Передача данных дистанционного зондирования Земли для малых спутников на основе мультимасштабных методов разложения сигналов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.13, кандидат технических наук Мешков, Иван Константинович

• Мешков, Иван Константинович
• кандидат технических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат технических наук Мешков, Иван Константинович

Введение.'.

Глава 1 Анализ особенностей канала передачи данных ДЗЗ с малых спутников.

1.1 .Аналитический обзор состояния вопроса.

1.2. Анализ методов сжатия изображений.

1.3. Спутниковой радиоканал передачи данных ДЗЗ.

1.4. Пропускная способность спутникового канала связи.

1.5. Оценка пропускной способности канала передачи данных ДЗЗ.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Передача данных дистанционного зондирования Земли для малых спутников на основе мультимасштабных методов разложения сигналов»

Актуальность темы. Для повышения пропускной способности и эффективного использования полосы пропускания- частот телекоммуникационных систем- (ТС) необходимо совершенствовать методы и алгоритмы обработки сигналов за счет уменьшения избыточности исходных передаваемых данных, что является перспективным направлением развития ТС. Одним из таких направлений является сжатие данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), передаваемых по спутниковому радиоканалу малых космических аппаратов (КА). Большой интерес к созданию КА, как адекватной замене больших космических аппаратов, проявляет большое количество стран, университетов, коммерческих предприятий и других организаций для решения научных, образовательных и коммерческих задач. Трудности создания систем связи заключается в том, что миниатюрность КА (вес микроспутника до 50 кг) не позволяет установить на нем мощные приемо-передающие устройства и крупногабаритные маневренные антенные системы с большой полосой пропускания. Малая энергетика КА не предполагает возможности передавать мощные сигналы, а малый объем памяти не позволяет хранить большие объемы информации.

Необходимость сжатия' на борту КА видеоданных, получаемых в задачах дистанционного зондирования Земли, обусловлена ростом генерируемых современными космическими системами ДЗЗ информационных потоков (до нескольких сотен Мбит/с). Это связанно с увеличением как пространственного, так и спектрального разрешения съемочной аппаратуры при сохранении широкой полосы обзора, сравнительно невысокой пропускной способности радиоканалов и ограниченности частотного диапазона при передачи данных на наземные приемные станции. В большинстве современных систем ДЗЗ используется непрерывный режим непосредственной передачи или хранение видеоданных на бортовых записывающие носителях, но как правило это спутники весом несколько тонн, однако применение сжатия на борту существенно повышает эффективность использования полосы пропускания. Специфика бортовой реализации микроспутниковых систем накладывает ограничения на вычислительную сложность применяемых алгоритмов, что приводит к необходимости создания новых эффективных систем сжатия и передачи данных ДЗЗ.

Большой вклад в решение проблем обработки и анализа изображений внесли работы У. К. Прэтта, Л. П. Ярославского, Р. М. Харалик, А. А. Потапов, А. X. Султанов, В. X. Багманов. Применительно к задачам дистанционно зондирования Земли из космоса теория и практика сжатия изображений разрабатывались и успешно применялись многими специалистами, в числе которых И. Б. Фоменко, В. А. Сойфер, В. В. Сергеев, Н. И. Глумов, М. А. Чичева, А. В. Чернов, А. А. Потапов, И. М. Книжный, А. В. Сокол, К. Е. Хрекин.

Наиболее актуальными, с точки зрения увеличения пропускной способности ТС, является методы сжатия сигналов, которые основываются на некоторых преобразованиях, целью которых является переход от исходного сигнала к системе обобщенных координат, их селекции по определенному критерию, приводящему к сокращению числа исходных данных и восстановлению сигнала с помощью обратных преобразований, с сохранением аномальных статистических особенностей исходного изображения.

В работе предлагается метод передачи данных ДЗЗ, повышающий надежность спутникового канала связи, основанный на анализе мультимасштабной информативности уровней вейвлет-разложения изображения. Мультимасштабная информативность - энтропийная оценка информационного вклада разных масштабных компонент, возникающих при мультимасштабном разложении данных ДЗЗ, что позволяет организовать передачу данных таким образом, что во временной последовательности процесса передачи тематической информации в первую очередь передается наиболее значимая часть, которая уточняется на последующих этапах передачи.

Объект исследования. Цифровые спутниковые' телекоммуникационные системы и сети передачи данных ДЗЗ.

