星地链路中抗误码实时图像解压缩技术

张喜明，张耀宗，钟 胜，张天序

(1.中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北 石家庄050081；2.华中科技大学 图像识别与人工智能研究所，湖北 武汉 430074)

星地链路中抗误码实时图像解压缩技术

张喜明1，张耀宗2，钟 胜2，张天序2

(1.中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北 石家庄050081；2.华中科技大学 图像识别与人工智能研究所，湖北 武汉 430074)

针对星地传输链路存在干扰导致压缩码流出现误码，进而导致解压缩无法正常工作、数据无法正确恢复的问题，提出了一种抗误码的实时图像解压缩算法。该解压缩算法是星上压缩编码算法的逆向过程，该压缩编码算法组合了分块JPEG-LS和EDC+RS信源检纠错编码。解压缩算法通过充分利用压缩码流中解压参数的多个备份信息，极大降低了使用错误解压参数进行解压的可能；通过使用帧内码流重定位技术，使得解压出错时所产生的风险控制在有限的分块内，极大地保障了误码条件下原始星载数据的恢复。

卫星；干扰；误码；分块JPEG-LS；解压缩；检纠错

0 引言

近年来，随着我国的航天航空事业高速发展，为了解决有限的信道带宽和数据存储容量与传输大量遥感数据之间的矛盾，各种各样的压缩编码技术被应用于星载数据。由于卫星通信环境复杂多变[1-3]，在星地传输通信过程中，数据码流极易受到外界环境的干扰，导致码流在传输过程中出现误码和丢包现象。压缩码流中最重要的信息就是解压缩参数，其一旦受到误码的影响，将直接导致解压得到的码流不正确。对于一般的应用，可以在数据传输通信中，采用重传协议来保证数据的可靠传输[4]。然而，对于卫星通信，重传并不可行。这对基于星上数据压缩码流解压缩算法的可靠性和抗误码性设计是一个极大的挑战。

1 星上压缩编码技术概述

现有的压缩技术可大体分为无损压缩和有损压缩。传统的无损压缩技术如Huffman编码[5]、Rice编码及JPEG-LS[6]编码等；有损压缩技术如基于离散余弦变换(Discreate Cosine Transform,DCT)的压缩，基于小波变换的压缩如JPEG和JPEG2000[7]算法等都已经在各种类型的星上压缩中得到实际应用。对于预警卫星，要求压缩过程不能损失数据中的重要信息，因此星上数据压缩[8-10]仍然主要以无损压缩为主。

在星地传输通信过程中，压缩码流受到外界环境的干扰，导致压缩码流传输过程中出现误码和丢包现象。通常的解决方法是在卫星图像编码的过程中保留一定的冗余，引入检纠错编码技术[11-12],如EDC检错编码、2D-ECC纠错编码以及RS纠错编码[13-14]等，从而较好地解决误码和丢包的问题。EDC块检错算法对差错控制解码后的码流进行二次检错，检测码流中未纠正的错误比特，算法分为EDC块检错校验信息生成和EDC块检错2个过程。EDC块检错校验信息生成过程根据熵编码得到每一个分块的熵编码后码流长度，而在EDC块检错过程，根据EDC块校验信息，可以实现分块同步和错误块定位；由每一分块的码流段长度信息，实现块同步校验，防止误码扩散到相邻分块，此校验过程在熵解码中完成，如图1所示。

图1 EDC块检错示意图

RS编码又称为里德-所罗门码，它的原理比较复杂，运算量大，设计的参数与公式比较多，但是具有很强的检错和纠错能力。

在文献[15]中，提出一种组合了分块尺寸可调无损/微损压缩及信源检纠错的压缩编码算法。算法的压缩部分基于JPEG-LS进行了改进，通过对图像进行分块，能够有效控制误码的扩散，通过对不同分块采用无损/微损压缩模式组合的方式，即能保留敏感数据不丢失，又能获得较高的压缩比。算法的检纠错编码部分使用了EDC+RS编码，通过对图像数据在压缩的同时进行信源检纠错，使得压缩编码后的码流具有了满足星地传输时抗误码要求的能力。本文针对文献[15]的压缩编码算法，给出其逆向过程，并主要分析如何利用压缩码流中重要信息的多重备份，有效降低使用错误解压缩信息进行数据解压和解码的风险。

