一种基于类小波变换的无线电频谱监测数据无损压缩方法

作     者：张承琰 郑明魁 刘会明 易天儒 李少良 陈祖儿 Zhang Chengyan;Zheng Mingkui;Liu Huiming;Yi Tianru;Li Shaoliang;Chen Zuer

作者机构：福州大学物理与信息工程学院 福建省无线电监测站 

基　　金：国家自然科学基金(61902071) 福建省重大专项专题项目(2022HZ026007) 福州市科技重大项目(2022-ZD-002) 福建省无线电监测站技术开发项目(01102220)资助 

出 版 物：《电子测量与仪器学报》 (Journal of Electronic Measurement and Instrumentation)

年 卷 期：2024年第38卷第7期

页      码：152-158页

摘      要：无线电频谱监测海量数据存储和分析是无线电监管工作的重要组成部分。频谱数据具有时间相关性以及不同频点间的相关冗余，对此本文设计了一种基于类小波变换的无线电频谱监测数据无损压缩方法。该方法首先基于时间相关性将一维频谱信号转换成二维矩阵；转换成二维矩阵后数据在水平方向以及垂直方向都存在冗余，算法采用卷积神经网络来代替传统小波中的预测和更新模块，并引入了自适应压缩块来处理不同维度的特征，从而获得更紧凑的频谱数据表示。研究进一步设计了一种基于上下文的深度熵模型，利用类小波变换不同子带系数获得熵编码参数，以此估计累积概率，从而实现频谱数据的压缩。实验结果表明，与已有的Deflate等传统频谱监测数据无损压缩方法相比，本文算法有进一步的性能提升，与典型的JPEG2000、PNG、JPEG-LS等二维图像无损压缩方法相比，本文所提出的方法的压缩效果也提高了20%以上。

主 题 词：频谱监测数据 无损压缩 类小波变换 卷积神经网络 熵编码 

学科分类：080904[080904] 12[管理学] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 0810[工学-土木类] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 080402[080402] 0804[工学-材料学] 081001[081001] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13382/j.jemi.B2307167

馆 藏 号：203128792...