Предмет исследования. Мультимасштабные методы передачи и сжатия данных ДЗЗ.

Цель работы. Разработка методов передачи и сжатия данных ДЗЗ, позволяющих увеличить пропускную способность спутникового радиоканала малых космических аппаратов, на основе мультимасштабных методов разложения сигнала.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели в работе сформулированы и решены следующие задачи:

1. Исследование зависимости показателя фрактального самоподобия Херста от пространственного разрешения данных ДЗЗ для определения порогов- селекции коэффициентов- вейвлет-преобразования исходного спутникового сигнала на основе анализа структурных функций. ' .

2. Разработка метода мультимасштабного сжатия данных ДЗЗ на основе фрактальных самоподобных свойств космических изображений, использования квазинепрерывных рекурсивных разверток типа Пеано-Гильберта и вейвлет-преобразований исходного сигнала для передачи по спутниковому радиоканалу малых КА.

3. Разработка информационно-эффективного метода передачи данных ДЗЗ с помощью вейвлет-коэффициентов разложения сигнала по масштабным уровням на основе энтропийного критерия.

4. Разработка алгоритмического и программного обеспечения бортового сжатия и передачи данных ДЗЗ для малого КА на основе мультимасштабных методов.

Методы исследований. В работе использованы основные положения теории передачи сигналов, теории фрактальных множеств, вейвлет-преобразований, теории разверток, фильтрации сигналов, случайных процессов, применены методы математического моделирования, в том числе компьютерного.

Основные научные положения, выносимые на защиту:

1. Метод определения уровней селекции вейвлет-коэффициентов квазинепрервывных разверток космических изображений на основе использования показателя фрактального самоподобия Херста и статистических корреляционных связей различных масштабных уровней вейвлет-преобразования.

2. Метод мультимасштабного сжатия данных ДЗЗ на основе фрактальных самоподобных свойств космических изображений, использования квазинепрерывных рекурсивных разверток типа Пеано-Гильберта и вейвлет-преобразований исходного сигнала.

3. Метод информационно-эффективной передачи вейвлет-коэффициентов мультимасштабных уровней разложения на основе энтропийного критерия.

4. Алгоритмическое и программное обеспечение бортового сжатия и передачи данных ДЗЗ для малого КА на основе мультимасштабных методов.

Научная новизна результатов:

1. Разработан метод определения пороговых уровней селекции вейвлет-коэффициентов разложения передаваемых данных ДЗЗ, который в отличие от известных методов, основан на самоподобном поведения дисперсии мультимасштабного разложения разверток изображений, определяемого показателем Херста для редукции статистической избыточности.

2. Разработан метод мультимасштабного сжатия космических изображений с учетом фрактальных свойств данных ДЗЗ, с использованием квазинепрерывных рекурсивных разверток типа Пеано-Гильберта и вейвлет-преобразований, который позволяет увеличить пропускную способность спутникового канала передачи данных ДЗЗ малого КА, который в отличие от 9 г известных методов, позволяет сохранить в сигнале аномальные статистические признаки исходного изображения, на основе оценки по минимаксному критерию Колмогорова.

3. Разработан информационно-эффективный метод передачи вейвлет-коэффициентов мультимасштабных уровней разложения данных ДЗЗ на основе энтропийного критерия и выработаны рекомендации по передаче сигналов, который в отличие от известных методов, позволяет организовать передачу данных таким образом, что во временной последовательности процесса передачи тематической информации в. первую очередь передается ее наиболее значимая часть, которая уточняется на последующих этапах передачи.

4. Разработано алгоритмическое и программное обеспечение бортового сжатия данных ДЗЗ на основе квазинепрерывных разверток, фрактальных свойств и вейвлет-преобразований.

Обоснованность и достоверность результатов диссертации Обоснованность результатов, полученных в диссертационной работе, базируется на использовании апробированных научных положений1 и методов исследования, согласованности результатов с известными теоретическими положениями. Достоверность полученных результатов и выводов подтверждается результатами проведенных численных и измерительных экспериментов на инженерном аналоге микроспутника «УГАТУСАТ».