2 解压缩算法中的抗误码设计

2.1 解压缩算法具体过程

解压缩算法的整体流程如图2所示。

图2 本文解压缩算法总体流程图

算法首先需要将帧分离，即将帧中的纯码流、解压缩参数信息和校验信息、直传辅助信息分离出来。以扫描中波压缩码流为例，整个解帧过程具体为5个步骤：

① 对码流分别进行辅助信息分离和左右路分离得到辅助信息、左路码流和右路码流；

② 分别对扫描中波的左路码流、右路码流进行定长数据区的分离，得到对应的解压缩参数信息和左右路码流；

③ 分别对扫描中波的左路码流和右路码流进行RS解码；

④ 分别对扫描中波的左路码流和右路码流进行EDC检错信息分离；

⑤ 完成扫描中波的解压缩。

2.2 解压缩参数的保护

2.2.1 7个定长数据区

在上小节定长数据区的分离中，解压缩参数是包含在定长数据区内的。考虑到误码的干扰，需要对定长数据区存放多个备份，存放的份数越多，其抗误码的效果越明显，但是冗余也越大。文献[10]中将定长数据区存放了7份备份，在对压缩码流进行解压所时，按照7选4的仲裁算法确定。以7/8LDPC误码分布模型为例，其中以7 154 bits为一个块，块内单bit出错的概率为90/7 154，假设误码出现在7份定长数据区上。

定长数据区保存3份的正确概率：

定长数据区保存5份的正确概率：

定长数据区保存7份的正确概率：

可以看出保存7份后，定长数据区参数提取错误的概率只有0.01‰。而且这是以误码出现在7份定长数据区上为前提的，实际定长数据区参数提取错误的概率应该远小于0.01‰。

2.2.2 最大相似度判别法

在此基础上，还可以根据定长数据区的具体参数字段进行二重防护。如在定长数据区中，最重要的是分块大小、Near和编码方式字段。以分块大小字段为例，其格式定义为高位3 bits代表行数 (其中000代表8，111代表16)；低位3 bits代表列数 (其中000代表32，111代表64)。由此可见，行数的确定仅由3 bits确定，但3 bits所有可能共有8种，所用到的种类仅有2种。因此，可用实际码流字段与000或111的相似度相比较，取相似度最大的作为最优选择。例如，代表行数的3 bits由于受到误码的破坏，由000变为010，010与000的相似度为2，与111的相似度为1，故000应是正确的，表示当前分块行数应该是8行。

2.3 左右路码流头的设计

为从码流中准确地辨识出左路信息头(LHead)、右路信息头(RHead)和行辅助信息头(RowAss)(行辅助信息头RowAss固定为0x53、0x34、0x81和0x85)。二者距离R定义为：

式中，aij和bij分别表示第i码流的第j位的二进制数据。根据汉明距离最大化原则[13]，设计出左路信息头为：0x85、0xd9、0xf6和0xe8;右路信息头为0x28、0x6f、0x2b和0x3b;得到：左路信息头与右路信息头的距离为22；左路信息头与行辅助信息头的距离为21；右路信息头与行辅助信息头的距离为21。

从上面分析结果可知设计的左路信息头、右路信息头和行辅助信息头三者相互之间的汉明距离达到可以量化的最大值(三者距离R总和为64)。然后计算待判定字段与左路信息头、右路信息头和行辅助信息头之间的相似度，即可判定当前码流段属于何种信息。

2.4 EDC块检错解码

由EDC信息可以将码流分块进行解压缩，EDC信息实际存放的是码流的长度。但受信道误码的影响，如果EDC信息出错，将产生严重的后果。为此在解压缩过程中采取2个方面的机制将此风险控制到最小。

