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1、作為一項(xiàng)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(dòng)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(shí),衛(wèi)星上資源有限,星際鏈路時(shí)延長(zhǎng)、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(gè)亟待解決的問(wèn)題。
在傳統(tǒng)的圖像處理過(guò)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(fèi)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(shí)現(xiàn)了采樣信號(hào)與壓縮信號(hào)的同步。然而,針對(duì)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(jì)算量以及存儲(chǔ)空間。因此,針對(duì)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(lái),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(duì)它
3、來(lái)說(shuō)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(kuò)散問(wèn)題。
為了解決上述問(wèn)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(shí),通過(guò)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(cè)量矩陣,該方法可以通過(guò)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(cè)量數(shù)據(jù)等重打包,該策略可以有效增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒性,即網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)不需要關(guān)心接收到的數(shù)據(jù)包的具體編號(hào),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(guò)程中,本文提出了基于門(mén)限的機(jī)會(huì)式網(wǎng)絡(luò)編碼傳輸策略,中繼節(jié)點(diǎn)根據(jù)該策略比較接收端信噪比與門(mén)限的大小,動(dòng)態(tài)決定是否接收相應(yīng)數(shù)據(jù)包,進(jìn)而避
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