Практическая значимость результатов. Практическая значимость полученных результатов заключается в повышении пропускной способности спутникового радиоканала, а также возможности сужения полосы передаваемого сигнала. Как показало моделирование, разработанные методы и алгоритмы, позволяют увеличить пропускную способность канала до 20— 30% и уменьшить число передаваемых отсчетов вейвлет-разложения сигнала в 3-5 раз, а также в разработке метода передачи вейвлет-коэффициентов мультимасштабных уровней разложения на основе энтропийного критерия. - ' ' 10 • ■ : . ■ ■■ : Основные результаты диссертационной- работы внедрены ' в ЗАО <<П07ШТ-ИНЕР>> в виде алгоритма бортового сжатия^ данных, дистанционного зондирования Земли, на.микроспутниковых системах и в учебном процессе в Уфимском государственном, авиационном! техническом; университете при* проведении . практических и лабораторных занятий« по дисциплине «Радиотехнические: основы; проектирование межспутниковых инфо комму н икаци й»

Апробация работы

Основные результаты работы обсуждались на У:-УП Международных научно-технических конференциях "Проблемы техники и технологии

- э телекоммуникаций" Уфа, Самара, 2004-2006; на ХИТ Международной научно-технической конференции «Радиолокация, навигация, связь» (№N0— 2007)- Воронеж,, 2007; на 3 Всероссийской зимней, школе-семинаре аспирантов и молодых ученых, Уфа, 2008; а также на семинарах кафедры «Телекоммуникационных систем»:

Публикации. Результаты, диссертационной: работы отражены в 12 ' публикациях, в 2 научных статьях в периодических изданиях из списка ВАК, в 9 материалах международных и российских: конференциях и Л> свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ.

Структура, и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, приложения и библиографического списка и изложена на 179 страницах машинописного текста. Библиографический список включает 7 Г наименования литературы.

Заключение диссертации по теме «Системы, сети и устройства телекоммуникаций», Мешков, Иван Константинович

4.6. Основные выводы и результаты по четвертой главе

1. Разработан информацинонно-эффективный метод передачи вейвлет-коэффициентов мультимасштабных уровней разложения на основе энтропийного критерия, позволяющие передавать определяющую информацию о изображении в начале сеанса связи и уточнять ее с каждым последующим уровнем передачи, что исключает возможность потери всего снимка.

2. Проведено исследования космических изображений с различным пространственным разрешением по нахождению информативных уровней вейвлет-разложения сигнала. Главная часть изображения состоит из пиковых вейвлет-коэффициентов, которые являются основой всего изображения и несут в себе наибольшую информативность. Передача остальных коэффициентов улучшает качество принятой информации, то есть они отвечают за детализацию изображения. Определено, что низкочастотные вейвлет-коэффициенты отвечают за общий «фон» изображения, высокочастотные вейвлет-коэффициенты за «аномальные» выбросы.

3. Выработаны рекомендации по передачи сигнала по спутниковому радиоканалу передачи данных ДЗЗ на основе использования мультимасштабных методов сжатия и передачи данных ДЗЗ.

158

Заключение

1. Разработан метод определения пороговых уровней селекции вейвлет-коэффициентов передаваемого спутникового сигнала на основе самоподобного поведения дисперсии межуровнего масштабного разложения, определяемого показателем Херста, для редукции статистической избыточности, позволяющий сократить число вейвлет-коэффициентов на 7090 % .

2. Разработан метод мультимасштабного сжатия космических изображений с учетом фрактальных свойств данных ДЗЗ, на основе использования квазинепрерывных рекурсивных разверток типа Пеано-Гильберта и вейвлет-преобразований, позволяющий уменьшить объем передаваемой информации в 3-5 раз и увеличить пропускную способность спутникового канала передачи данных ДЗЗ малого КА, при сохранении в сигнале аномальных статистических признаков исходного изображения, на основе оценки по минимаксному критерию Колмогорова. Метод дает возможность применить помехоустойчивые виды кодирования или уменьшить полосу передаваемого сигнала.

3. Разработан информационно-эффективный метод передачи вейвлет-коэффициентов мультимасштабных уровней разложения на основе энтропийного критерия и выработаны рекомендации по передачи сигнала, позволяющие передавать определяющую информацию об изображении в начале сеанса связи и уточнять ее с каждым последующим циклом передачи, что исключает возможность потери всего снимка.

