導(dǎo)航雷達(dá)視頻網(wǎng)絡(luò)傳輸預(yù)處理方法

劉為任，王 寧，周 喆，張文杰，辛玉龍，葛 毅

（天津航海儀器研究所，天津 300131）

導(dǎo)航雷達(dá)視頻網(wǎng)絡(luò)傳輸預(yù)處理方法

劉為任，王 寧，周 喆，張文杰，辛玉龍，葛 毅

（天津航海儀器研究所，天津 300131）

為了降低導(dǎo)航雷達(dá)視頻窄帶傳輸系統(tǒng)的復(fù)雜度，同時(shí)保持視頻圖像傳輸?shù)膶?shí)時(shí)性，提出了導(dǎo)航雷達(dá)視頻網(wǎng)絡(luò)傳輸預(yù)處理方法。根據(jù)奈奎斯特采悪原理，結(jié)合導(dǎo)航雷達(dá)視頻數(shù)據(jù)特點(diǎn)，推導(dǎo)出了導(dǎo)航雷達(dá)視頻數(shù)據(jù)預(yù)處理算法，并根據(jù)工程愓用對(duì)算法進(jìn)行了優(yōu)化。利用某型導(dǎo)航雷達(dá)對(duì)視頻預(yù)處理方法進(jìn)行實(shí)悚悚證。實(shí)悚結(jié)果表明：在保證視頻數(shù)據(jù)傳輸實(shí)時(shí)性的前提下，采用預(yù)處理方法可將視頻傳輸系統(tǒng)的恪縮模塊由4個(gè)減少至1個(gè)，邏輯資源消耗降低50%，傳輸?shù)囊曨l圖像相似度保持在97.88%，有效降低了導(dǎo)航雷達(dá)視頻傳輸系統(tǒng)的復(fù)雜度，具有驚定的工程愓用價(jià)值。

導(dǎo)航雷達(dá)；網(wǎng)絡(luò)傳輸；視頻預(yù)處理；窄帶傳輸

隨著科技的進(jìn)步，導(dǎo)航雷達(dá)視頻傳輸已經(jīng)開(kāi)始向著網(wǎng)絡(luò)化的方向發(fā)展[1]。導(dǎo)航雷達(dá)視頻網(wǎng)絡(luò)傳輸在傳輸距離、信息共享等方面有著傳統(tǒng)同軸傳輸不可比擬的優(yōu)勢(shì)。目前國(guó)內(nèi)外采用的導(dǎo)航雷達(dá)視頻網(wǎng)絡(luò)傳輸方案主要有兩種：一種是基于千兆網(wǎng)的雷達(dá)數(shù)據(jù)高速采集與傳輸方案[2-3]；另一種是近幾年發(fā)展起來(lái)的雷達(dá)視頻窄帶傳輸方案，此方案代表了導(dǎo)航雷達(dá)視頻網(wǎng)絡(luò)傳輸領(lǐng)域的未來(lái)發(fā)展方向[4-5]。

兩種方案都實(shí)現(xiàn)了導(dǎo)航雷達(dá)視頻的網(wǎng)絡(luò)傳輸，部分相關(guān)技術(shù)也在實(shí)際應(yīng)用中得到了驗(yàn)證。但是千兆網(wǎng)必須單獨(dú)鐋設(shè)，工程造價(jià)高難度大，已經(jīng)逐步被以小波壓縮算法為核心的窄帶傳輸方案代替。窄帶傳輸方案雖實(shí)現(xiàn)了導(dǎo)航雷達(dá)視頻的百兆網(wǎng)絡(luò)傳輸，海量視頻數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)壓縮需求卻導(dǎo)致壓縮系統(tǒng)比較復(fù)雜。該鐠題限制了導(dǎo)航雷達(dá)視頻網(wǎng)絡(luò)傳輸方案的應(yīng)用范圍。

為了降低導(dǎo)航雷達(dá)視頻傳輸系統(tǒng)復(fù)雜度，以便使窄帶傳輸方案更好地工程應(yīng)用，提出在視頻窄帶傳輸之前加入導(dǎo)航雷達(dá)視頻網(wǎng)絡(luò)傳輸預(yù)處理方法。對(duì)該方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明：相比未采用預(yù)處理方法的導(dǎo)航雷達(dá)視頻窄帶傳輸系統(tǒng)，采用預(yù)處理方法，可將傳輸系統(tǒng)的壓縮模塊由4個(gè)減少至1個(gè)，邏輯資源消耗降低50%，傳輸?shù)囊曨l圖像相似度保持在97.88%。

