КАНАЛ ПЕРЕДАЧИ ВИДЕОДАННЫХ

Сами по себе автономные вертолеты имеют смысл при условии, что обеспечивают получение необходимой информации на пульт оператора полета. Отметим, что как следует из таблицы В.1 видовая разведка входит в набор необходимых функций ДПЛА всех типов и представляет собой наиболее ценную информацию. В силу этого от параметров реализации канала передачи данных во многом зависят перспективы конкретных вариантов использования ДПЛА для решения тех или иных практических задач.

С дрцгой стороны можно констатировать, что в настоящее время бурными темпами идет переход к технологии цифрового телевещания, а также к широкому использованию видеоинформации для самых +разнообразных приложений. В принципе, при достаточной скорости обмена представляется возможным передача многих данных в канале радиоуправления, хотя по целому ряду причин это не является желательным. Данный раздел посвящен современным технологиям, пригодным для использования при разработке каналов передачи видеоданных.

Некоторое представление о характерных параметрах информационных потоков дает таблица 5.1.

Способ представления видеоданных PAL, также входящий в стандарт CCIR 601, использует передачу 25 кадров в секунду с 576 горизонтальными линиями. Каждая горизонтальная линия представляется 720 пикселами (Y), плюс 360 пикселов( R-Y), плюс 360 пикселов (B-Y) , что дает 1440 байт на линию.

Для этого способа представления видеоинформации приведем некоторые данные, получаемые способом аналогичным приведенному в таблице 5.1. Для представления одного «экрана» требуется 1.186 Мбайт, что с учетом 25 кадров в секунду требует обеспечивать информационный трафик 29.663 Мбайта/сек.

Приведенные выше оценки характеризуют собой требования, предъявляемые к каналам связи, используемым для цифрового видеовещания, скоростям внутренних шин компьютера и ряду других системных параметров, зависящих от областей конкретного применения.

Если обсуждать перспективы создания цифровых систем хранения видеоданных, то из этих данных следует, что емкость дискового пространства в 1ГБайт обеспечивает хранение 34.521 секунды полноформатного цветного изображения. Из этого в свою очередь следует, что современный 37 Гбайтный дисковод вмещает около 21 минуты вещания в этом стандарте.

Сколь–нибудь серьезная система, претендующая на практическую ценность должна обеспечивать непрерывную запись хотя бы в течение 24 часов, что приводит к необходимости обеспечить коэффициент сжатия информации не менее 40. Понятно, что чем больше этот коэффициент, тем лучше, однако, цифру 100-200 будем принимать как нижнюю границу для практически важных применений. Эта оценка получаются из необходимости обеспечить хранение данных с нескольких бортовых камер на протяжении в течение нескольких часов.

Таблица 5.1

Наиболее перспективным методом сжатия видеоинформации на сегодня является техника основаная на вейвлет преобразованиях, которая бурно входить в реальную практику в связи с широким использованием современных Web камер для разнообразных Internet базированных применений.

Более детальную информацию о затронутых математических аспектах и конкретных деталях используемых алгоритмов заинтересованный читатель найдет в [7], [8], [9], [10] и цитированной там литературе.

Получение практически значимых коэффициентов сжатия требует достаточно больших вычислительных затрат. Так как борьба идет за возможность работы с видеосигналом в реальном масштабе времени, то, в конечном счете, все упирается в целый ряд системных ограничений, связанных с ограниченной пропускной способностью каналов передачи информации, скоростью шины компьютера, быстродействием процессора и т.п. Для того чтобы получить представление о возможных потребляемых ресурсах укажем, что выполнение вейвлет-преобразования изображения 512*512 с использованием биортогональных 9/7 фильтров на компьютере P-166 занимает примерно 0.4 секунды. Несмотря на все возрастающую мощь современных персональных компьютеров обработка 25-30 кадров цветного видеоизображения в секунду в настоящее время чисто «софтовым» способом является трудно реализуемой задачей, особенно если учесть необходимость обработки информации с нескольких видеокамер. При этом следует обратить внимание, что применительно к широкому кругу применений, речь идет о мобильных пультах оператора и пилота.

В силу этого развитие этого направления пошло по пути разработки специализированных микросхем, реализующих соответствующие алгоритмы сжатия аппаратно. Представление о доступной элементной базе, реализующей компрессию информации посредством вейвлет-преобразования, приведены в таблице 5.2. Все микросхемы являются однокристальными и относительно дешевыми устройствами, обеспечивающими коэффициент сжатия от 4 (идеальное восстановление) до нескольких тысяч. Для примера укажем, что коэффициент сжатия 350 обеспечивает приемлемое качество восстановления изображения.

Особенности алгоритмов сжатия, реализованных в этих микросхемах, подробнее рассмотрим на примере чипа ADV601.

Алгоритм сжатия ADV601 использует представление видеоданных в виде цветного видеосигнала (Y, Ca, Cb). Все компоненты цветного видеосигнала независимо друг от друга подвергаются двумерной фильтрации и децимации в два раза на каждом шаге разложения (всего получается 42 новых изображения – по 14 для каждой компоненты). Эти составляющие изображения передаются в режиме без потерь при использовании энтропийных кодеров длин серий или Хаффмана, которые обеспечивают коэффициенты сжатия 2-5.

В режиме с потерями изображение предварительно обрабатывается с использованием модели зрения человека и с учетом доступной скорости передачи данных по используемым в конкретном приложении каналам передачи данных. В этом случае схема ADV601 обеспечивает коэффициенты сжатия до 350.

Микросхемы ADV611-ADV612обеспечивает возможность сжатия информации в несколько тысяч раз за счет использованияболее сложных алгоритмов, обеспечивающих детальную передачу лишь части кадра с возможностью управления размерами этой зоны. При этом качество передаваемой видеоинформации для невыделенного фрагмента кадра остается достаточным для решения задач распознавания образов. В силу лвумерности изоборажения имеет квадратичный характер зависимости объемов передаваемой информации от линейного размера выделенной области качественного изображения. Некторое представление о качестве видеоинформации переданной с использованием вейвлет технологий сжатия дает рисунок 5.1 . Этот снимок получен с помощью Internet камеры, входящей в платформу Vtrix (Tekseed,США), которая разработана в кооперации с инженерами ASK Lab (ГУАП,Санкт-Петербург) в 2000 г. Кроме камеры этого в платфому входит сетевой телевизор с “хардверным ” разжатием. Опытные образцы вейвлет камеры и телевизора были реализованы на микросхемах ADV611.

Таким образом, из вышесказанного следует, что в настоящее время имеется перспективная элементная база для реализации бортовых систем видеонаблюдения, обеспечивающая широкие возможности по оптимизации использования выделенного диапозона частот. Однако, такая оптимизация подразумевает наличие канала управления полезной нагрузкой, который на данном уровне развития систем управления ДПЛА представляется целесообразным совместить с радиоканалом командного управления. Такой подход позволяет уяснить структуру перейти кадров информационного обмена для ряда типов информациолнных обменов таблицы 4.2.

В целом же этот вопрос требует отдельного и детального обсуждения.

Таблица 5. 2

Заключение

Разработка современных разведывательных комплексов на основе ДПЛАвертолетного служит генератором ряда прикладных задач, решение которых зачастую носит прорывный характер.

Из-за понятных ограничений по объему работы был затронут лишь ряд ключевых моментов важных для выбора направлений развития систем управления ДПЛА.

В целом работа ориентирована на молодых ученых и инженеров с целью их привлечения к этой крайне актуальному и бурно развивающемуся направлению авиционной науки и техники.

Литература