4. Разработано алгоритмическое и программное обеспечение сжатия данных ДЗЗ, реализованное на основе квазинепрерывных разверток, фрактальных свойств и вейвлет-преобразований, который был апробирован на инженерном образце микроспутника «УГАТУСАТ» и дает возможность применить его на спутниковых системах ДЗЗ.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Мешков, Иван Константинович, 2010 год

1. Аболиц А.И. Системы спутниковой связи: Основы структурно-параметрической теории и эффективность / А. И. Аболиц; Под общ. ред. Ю.Б. Зубарева. М.: ИТИС, 2004. - 426 е.: ил. - Библиогр.: с. 415-419. - Б/ц.

2. Спутниковая связь и вещание. Справочник. Под редакцией Л.Я. Кантора. Москва "Радио и связь", 1988 г.

3. Иванов В.Г., Ломоносов Ю.В., Любарский М.Г. Анализ и классификация методов сжатия изображений. Сборник научных трудов Тематический выпуск "Информатика и моделирование", №11, 49'2008.

4. Иванов В.Г., Любарский М.Г., Ломоносов Ю.В. Сокращение содержательной избыточности изображений на основе классификации объектов и фона // Проблемы управления и информатики. К., 2007. - № 3. — С. 93-102.

5. Молодчик П. Видеокомпрессия: настоящее и будущее // Компьютерное обозрение. К.: "Издательский Дом ITC", 2002. - № 33. - С. 49-51.

6. Д. Мюррей, Уван Райнер. Энциклопедия форматов графических файлов. К.: Издат. группа BHV, 1997. - 672 с.

7. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. — М.: Техносфера, 2005. 1072 с.

8. Орищенко В.И., Санников В.Г., Свириденко В.А. Сжатие данных в системах сбора и передачи информации. М.: Радио и связь, 1985. - 184 с.

9. Кунт М., Икономопулос А., Кошер М. Методы кодирования изображений второго поколения // ТИИЭР. М.: Мир, 1985. - Т. 73. - № 4. -С. 59-86.

10. Сэломон Д. Сжатие данных, изображений и звука. М.: Техносфера, 2004.-368 с.

11. Павлидис Т. Алгоритмы машинной графики и обработки изображений. М.: Радио и связь, 1986. - 400 с. 15. http://www.dejavu.research.att.com/djvu /sci/djvuspec.

12. Ватолин Д.С. Алгоритмы сжатия изображений: методическое пособие. М.: Издательский отдел факультета Вычислительной Математики и Кибернетики МГУ им. М.В.Ломоносова, 1999 г. - 76 с.

13. Ватолин Д., Ратушняк А., Смирнов М., Юкин В. Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. - 384 с.

14. Shannon С. Е. A Mathematical Theory of Communication. BSTJ, vol. 27, 1948, pp. 379-423, 623-657.

15. Shannon С. E. Communication in the Presence of Noise. Proc. IRE, vol. 37, n. 1, January, 1949, pp. 10-21.

16. Скляр Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение, 2-ое изд. -М.: изд. дом «Вильяме», 2003. - 1103 с.

17. Претт У. Цифровая обработка изображений. В 2-х кн. Кн. 2. - М.: Мир, 1982.-480 с.

18. Ярославский Л.П. Введение в цифровую обработку изображений // М.: Советское радио, 1979. 321 с.

19. Террайен И.У.,'Куатьсри Т.Д., Даджон Д.Б. Алгоритмы анализа изображений, основанные на статистических моделях. // ТИИЭР. Т.74, № 4. 1986. С. 2-24.

20. Методы компьютерной обработки изображений. Под ред. В.А. Сойфера. // М.: Физматлит. -2001. -784 с.

21. Сергеев В.В., Сойфер В.А. Имитационная модель изображения и методы сжатия данных // Автоматика и вычислительная техника. -№3. -1978. -С 76-78.

22. Гашников М.В., Глумов Н.И., Сергеев В.В. Информационная технология компрессии изображений в системах оперативного дистанционного зондирования. Компьютерная оптика и обработка изображении. -1999. -С 99-107.

23. Александров Р.В., Горский И.Д. Представление и обработка-изображений: Рекурсивный подход // Л.: Наука, 1985.102 с.

24. Сергеев В.В. Обработка изображений с использованием-развертки Гильберта-Пеано // Новосибирск: Наука. -1984.

25. Потапов A.A., Фракталы в радиофизике и радиолокации: Топология выборки // М.: Университетская книга, 2005. 848 с.