1 預(yù)處理方法方案設(shè)計(jì)

1.1 導(dǎo)航雷達(dá)視頻圖像特點(diǎn)

導(dǎo)航雷達(dá)視頻圖像經(jīng)數(shù)模轉(zhuǎn)換后首先進(jìn)行噪聲抑制和目標(biāo)提取處理，所以方位向重頻周期數(shù)和每個(gè)重頻周期內(nèi)的距離向采樣點(diǎn)數(shù)必須與工作量程對(duì)應(yīng)。計(jì)算視頻傳輸峰值帶寬往往達(dá)到200Mbps，因此，為保證實(shí)時(shí)性需采用千兆網(wǎng)直接傳輸或采用基于視頻壓縮的百兆網(wǎng)傳輸。千兆網(wǎng)必須單獨(dú)鐋設(shè)，造價(jià)成本高。目前，國(guó)內(nèi)主要采用基于視頻壓縮的百兆網(wǎng)傳輸方案，如圖1所示。

圖1 導(dǎo)航雷達(dá)視頻窄帶傳輸方案Fig.1 Marine-radar video narrowband transmission scheme

1.2 預(yù)處理方案設(shè)計(jì)

采用基于視頻壓縮的百兆網(wǎng)傳輸方案主要有兩點(diǎn)不足。一是視頻壓縮系統(tǒng)復(fù)雜度高。壓縮系統(tǒng)由FPGA設(shè)計(jì)的小波壓縮模塊實(shí)現(xiàn)，一次性處理圖像通常取128×128大小的像素塊，稱(chēng)為一個(gè) Tier。壓縮模塊對(duì)一幅導(dǎo)航雷達(dá)圖像分成的多個(gè)Tier進(jìn)行順序壓縮。若視頻傳輸峰值帶寬為200Mbps，則需要4個(gè)壓縮模塊并行工作才能滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性。二是對(duì)顯控終端的數(shù)據(jù)處理能力要求較高。通用顯示設(shè)備分辨率一般是1024×1024，按偏心1.75倍計(jì)算，匹配距離向采樣點(diǎn)數(shù)為 896。距離向采樣點(diǎn)數(shù)大于此值的圖像在終端顯示受制于分辨率必須縮小處理，小于此值的相應(yīng)就要放大處理。要求顯控終端既要視頻顯示又要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理。

針對(duì)上述不足，設(shè)計(jì)了視頻數(shù)據(jù)預(yù)處理方案。此方案不僅使視頻傳輸系統(tǒng)的復(fù)雜度得到了降低，僅用1個(gè)小波壓縮模塊即可完成系統(tǒng)的峰值壓縮任務(wù)，同時(shí)降低了對(duì)顯控終端數(shù)據(jù)處理能力的要求，如圖2所示。

圖2 導(dǎo)航雷達(dá)視頻預(yù)處理傳輸方案Fig.2 Marine-radar video pretreatment transmission scheme

2 預(yù)處理算法分析

2.1 算法推導(dǎo)

預(yù)處理算法就是按照一定算法原理對(duì)原導(dǎo)航雷達(dá)數(shù)字視頻圖像進(jìn)行處理，將標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)字視頻輸出至網(wǎng)絡(luò)[6]。根據(jù)奈奎斯特采樣定理，頻帶寬度有限的模擬圖像可以被滿(mǎn)足采樣定理的一對(duì)應(yīng)數(shù)字圖像不失真地確定。由此可知一幅導(dǎo)航雷達(dá)原始模擬圖像可表示為[7]：

式中： fa(x, y)為導(dǎo)航雷達(dá)掃描一周的原始模擬圖像；x、y為方位向角度值和距離向距離值； fd(m, n)為對(duì)應(yīng) fa(x, y)符合采樣定理的數(shù)字圖像；m、n為離散方位向角度值和離散距離向距離值， m∈ [0,M - 1]，n∈ [0,N - 1]；M、N為方位向重頻周期數(shù)和距離向采樣點(diǎn)數(shù)；T、t為方位向采樣周期和距離向采樣周期。

