Fel motståndskraftig bildöverföring över trådlösa blekningskanaler är en betydande utmaning i många applikationer, från medicinsk avbildning till fjärravkänning och videokonferenser. Den inneboende instabiliteten hos trådlösa kanaler, som kännetecknas av blekning (signalstyrka variationer) och brus, kan försämra bildkvaliteten allvarligt. Flera tekniker används för att mildra dessa effekter:
1. Kanalkodning: Detta är avgörande för felkorrigering. Tekniker inkluderar:
* Framåt felkorrigering (FEC): Lägger till redundant information till bilddata före överföring. Mottagaren använder denna redundans för att upptäcka och korrigera fel. Vanliga FEC -koder inkluderar:
* turbobomkoder: Högpresterande koder som närmar sig Shannon-gränsen (teoretisk maximal överföringshastighet).
* Low-Density Parity-Check (LDPC) Koder: En annan kraftfull klass av koder med bra prestanda och relativt låg komplexitet.
* Reed-Solomon-koder: Effektivt för att korrigera Burst -fel (flera på varandra följande fel), som är vanliga vid blekningskanaler.
* Convolutional Codes: Relativt enkla koder som är lämpliga för applikationer med låg komplexitet.
* Automatisk upprepad begäran (ARQ): Mottagaren begär vidarebefordran av paket som innehåller fel. Variationer inkluderar stop-and-wait arq, go-back-n arq och selektiv upprepning ARQ, var och en med avvägningar mellan komplexitet och effektivitet.
2. Moduleringstekniker: Att välja ett lämpligt moduleringsschema påverkar robusthet mot blekning.
* adaptiv modulering: Moduleringsschemat (t.ex. BPSK, QPSK, QAM) justeras dynamiskt baserat på kanalförhållandena. Moduleringsscheman för högre ordning används när kanalen är bra, medan lägre ordningsscheman används under blekningsperioder.
* ortogonal frekvensavdelning multiplexering (OFDM): Delar signalen i flera ortogonala underbärare, vilket möjliggör frekvensdiversitet. Detta bekämpar frekvens-selektiv blekning (olika frekvenser som upplever olika dämpningsnivåer).
3. Bildkomprimering: Effektiv kompression minskar mängden data som behöver överföras, vilket förbättrar tillförlitligheten och minskar påverkan av fel.
* Lossy Compression: Tekniker som JPEG och JPEG 2000 kastar vissa bilddata för att uppnå högre kompressionsförhållanden. Detta ökar emellertid känsligheten för fel. Noggrann övervägande av kvantiseringsparametrar är avgörande.
* Förlustfri komprimering: Tekniker som PNG upprätthåller perfekt bild trohet men uppnår lägre kompressionsförhållanden. Detta minskar effekterna av fel, men ökar överföringstiden.
4. Källkodning: Tekniker fokuserade på att representera bilddata effektivt, ofta sammanflätade med komprimering. Dessa kan inkludera:
* Transform Coding: Transformerar bilddata till en annan domän (t.ex. frekvensdomän med hjälp av diskret kosinus transform (DCT)) före komprimering, vilket möjliggör bättre energikomprimering.
* wavelet transformer: Effektivt för att representera bilder i olika upplösningar, möjliggöra progressiv överföring och förbättrad felmotståndskraft.
5. Interleaving: Omorganiserar bitarna eller symbolerna för bilddata före överföring. Detta sprider ut burstfel, vilket gör att de visas som slumpmässiga fel, vilket är lättare att korrigera med FEC.
6. Mångfaldstekniker: Anställa flera antenner vid sändaren och/eller mottagaren för att utnyttja den rumsliga mångfalden. Tekniker inkluderar:
* Space-tidsblockkoder (STBC): Kombinera rumslig och temporär mångfald för att förbättra tillförlitligheten.
* Multiple-Input Multiple-Output (MIMO): Använder flera antenner för att överföra och ta emot flera dataströmmar samtidigt, vilket ökar genomströmningen och tillförlitligheten.
7. Robusta bildfunktioner: Istället för att överföra råbildsdata kan funktioner som är mer resistenta mot brus och blekning överföras. Dessa kan vara kanter, strukturer eller andra framträdande funktioner som rekonstrueras vid mottagaren.
Valet av specifika tekniker beror på applikationens begränsningar (bandbredd, kraft, komplexitet, önskad bildkvalitet). Ofta används en kombination av dessa metoder för att uppnå optimal prestanda. Till exempel kan ett system använda OFDM -modulering, turbobod för FEC, adaptiv modulering och JPEG 2000 -komprimering för ett effektivt och robust bildöverföringssystem. Nylig forskning fokuserar på att använda djup inlärning för förbättrad kanalutjämning och felkorrigering, vilket ytterligare förbättrar motståndskraften hos bildöverföring över trådlösa blekningskanaler.
