衛(wèi)星通信中光譜圖像壓縮與傳輸算法研究.pdf

1、作為一項飛速發(fā)展的高新技術(shù),衛(wèi)星遙感可以根據(jù)不同地物的光譜響應(yīng)特征向人們提供大量的科學(xué)數(shù)據(jù)和動態(tài)信息。然而,不同于二維圖像,衛(wèi)星遙感光譜圖像呈現(xiàn)出三維特性,數(shù)據(jù)量十分龐大。同時,衛(wèi)星上資源有限,星際鏈路時延長、誤碼率高。因此,如何保證衛(wèi)星通信中多光譜與高光譜數(shù)據(jù)的有效與可靠傳輸是一個亟待解決的問題。
　　在傳統(tǒng)的圖像處理過程中,壓縮發(fā)生在數(shù)據(jù)已經(jīng)被完整采集到之后,這在一定程度上浪費了大量的采樣資源,不適用于資源有限的衛(wèi)星環(huán)境。作為

2、一種新興的技術(shù),壓縮感知的出現(xiàn)徹底推翻了傳統(tǒng)的壓縮理論,實現(xiàn)了采樣信號與壓縮信號的同步。然而,針對海量的光譜數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的壓縮感知(Compressive Sensing, CS)技術(shù)要求很大的計算量以及存儲空間。因此,針對壓縮感知在衛(wèi)星環(huán)境中的應(yīng)用有待更深一步的研究。近年來,網(wǎng)絡(luò)編碼(Network Coding, NC)技術(shù)憑借其能大幅度改善網(wǎng)絡(luò)性能而引起了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。然而,其將數(shù)據(jù)包編碼傳輸?shù)膬?nèi)在屬性使得保證接收包的正確性對它

3、來說尤為重要。但是,現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)編碼算法很少涉及可靠性方面的研究,大都存在誤差擴散問題。
　　為了解決上述問題,本文將壓縮感知與網(wǎng)絡(luò)編碼技術(shù)有效結(jié)合,提出了衛(wèi)星通信中多光譜和高光譜圖像的壓縮與傳輸算法。在前端信源處,本文首先構(gòu)建了基于分塊壓縮感知(Block Compressive Sensing, BCS)的譜間差分模型,該模型旨在最小化壓縮感知采樣率,可以有效節(jié)約衛(wèi)星采樣資源。同時,通過分析光譜圖像不同頻率成分的重要性,本文根據(jù)

4、JPEG量化矩陣改善了傳統(tǒng)的測量矩陣,該方法可以通過犧牲高頻部分的重構(gòu)精度提升圖像的整體重構(gòu)質(zhì)量。其次,基于采樣數(shù)據(jù)的特性,本文提出相應(yīng)策略將測量數(shù)據(jù)等重打包,該策略可以有效增強網(wǎng)絡(luò)的魯棒性,即網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點不需要關(guān)心接收到的數(shù)據(jù)包的具體編號,且只要目的端收到足夠多的數(shù)據(jù)包,即可精確恢復(fù)原始圖像數(shù)據(jù)。在傳輸過程中,本文提出了基于門限的機會式網(wǎng)絡(luò)編碼傳輸策略,中繼節(jié)點根據(jù)該策略比較接收端信噪比與門限的大小,動態(tài)決定是否接收相應(yīng)數(shù)據(jù)包,進而避