對(duì)恢復(fù)的 fa(x, y)依次進(jìn)行方位向和距離向的重采樣，得到新的數(shù)字圖像：

式中： fD(k, l)為導(dǎo)航雷達(dá)重采樣數(shù)字圖像；k、l為重采樣數(shù)字圖像離散方位向角度值和離散距離向距離值， k∈ [0,K - 1]、 l∈ [0,L - 1]；K、L為標(biāo)準(zhǔn)方位向重頻周期數(shù)和距離向采樣點(diǎn)數(shù)；T'、t'為方位向和距離向重采樣周期，T '= T / S、 t ' = t/ s 。S、s為方位向縮放倍率和距離向縮放倍率，S=K/ M、s=L/ N，某個(gè)方向倍率大于1即放大，小于1即縮小。

由式(2)可知， fD(k, l)可被 fd(m, n)各元素直接加權(quán)和唯一確定，不必恢復(fù)至模擬圖像[8-9]。考察累加項(xiàng)系數(shù)，令：

對(duì)k, l求偏導(dǎo)，令：

馬克沁，全名海勒姆·史蒂文斯·馬克沁，1840年出生于美國(guó)緬因州，從小因家貧而未受過(guò)正規(guī)教育，但因稟賦過(guò)人且極富鉆研精神，12歲造出航海計(jì)時(shí)器，18歲就從馬車(chē)坊學(xué)徒工變成小面粉廠(chǎng)主。為了解決面粉廠(chǎng)令人頭痛的鼠患，馬克沁發(fā)明了一種自動(dòng)捕鼠器，一晚上輕輕松松就能逮5只老鼠以上。之后，馬克沁又發(fā)明了退磁器，成功解決了鐘表靠近直流電燈而失靈不走的問(wèn)題，在交流電出現(xiàn)前，美國(guó)許多鐘表店都使用馬克沁的退磁器。南北戰(zhàn)爭(zhēng)后期，馬克沁受聘于奧林福機(jī)械公司，又成功改進(jìn)了氣體照明燈，發(fā)明了自動(dòng)滅火器等。

得到k = Sm ，l = sn ，此時(shí) F( k, l)= 1?？紤]式(3)的局部特性可知 F( k, l)≤ 1且單調(diào)，即 fD(k, l)中元素與 fd(m, n)中存在k = Sm， l = sn 關(guān)系的元素相關(guān)性最大，外圍相關(guān)性依次遞減。由于k、 l、 m、 n 均為整數(shù)，截取對(duì)應(yīng) fd(m , n)中相關(guān)性最大位置周?chē)罱膫€(gè)元素進(jìn)行 fD(k, l)中元素的加權(quán)確定，同時(shí)對(duì)內(nèi)插函數(shù)做進(jìn)一步的線(xiàn)性化處理，得到圖像預(yù)處理算法公式：

2.2 算法工程實(shí)現(xiàn)

導(dǎo)航雷達(dá)數(shù)字視頻圖像有著方位向重頻周期數(shù)及距離向采樣點(diǎn)數(shù)與工作量程對(duì)應(yīng)的特點(diǎn)，方位向和距離向的縮放倍率需要?jiǎng)討B(tài)變化且通常為小數(shù)，同時(shí)實(shí)時(shí)性要求較高，需要對(duì)圖像預(yù)處理公式進(jìn)行優(yōu)化。

導(dǎo)航雷達(dá)圖像方位向存在絕對(duì)角度，系統(tǒng)需要的方位向重頻周期數(shù)只需按照角度分辨率根據(jù)絕對(duì)角度抽取即可，針對(duì)縮放倍率是小數(shù)的鐠題特別對(duì)公式構(gòu)造了逆映射。最終圖像預(yù)處理算法簡(jiǎn)化成只有重頻周期內(nèi)距離向采樣點(diǎn)數(shù)的逆映射計(jì)算。

單個(gè)重頻周期內(nèi)輸出序列 O（ l）， l∈ ［0, L - 1］，輸入序列 I（ n）， n∈ ［0, N - 1］。對(duì)于任一 l∈ ［0, L - 1］，對(duì)應(yīng)兩個(gè)位置因子，其中，［］代表向下取整。此時(shí)圖像預(yù)處理算法公式修改為

