩方法，首先确定各原始帧数据相关性较强的参考帧，将参考帧进行AR模型帧间预测后得到预测帧，然后用原始帧数据和前一帧重构数据进行差分建立差分模型，将当前帧与其预测帧的差值做BAQ的压缩及解压得到恢复的差值数据，最后将恢复的差值数据与预测帧相加得到重构的数据。具有帧间预测相关性强、差分过程量化误差小、重构图像恢复度高等特点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 回归 模型 预测 雷达 数据压缩 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于自回归模型帧预测的雷达数据压缩方法，其特征在于，首先确定各原始帧数据的参考帧，将参考帧进行AR模型帧间预测后得到预测帧，然后用原始帧数据和前一帧重构数据进行差分建立差分模型，将当前帧与其预测帧的差值做BAQ的压缩及解压得到恢复的差值数据，最后将恢复的差值数据与预测帧相加得到重构的数据。
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