SAR 相位历程数据的深度学习压缩：基于 GOTCHA 的真实码率可行性研究

一项基于 AFRL GOTCHA 数据集的研究评估了小型卷积自编码器压缩 SAR 相位历程数据的表现，结果显示其在各码率下均不及传统的 BAQ 标准。拥有 28,656 参数的自编码器在 16 b/cs 下 NMSE 仅为 -2.87 dB 且检测 F1 受限于 33%，落后于 8-bit BAQ 与 16×16 分块 KLT。研究揭示了边界检测伪影等评估问题，并给出了学习型雷达压缩的评估协议。