26. Мандельброт Б. Фрактальная геометрия природы // М.: Институт. компьютерных исследований, 2002. 656 с.

27. Федер Е. Фракталы // М.: Мир. 1991.

28. В.В. Зосимов, JT.M. Лямшев. Фракталы в волновых процессах // УФН. Том 165, №4. 1995. С. 361-401.

29. Уэлстид С. Фракталы и вейвлеты для сжатия изображений в действии. Учебное пособие. М.: Издательство «Триумф», 2003.

30. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника // М.: Радио и связь. 1982. 624 с.

31. Шелухин О.И., Тенякшев A.M., Осин A.B. Фрактальные процессы в телекоммуникациях. Монография./ Под. ред. О.И. Шелухина. М.: Радиотехника, 2003 - 480 е., ил.320 с.

32. Дремин И.М., Иванов У.В., Нечитайло В.А. Вейвлеты и их использование//УФН. 2001. Т.171. №5. С 465-501.

33. Н.М. Астафьева. Вейвлет анализ: основы теории и примеры

34. Воробьев В.И., Грибунин' В.Г. Теория и практика вейвлет-преобразования.- СПб.: ВУС, 1999. -204 с.

35. Смоленцев Н. К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в MATLAB. -М.: ДМК Пресс, 2005. 304 с.

36. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. — Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001 464 с.

37. Багманов В.Х., Султанов А.Х., Бакиров Н.К., Киселев А.Е. Информационная технология обработки данных дистанционного зондирования. "Проблемы техники и технологии телекоммуникаций", Уфа 2005, с. 54-55.

38. Багманов В.Х., Султанов А.Х., Бакиров Н.К., Киселев А.Е. Информационная технология обработки данных дистанционного зондирования Труды SPIE, том 62-77, 2006.

39. Султанов А.Х., Мешков И:К. Использование вейвлет-анализа в задачах фильтрации. V Международная научно-техническая- конференция "Проблемы техники и технологии телекоммуникаций". Самара, 2004. С. SS-SS.

40. Багманов В.Х., Султанов А.Х., Мешков И.К. Способы передачи данных с низкоорбитальных микроспутников. VII Международная научно-техническая конференция "Проблемы техники и технологии телекоммуникаций". —Самара, 2006. С. 44-46.

41. Багманов В. X., Мешков И.К., Султанов А. X. Харитонов C.B. Методология мультимасштабной компрессии спутниковых изображений.

42. XIII Международная научно-техническая конференция «Радиолокация, навигация, связь» (RLNC-2007): Сборник докладов конференции. Том I. -Воронеж, 2007. С. 201-207

43. Мешков И.К., Харитонов С.В. Передача данных и управление микроспутником «УГАТУ-САТ. Всероссийская молодежная научная конференция «Мавлютовские чтения»: Материалы конференции. Том 3. — Уфа, 2007.- С. 225-226.

44. Султанов А. X., Багманов В. X., Мешков И.К., Харитонов С.В. Мультимасштабная компрессия спутниковых сигналов в широкополосных системах связи. Вестник УГАТУ. Т. 9. №6(24). -Уфа, 2007. С. 213-216

45. Мешков И.К., Харитонов С.В. Фильтрация спутниковых изображений на основе рекурсивных разверток типа Пеано-Гильберта. 3-я Всероссийская зимняя школа-семинар аспирантов и молодых ученых: Сб. трудов Уфа, 2008. - 4 стр.

46. Гершензон B.E., Гершензон O.H., Ямалов И.А., Султанов А.Х., Багманов В.Х., Мешков И.К., Харитонов С.В. Интегрированная система дистанционного зондирования Земли на базе микроспутника «УГАТУСАТ».

47. Материалы 4-ой международной конференции «Земля>из"космоса наиболее эффектиные решения», - Москва, - 2009. - 3 стр.с

48. Султанов А.Х., Багманов В.Х., Мешков И.К., Харитонов C.B. Сравнительный анализ типов вейвлет-преобразований в задаче сжатия спутниковых изображений. Инфокоммуникационные технологии, Т 8 № 1, — Самара, 2010. С. 46-50.

49. Проблемы безопасности и защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуация (Безопасность 2010)», -Уфа, -2010. - С 143-158.

50. Руководство по эксплуатации ADSP-BF-533.