基于条带的小波变换遥感图像压缩编码算法的改进

星载遥感图像压缩传输技术是星载系统的关键之一。文中介绍空间数据咨询委员会 CCSDS提出的基于条带的遥感压缩建议算法原理 (CNES) ,分析该算法的特点和压缩性能 ,对该算法中量化和熵编码部分的缺陷进行了简单的改进。实验表明 ,改进后的算法性能优于原有算法。     

易于硬件实现的遥感图像两倍压缩算法

结合干涉多光谱遥感图像航天应用的要求,参考CCSDS标准无损压缩算法,提出了一种易于硬件实现的干涉多光谱遥感图像无损／近无损压缩算法。该算法在对12bit干涉多光谱图像进行2倍压缩时压缩性能与JPEG 2000标准算法相当,但算法复杂度和所需存储空间大大降低,在单片FPGA内部即可实现全部压缩功能,可以很好地满足航天应用的要求。     

CCSDS基于小波变换的图像压缩

通过分析一种CCSDS建议的基于小波变换的图像数据压缩的基本原理、编解码方法、系统实现和压缩性能,初步研究深空通信对于图像压缩的特殊要求。通过与现在流行的基于小波变换的图像压缩算法JPEG2000进行比较发现, CCSDS推荐的算法的性能与JPEG2000基本相当,且同样支持无损和有损压缩及渐进传输,但其算法复杂度更低,包丢失不会造成图像大面积损坏,因而更适合于深空通信。     

适合空间应用的高速图像压缩核设计

针对空间遥感图像压缩的具体应用,给出了基于CCSDS ［1］ 算法的 高速图像压缩核的设计和实现。对CCSDS算法的实现方法进行了优化,算法的VLSI架构 设计充分利用了流水和并行技术,使处理速度相比串行方式平均提高了40倍。压缩验证系统 实验结果表明压缩核在编码效率、处理速度和容错能力上均具有较高的性能,50MHz频 率下压缩核的数据处理速度可达12.5Mpixels／s。     

关于CCSDS无损数据压缩建议的初步研究

无损数据压缩是航天空间任务的重要业务 ,在商用和计算机通信中也占有越来越重要的地位。对 CCSDS(Consultative Committee for Space Data Systems)建议的无损数据压缩的基本原理、编解码方法、系统实现、压缩性能进行了分析研究。对 CCSDS的无损数据压缩建议在空间及其它领域的应用提出了初步看法 ,并指出了扩展和进一步研究的建议。     

天地一体化互联网络中航天器网关的设计及实现

当前空间通信的发展趋势是空间通信网与地面通信网融合,建立天地一体化互联网络的信息传输系统。针对空间数据系统咨询委员会(CCSDS)推荐的基于CCSDS空间链路承载网际协议业务(IP over CCSDS)网关协议转换技术,文章提出一种实现天地一体化互联网络的航天器网关的设计思路,即通过研制航天器网关实现IP协议与CCSDS高级在轨系统(AOS)空间数据链路协议的相互转换,并对服务质量(QoS)保证方法进行了设计。针对航天器网络搭建了测试系统平台,并对高清图像、高质量话音、计算机数据和遥测数据等网络数据的传输进行了测试,测试中通过航天器网关进行传输的所有网络数据包均无丢帧现象发生,文章提出的IP over CCSDS网关可用于构建天地一体化互联网络。     

CCSDS标准Reed-Solomon码编码参数的研究

Reed-Solomon码是具有很强纠错能力的线性分组码,广泛应用于各种通信系统中。对CCSDS标准Reed-Solomon码的主要特点进行了研究,通过使用自反码生成多项式和对偶基表示法使编码器中的常数乘法器个数减少一半,并且降低编码器的实现复杂度,而代价是译码器复杂度大大增加。在分析了近年出现的低复杂度比特并行有限域乘法算法以及FPGA技术发展之影响的基础上,考虑到降低译码器的复杂度可以达到空间通信系统整体性能的优化之目的,并且有利于今后空间通信系统与地面通信系统的融合,给出了修订空间数据系统咨询委员会（CCSDS）标准关于Reed-Solomon码编码参数的建议,提出在CCSDS标准的数据传输系统中可以允许使用多项式基表示域元素。     

一种用于近地轨道航天器的天地网络一体化方案

当前空间通信的发展趋势是空间通信网与地面通信网融合,建立天地一体化的信息传输系统。针对航天器内部网段设计和CCSDS空间链路承载网际协议业务(IP over CCSDS)的协议转换技术开展研究,提出一种适用于近地轨道航天器的天地网络一体化方案,并通过研制航天器网关实现了网际协议(IP协议)与空间数据系统咨询委员会高级在轨系统(CCSDS AOS)空间数据链路协议的相互转换,并对服务质量(Qo S)保证方法进行了设计,试验结果表明,文章提出的方案可用于构建天地一体化互联网络。     

中国首份CCSDS标准建议书编制及应用

2021年11月,空间数据系统咨询委员会(CCSDS)橘皮书《作为CCSDS星载参考体系结构的CAST飞行软件》(CCSDS 811.1-O-1)正式发布,这是CCSDS自1982年成立以来首份由中国主导编制的标准建议书。橘皮书中提出了空间和星内一体化网络协议体系结构,以及与之配套的一种灵活而统一的飞行软件体系结构“伏羲”,设计了可重用构件化软件中间件,给出了具体的工程实现方法。软件中间件已在某遥感卫星中应用,软件构件化率高达70%,并可推广应用至其他航天器。中国承担橘皮书的编制工作,离不开长时间的技术攻关和积累,离不开在国际组织会议中的积极参与。该橘皮书的发布,标志着中国在CCSDS的角色由观察者向标准的制定者转变迈出了关键性的一步。     