2.4.1 3份EDC信息重复校验

为保证EDC信息的正确性，文献[13]中算法在压缩编码过程中，将EDC存放了3份，且3份分开存放。对压缩码流进行解压缩时，先将EDC信息提取出来，如图3所示。根据图3的分组方式，按照3选2的仲裁逻辑选出EDC信息。

图3 EDC信息的校验

2.4.2 帧内码流重定位

当误码比较集中时，考虑到3选2的仲裁逻辑可能会选出错误的EDC信息时，完全依靠EDC信息会导致余下部分发生误码扩散的情况。为此，必须隔段进行帧内码流重定位，如图 4所示。相邻2个17个块的Golomb码流由EDC信息分开，解压缩时根据搜索的EDC头信息就可以将前后2个17个块的码流段分隔开来。这样即使EDC信息出错，影响的也只是17个块，并不会扩散到下一个17个块。

图4 码流重定位示意图

2.5 算法实验对比

图5 (a) 为无误码情形下的解码图像，为了模拟信道传输出现误码的情况，在压缩码流的0x10000位置处反转1 bit。图5 (b)所示为不采用任何分块模式下的普通解压算法得到的解码图像。

从图5中可以明显地看出，由于误码的发生，在误比特位后的图像因误码扩散而全部接错，这种情形将随着图像尺寸的增大而加重，也将随着误比特位置的不同而不同，这样造成的像素损失也是不可估量。图5 (c) 为采用分块大小为8×32，使用本文解压缩算法得到的解码图像。从图中可以看出由于误码而造成的解码错误图像仅仅局限在有限个分块内(图中使用矩形框标出)，而全图并未受到很大的影响。这种情形下，误码带来的影响和损失被降低到最低。由此可以通过图像分块编码，降低了图像编码块之间的关联，保证每个分块预测、编码及其码流传输的独立性，即可以很好地把误码扩散局限在有限的范围内。

(a) 无误码

(b) 有误码，普通解压缩结果

(c) 有误码，本文解压缩结果

3 结束语

本文针对文献[16]中提出的压缩编码算法，给出了与其对应的解压缩算法。算法在解压缩过程中，通过对压缩码流中解压参数的多个备份信息进行辨识和选取，极大降低了使用错误解压参数进行解压的风险。算法通过使用帧内码流重定位技术，使得解压过程中由解压参数出错所产生的风险仅发生在有限分块内，从而有效保障了压缩数据受损时原始数据的恢复。本文提出的图像解压缩技术具有很强的抗误码性能，可有效应用于卫星图像压缩码流的实时恢复。

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Error Resilient Real-time Image Decompression for Satellite-ground Links

ZHANG Xi-ming1,ZHANG Yao-zong2,ZHONG Sheng2,ZHANG Tian-xu2

(1.The 54th Research Institute of CETC,Shijiazhuang Hebei 050081,China;2.IPRAI,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan Hubei 430074,China)

There is often interference in the transmission link between satellite and ground,which results in the errors in the compression code stream and leads to the failure of decompression process.To address this issue,a new real-time image decompression algorithm with strong error resilience is proposed.The method is the reverse process of on-board compression algorithm,which combines blocked JPEG-LS and EDC+RS source error detection/correction coding.By using the multiple backups of decompression information in compressed code stream,the algorithm greatly reduces the probability of using wrong parameters in decompression.By relocating the code stream in one frame,the risk of decompression error is controlled within the limited block,which ensures the satellite data recovery under the condition of error.

satellite;interference;error;blocked JPEG-LS;decompression;error detection/correction

10.3969/j.issn.1003-3114.2017.02.09

张喜明，张耀宗，钟 胜，等.星地链路中抗误码实时图像解压缩技术[J].无线电通信技术,2017,43(2)：38-40,70.

2016-12-18

海洋公益性科研专项资助项目(201505002)

张喜明，男，(1972—)，高级工程师，主要研究方向：航天地面应用。张天序，男，(1947—)，教授，主要研究方向：图像分析与智能系统。

TN911

A

1003-3114(2017)02-38-3