該圖像預(yù)處理算法可通過(guò)FPGA工程實(shí)現(xiàn)。

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 實(shí)驗(yàn)條件

2）導(dǎo)航雷達(dá)圖像：方位向重頻周期數(shù) 7200，距離向采樣點(diǎn)數(shù)3180，分辨率14bit。

3）導(dǎo)航雷達(dá)數(shù)據(jù)處理和視頻發(fā)送單元，主頻100 MHz。

4）百兆網(wǎng)交換機(jī)，顯示終端，標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)線(xiàn)。

表1 導(dǎo)航雷達(dá)視頻圖像量化參數(shù)Tab.1 Marine-radar video image quantization parameter

3.2 實(shí)驗(yàn)過(guò)程

為了方便對(duì)比，利用國(guó)內(nèi)某款導(dǎo)航雷達(dá)的測(cè)試模式循環(huán)發(fā)送之前錄取的一幅實(shí)際圖像產(chǎn)生視頻。分兩種情況進(jìn)行導(dǎo)航雷達(dá)視頻網(wǎng)絡(luò)傳輸，一是采用傳統(tǒng)的直接窄帶傳輸，二是對(duì)視頻數(shù)據(jù)預(yù)處理后再進(jìn)行窄帶傳輸。

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

以預(yù)處理算法每個(gè)方位向重頻周期內(nèi)輸出896個(gè)標(biāo)準(zhǔn)距離向采樣點(diǎn)數(shù)為例，完成一次方位向計(jì)算需要5430個(gè)時(shí)鐘周期，在100 MHz時(shí)鐘基準(zhǔn)下共耗時(shí)54.3 μs，在線(xiàn)后仿真如圖3所示。

視頻發(fā)送單元核心FPGA進(jìn)行兩次視頻網(wǎng)絡(luò)傳輸內(nèi)部邏輯資源消耗如表2所示。

兩次視頻網(wǎng)絡(luò)傳輸終端圖像顯示效果如圖4所示。

表2 邏輯資源消耗對(duì)照Tab.2 Logic resource consumption

圖3 預(yù)處理算法在線(xiàn)仿真波形Fig.3 Simulation waveforms by online pretreatment algorithm

圖4 導(dǎo)航雷達(dá)視頻圖像終端顯示Fig.4 Marine-radar video display terminal

3.4 實(shí)驗(yàn)分析

預(yù)處理算法完成一次方位向計(jì)算所需的 54.3 μs遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于極小重頻周期的104 μs，整個(gè)系統(tǒng)延時(shí)一個(gè)重頻周期，對(duì)視頻傳輸系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性影響較小。采用預(yù)處理算法之后視頻傳輸系統(tǒng)的壓縮模塊由4個(gè)減少到1個(gè)，整個(gè)系統(tǒng)的邏輯資源消耗減小了50%，達(dá)到了復(fù)雜度降低的預(yù)期。

對(duì)于顯示效果用圖像相似度來(lái)評(píng)價(jià)。首先分別計(jì)算兩幅圖像的直方圖，然后計(jì)算巴氏系數(shù)。對(duì)于8位灰度圖像，設(shè)兩幅圖像的直方圖分布分別為Pn, Qn, n ∈ ［0,255］，則相似度H由下式確定：

經(jīng)過(guò)計(jì)算，兩次視頻圖像相似度達(dá)到了0.9788。通常相似度大于0.9的兩幅導(dǎo)航雷達(dá)圖像人眼即難以分辨其中的區(qū)別，圖像中的有用信息得到有效保留。圖5是圖4對(duì)應(yīng)的導(dǎo)航雷達(dá)視頻圖像像素分布直方圖。