CCSDS卷积码快速识别算法

基于CCSDS标准中卷积码编码规范,提出并实现一种CCSDS卷积码快速识别算法。算法采用卷积码的校验矩阵对CCSDS标准中五种未知码率的卷积码进行遍历,从而完成删除模式和起始位置识别。该算法具有计算复杂度低、容错性好、易于实现的优点,而且克服了截获码序列起始位置模糊的问题。仿真实验表明,该算法在截获序列足够长且误比特率低于10-2时可以达到95%以上的识别正确率。     

机载高分辨率遥感图像实时压缩系统研究

介绍了图像压缩系统的5种主要架构,分析、比较了这5种架构的优缺点。基于现场可编程门阵列(FPGA)的图像压缩系统架构,提出了一种适合机载应用的高分辨率遥感图像实时压缩系统,该系统具有体积小、功耗低的特点。另外,还针对JPEG-LS(JPEG-Lossless)算法的特点,提出了一种简单有效的位率控制和抗误码方法,并在基于VIRTEX-ⅡFPGA的实时压缩系统中进行了具体应用,实现了机载遥感图像的无损和近无损图像实时压缩。该系统预留了充分的硬件资源,可支持EZW和SPIHT等复杂度较高的高倍率图像压缩算法的应用。     

卫星遥感图像的鲁棒无损数据隐藏传输算法

提出一种基于整数离散余弦变换（IntDCT）域的鲁棒无损数据隐藏算法。先对载体图像进行预处理来构建适合信息嵌入的载体,并将无损隐藏的思想引入到预处理中用以存储可恢复原载体图像的信息。为兼顾鲁棒性和图像质量,算法通过修改载体图像IntDCT域高频系数的直方图修改来完成秘密信息的嵌入;最后,与以往算法不同,为保证遥感图像的质量,给出了接收端在含密图像未失真和失真情况下载体恢复的方法。实验结果表明,本文所提出的算法能有效抵抗压缩攻击,并具有良好的图像质量和较大的容量。与以往算法相比,本文算法在性能方面具有明显的优势。     

基于分布式信源编码的高光谱图像无损压缩研究进展

有效的高光谱图像压缩技术已经成为航天高光谱遥感领域研究的焦点之一。对基于分布式信源编码（Distributed Source Coding,DSC）的高光谱图像压缩技术研究进展进行了综述。首先介绍了DSC的理论基础、实现方式及其在高光谱图像无损压缩应用中的优势;然后总结了基于DSC的高光谱图像无损压缩研究进展,在此基础上给出了一种基于多波段预测的高光谱图像分布式无损压缩算法,实验结果表明,该算法具有较低的编码复杂度,其无损压缩性能优于现有的分布式无损压缩算法;最后指出了DSC在高光谱图像压缩中需要进一步研究的问题。     

遥感影像弱小目标智能解译算法研究

随着遥感技术的快速发展,光学遥感影像弱小目标智能解译成为遥感信息处理的研究热点之一。遥感影像的地物目标常具有尺度小、种类多、数量大、部分重点小目标移动速度快的特点,易受到复杂背景环境及噪声影响,使得提取遥感影像弱小目标的信息面临着巨大的挑战。早期智能解译算法中的弱小目标分割、检测及跟踪等算法研究,多依赖模板匹配及先验知识,此类算法需耗费大量资源、算力及专家知识成本,存在着计算量大、泛化能力差的问题。近年来,随着深度学习等人工智能技术的快速发展,在海量遥感数据中准确获取弱小目标的信息,通过结合深度学习算法可对弱小目标的特征进行快速提取,以提供高效、准确的解译信息。本文综述了遥感影像弱小目标智能解译算法研究进展,包括基于传统图像处理方法的弱小目标分割、检测和跟踪算法,以及基于深度学习等典型相关算法。通过分析这些方法的优点与局限性,对于提高相关目标的信息获取能力、提升观测的态势感知水平以及未来应用等方面具有重要意义。     

Earth observation using low cost micro/minisatellites

Surrey Satellite Technology Ltd (SSTL) at the University of Surrey (UK) has pioneered cost-effective satellite engineering techniques for smaller, faster, cheaper satellites to provide affordable access to space. SSTL has designed, built, launched and operated a series of twelve 50kg microsatellites in low Earth orbit which carry a wide range of satellite communications, space science, remote sensing and in-orbit technology demonstration payloads — for both civil and military applications. Each of these has been built and launched for around US$3M. This paper reviews SSTL's remote sensing capabilities and presents image results from the microsatellite cameras in low Earth in orbit. The latest microsatellites (TMSAT & FASat-Bravo) under construction at SSTL and due for launch in mid-1997 will provide 3-band multispectral imaging with 80-metre resolution; autonomous on-board image analysis, processing and compression prior to transmission direct to ground-based users employing small portable terminals.     

基于GPU的高光谱遥感图像PPI并行优化

传统高光谱遥感信息处理算法的执行效率较低,无法满足海量遥感数据的实时处理需求。文章对基于图形处理器（graphic processing unit,GPU）的高光谱遥感信息处理并行优化方法进行了研究,针对高光谱遥感图像混合像元分解中广泛使用的纯净像元指数算法,提出了一种基于矩阵乘法的GPU并行优化算法,并给出了实验比较和性能测试数据。实验表明,该优化方法在保证结果准确性的同时,运行效率显著提升,算法加速比最高达到634倍,验证了基于GPU的高光谱数据处理并行优化算法的有效性,能够较好地满足高光谱遥感信息实时处理的应用需求。