卫星物联网终端的图像传输分析

 苟晓薇

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摘要：与传统物联网不同的是，卫星物联网依托的是航天技术，通过社会以及资本资源的支持，更大程度上实现全球万物互联。想要实现卫星物联网图像传输，卫星物联网终端在其中起到的作用至关重要，需要了解其特性和作用，在通过现行的图像压缩算法支持，确定适应性最强的图像传输策略，提高图像传输质量，本文就此进行了简单的分析。

关键词：卫星物联网；终端；图像传输；图像压缩

对于海洋船舶监控、集装箱跟踪、防火以及智慧农业等无法通过建立地面基站来加入物联网的特殊情况，卫星物联网便是一种非常可行的手段。卫星物联网能够真正的做到全球覆盖，彻底打破了传统物联网建设受到的空间限制，可根据需求来灵活设置传感器，且对外部因素有着更强的抵抗力，可实现全天候作业，可根据需求提供持续的网络连接。基于卫星物联网的图像传输，要有可行的图像压缩算法为基础，掌握卫星物联网应用终端特性，确定最合适的图像传输策略。

一、卫星物联网终端图像传输分析

    卫星物联网是以多波束星载天线技术为基础，确保系统具有高容量，并满足海量终端连接要求，来为全球范围内大量的运动目标提供持续的网络连接服务。对卫星物联网终端图像传输要求进行分析，需要选择合适的图像压缩算法对图像数据进行预处理，然后再发送端由分包协议将压缩后的图像数据包分割成多个小数据包，以此来适应卫星物联网传输要求，全程需要进行多次发送。接收端会连续收到多条报文信息，全部接收后再将其做拼包处理，最后对完整压缩图像数据进行解码重构。但是在实际操作中可以发现，卫星通信多为不可靠通信连接，没有链路层回执，当需要进行卫星物联网终端图像传输时，多条报文的连续传输后，有很大的概率会传输失败。面对常见的分包、数据包结构、数据传输过程中控制协议等需求，多会通过停止等待以及连续ARQ等私有协议来提供保证，以确保能够及时完整的接收到所有的报文信息[1]。但是此种处理方法不可避免的会使得协议宽带消耗增加，传输延时更加严重，使得卫星物联网终端的应用性被大大的削弱。

    另外，卫星物联网终端还具有发射功率高、数据传输时间久以及能耗大等缺陷，为更好的满足图像传输需求，就需要对其做进一步的小型化以及低功耗研究优化。加上应用终端往往没有人员维护，需要在设定好的电池容量下，持续较长时间的连续作业。目前卫星物联网应用终端中超过一半以上的电量均被卫星通信模组所消耗，存在着无线链路长、无线环境复杂、接入流程到稳定传输状态时间久以及系统调度周期间隔大等特点。为提高卫星物联网终端的图像传输效率，便要研究减少卫星传输的占空比，将终端功耗降低，使其具有更高的应用性。

三、卫星物联网终端图像传输策略

    1.图像压缩算法

    图像压缩应用最多的是JPEG与JPEG2000格式，且JPEG多用于数字图像有损压缩，如数码摄影的图像。可以根据需求灵活调整压缩大小，以及能够从存储大小以及图像质量之间确定最有利的条件。JPEG标准算法压缩比为10:1，同时图像质量损失少。JPEG2000不仅是常用的一种图像压缩格式，同时也是一种编码系统，设计的初衷是在小波变换方法的支持下，替换掉离散余弦变换JPEG标准[2]。两种图像压缩方法的基础均是人类心理视觉系统的感知模型，基于图像内像素相关度完成压缩处理。但是在应用场景方面存在较大的缺陷，无法进行针对性的算法优化，无法直接应用于卫星物联网终端图像传输中，还需要结合卫星传输特性，就通信需求以及应用场景进行相应的算法调整。

    2.在感兴趣区域特征提取下压缩传输

    结合卫星物联网终端采集图像的时域变化特点，来提取图像感兴趣区域的特征，能够更大程度上对待传输的图像进行压缩处理。这样在遇到部分需要传输整副图像的需求时，图像就可以通过算法被划分成感兴趣区域和背景区域两部分，然后应用JPEG2000压缩背景区域，感兴趣区域则可进行高精度乃至无损编码，结合整副图像传输，便可保证图像传输的完整性，排除感兴趣区域信息丢失的可能性。图像中划分出来的感兴趣区域，可将其看做成时域上的不变，这样在面对固定不变的监控图像时，就可应用差值法，对应的便是减去当前图像的前一张图像。假如图像内存在变化区域，便能够得到变化的内容，但是因为抗干扰性较差，还需要做进一步的优化。

当面向的是常规场景时，便可以应用各区域点像素灰值以及空间分布差异特点，完成卫星终端图像采集，基于此就可以通过空间内灰度统计特征来进行背景图像的描述。统计特征有灰度值均值、灰度值方差、中值以及标准差等，通过机器学习中的共生矩阵以及纹理结构特征检测方法来评估算法的可行性。其中，共生矩阵为经典方法之一，需要从灰度共生矩阵内图区16个背景相关的特征矩阵，用以刻画不同背景区域的差别，适用于场景分割，但缺点是计算量大。相比而言，模糊类别共生矩阵法的应用性更强，灰度级被划分成3~6个类别，随着划分类别的增多特征也会更丰富，与此相对的便是增加的计算量，但是与原始共生矩阵相比计算量有明显减少

[3]。卫星终端采集图像场景下，通过黑背景增强、白背景增强以及主方向一致性等三个类别便可对背景内存在的异常变化进行实时监控。如果背景内存在异常，图像之间的相关性被受到影响，导致图像传输异常，计算量大大减少。另外，对于此种算法在背景抖动抗造性差的缺陷，可以通过亮度和图像对比度特征的方法，与自相关函数联合，来增强抗干扰能力，提高卫星物联网终端图像传输质量。

结束语：

    卫星物联网终端图像传输在技术方面还有这一定的缺陷，想要提高图像传输质量，还需要做进一步的研究，不仅要选择合适的图像压缩算法，还要解决卫星传输模组功耗高的问题，突破技术限制，确定实用性最强的卫星互联网终端图像传输策略，更好的满足实际应用需求。

参考文献：

[1] 吉静,陈伟,刘雨婷等.基于北斗三号短报文信道的图像传输方案及实验研究[C]//.卫星导航定位技术文集（2021）.,2021:118-123.

[2] 刘振华; 张广宇; 刘洋.卫星物联网终端的图像传输策略研究[C]//.第十六届卫星通信学术年会论文集.[出版者不详],2020:118-123.

[3] 周菲,王春梅,林树青,刘书伟.基于北斗短报文的图像步进传输技术研究[J].通信技术,2018,51(12):2841-2847.