Передача данных дистанционного зондирования Земли для малых спутников на основе мультимасштабных методов разложения сигналов

• Автор: Мешков, Иван Константинович
• Шифр специальности: 05.12.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Уфа
• Количество страниц: 179 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
Глава 1 Анализ особенностей канала передачи данных ДЗЗ с малых
спутников
1.1 .Аналитический обзор состояния вопроса
1.2. Анализ методов сжатия изображений
1.3. Спутниковой радиоканал передачи данных ДЗЗ
1.4. Пропускная способность спутникового канала связи
1.5. Оценка пропускной способности канала передачи данных ДЗЗ
1.6. Основные выводы и результаты по первой главе
Глава 2 Выбор и обоснование методов формирования спутниковых
сигналов данных ДЗЗ
2.1 Интеграция мультимасштабных концепций, как. основа мультимасштабного метода сжатия данных ДЗЗ
2.2. Анализ основных типов разверток
2.3. Использование квазинепрерывной рекурсивной развертки типа Пеано-Гильберта в сжатие данных ДЗЗ
2.4. Алгоритм квазинепрерывных разверток, изображений типа Пеано-Гильберта
2.5. Описание структуры данных ДЗЗ на основе концепции фрактальных множеств и их фрактальные характеристики
2.6. Методы определения показателя фрактального самоподобия Херста..,.
2.6.1. Анализ нормированного размаха
2.6.2. График изменения дисперсии
2.6.3. Индекс дисперсии для отсчётов
2.6.4. Практический способ оценки показателя Херста космических изображений
2.6.5. Метод определения показателя фрактального самоподобия на основе структурных функций разверток космических изображений
2.7. Основные выводы и результаты по второй главе

Глава 3 Разработка метода мультимасштабного сжатия данных ДЗЗна основе фрактальных самоподобных свойств космических изображений, использования квазинепрывных, рекурсивных разверток и вейвлет-преобразований
3.1. Теоретические основы вейвлет-преобразования сигналов
3.2. Мультимасштабный анализ разверток космичеких изображений на основе ортогональных дискретных вейвлет-преобразований и, его применение для сжатия данных ДЗЗ
3.3. Метод определение оптимальных порогов селекции вейвлет-коэффициентов разложения разверток космического изображения
3.4. Исследование влияния различных типов вейвлет-преобразований на сжатие данных ДЗЗ
3.5. Критерии* качества оценки восстановленных спутниковых изображений
3.6. Результаты эксперимента- по сжатию данных ДЗЗ. на основе мультимасштабного метода сжатия
3.7. Разработка алгоритма мультимасштабной компрессии спутниковых изображений
3.8. Реализация метода мультимасштабного сжатия на инженерном аналоге микроспутника «УГАТУСАТ»
3.9. Основные выводы и результаты по третьей главе
Глава 4 Разработка информационно-эффективного метода передачи
информации с помощью вейвлет-коэффициентов разложения сигнала по масштабным уровням на основе энтропийного критерия
4.1. Понятие энтропии как статистический критерий вероятности
4.2. Метод информационно-эффективной передачи вейвлет-коэффициентов
мультимасштабных уровней разложения на основе энтропийного
критерия
4.3. Анализ вейвлет-коэффициентов мультимасштабных уровней разложения космических снимков на основе энтропийного критерия
4.4. Разработка рекомендаций по передачи спутникового сигнала данных ДЗЗ
4.5. Разработка алгоритма информационно-эффективного метода передачи вейвлет-коэфициентов на основе энтропийного критерия
4.6. Основные выводы и результаты по четвертой главе
Заключение
Список использованных источников Приложение А

1.4. Пропускная способность спутникового канала передачи данных ДЗЗ
Шеннон [14, 15] показал, что пропускная способность канала [16] С с аддитивным белым гауссовым шумом (additive white Gaussian noise — AWGN) является функцией средней мощности принятого сигнала Р средней мощности шума Рш и ширины полосы пропускания д/. Выражение для пропускной способности (теорема Шеннона-Хартли) можно записать следующим образом:
Если д/ измеряется в герцах, а логарифм берется по основанию 2, то пропускная способность будет иметь размерность бит/с. Теоретически (при использовании достаточно сложной схемы кодирования) информацию по каналу можно передавать с любой скоростью Я (Я<С) со сколь угодно малой вероятностью возникновения ошибки. Если же Я>С, то кода, на основе которого можно добиться сколь угодно малой вероятности возникновения ошибки, не существует. В работе Шеннона показано, что величины Рс, Рш и д/ устанавливают пределы скорости передачи, а не вероятности появления ошибки. Мощность детектируемого шума пропорциональна полосе пропускания:
Подставив выражение (1.2) в уравнение (1.1) и немного преобразовав последнее, получаем следующее:
Если битовая скорость передачи равна пропускной способности канала (’Я—С), то можно записать следующее:
С l°g2 (1 + ~~)
(1.1)
(1.2)
(1.4)