圖5 導(dǎo)航雷達(dá)視頻圖像像素分布直方圖Fig.5 Marine-radar video pixel distribution histogram

4 結(jié) 論

本文對(duì)導(dǎo)航雷達(dá)視頻網(wǎng)絡(luò)傳輸預(yù)處理方法進(jìn)行了研究，提出的預(yù)處理算法使窄帶視頻傳輸系統(tǒng)的壓縮模塊由4個(gè)減少至1個(gè)，邏輯資源消耗降低50%，視頻圖像相似度保持在97.88%。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證運(yùn)行預(yù)處理算法的導(dǎo)航雷達(dá)視頻窄帶傳輸系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)將視頻數(shù)據(jù)發(fā)送至以太網(wǎng)，顯控終端和多顯控終端顯示視頻無(wú)失真。達(dá)到了工程應(yīng)用的效果。

（References）：

[1] Zhang Q T, Chen J, Zhu H. Network convergence: theory, architectures, and applications[J]. Wireless Communications, 2014, 21(6): 48-53.

[2] 曹書(shū)華. 基于千兆以太網(wǎng)的雷達(dá)數(shù)據(jù)高速采集與傳輸技術(shù)[D]. 南京: 南京信息工程大學(xué), 2008. Cao Shu-hua. Technology of radar signal high-speed acquisition and transmission with gigabit ethernet[D]. Nanjing: Nanjing University of Information Science and Technology, 2008.

[3] 董海蘭, 康懷祺, 鐘午. 基于FPGA的多接口高速PCI傳輸系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 火控雷達(dá)技術(shù), 2012(4): 43-47. Dong Hai-lan, Kang Huai-qi, Zhong Wu. Design of multiinterface high-speed FPGA-based PCI data transmission system[J]. Fire Control Radar Technology, 2012(4): 43-47.

[4] Yang Y, Sharma A, Girier A. Volumetric texture data compression scheme for transmission[C]//Proceedings of the 20th International Conference on 3D Web Technology. 2015: 65-68.

[5] 許玉鈹. 雷達(dá)數(shù)字視頻圖像窄帶傳輸技術(shù)的研究[D].大連: 大連海事大學(xué), 2014. Xu Yu-duo. The research of radar digital video image narrowband transmission technology[D]. Dalian: Dalian Maritime University, 2014.

[6] Priya J J, Annalakshmi M, Ganesan R. FPGA implementation of low power image scaling processor using bilinear interpolation[J]. Programmable Device Circuits and Systems, 2014, 6(5): 141-146.

[7] 張新樓. 圖像縮放算法的研究及其在 FPGA上的實(shí)現(xiàn)[D]. 蘭州: 蘭州大學(xué), 2005. Zhang Xin-lou. Research on algorithms of image zooming and FPGA implement of algorithms[D]. Lanzhou: Lanzhou University, 2014.

[8] Bae J H, Kang B S, Kim K T, et al. Performance of sparse recovery algorithms for the reconstruction of radar images from incomplete RCS data[J]. Geoscience and Remote Sensing Letters, 2015, 12(4): 860-864.

[9] Zhang Y. Using subspace pursuit method for radar image reconstruction[C]//2014 International Conference on Mechatronics, Electronic, Industrial and Control Engineering. Atlantis Press, 2014.

Pretreatment method for marine-radar video transmission over a network

LIU Wei-ren, WANG Ning, ZHOU Zhe, ZHANG Wen-jie, XIN Yu-long, GE Yi
(Tianjin Navigation Instruments Research Institute, Tianjin 300131, China)

In order to reduce the complexity of narrow-band transmission systems of marine-radar video while maintaining the real-time of video transmission, a pretreatment method for marine-radar video transmission over a network is proposed. According to Nyquist sampling theory and combined with the characteristics of the marine-radar video data, a preprocessing algorithm is deduced for marine-radar video data, which has been optimized based on engineering application. Test results show that, by the pretreatment method, the compression module can be reduced to 1 from 4, and the similarity of transmission video images is kept at 97.88% by taking only 54.3 μs. Therefore the complexity of marine-radar video transmission systems can be effectively reduced, which is valuable in engineering application.

marine radar; network transmission; video pretreatment; narrow-band transmission

TN957.5

：A

2015-09-10；

：2015-11-25

天津市海洋經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展區(qū)域示范項(xiàng)目（CXSF2014-3）

劉為任（1973—），男，研究員，碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)閷?dǎo)航、制導(dǎo)與控制。Email: weirenliu@eyou.com

1005-6734(2015)06-0751-04

10.13695/j.cnki.12-1222/o3.2015.06.010