用于无人机的远距离大数据量无线通信方法技术

本发明专利技术公开了一种既能够实现对无线视频数据的数字传输又能够对抗无线信道中的干扰问题从而提高无线传输系统传输可靠性的用于无人机的远距离大数据量无线通信方法。该方法通过将无人机拍摄的视频图像与无人机飞行过程中的性能参数叠加到一起形成视频数据；然后对视频数据进行压缩编码，最后将编码后的视频数据采用无线传输的方式传递给客户端，并且在无线传输中采用基于预测的混和自动重传请求算法进行差错控制，不但能够实现对无线视频数据的数字传输，而且采用基于预测的混和自动重传请求算法对无线传输信道进行差错控制，能够对抗无线信道中的干扰问题从而提高无线传输系统传输可靠性。适合在无线传输技术领域推广应用。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无线传输
，尤其是一种用于无人机的远距离大数据量无线通信方法。
技术介绍
要实现远距离无人机作业和现场故障判断，需要保证地面基站收到清晰稳定的图像数据，而图像的传输数据量非常大，所以需要对远距离大数据量无线通信平台进行研究。这里面需要解决的问题主要有：数据输速率、数据信息的抗干扰、信息压缩和通信距离。对于远距离无线通信的研究，近年来国内外已经做了很多研究，也取得了很多成果。由于无人机巡检输电线路应用场合比较特殊，很多铁塔都处在偏远山区或者人员稀少的地方，在这些地方很难铺设通信网络设施。加之目前市面上的无线传输均采用基于模拟信号的图传，由于模拟信号的数据量庞大很难实现数据远距离传输，且容易受到干扰，影响操控手判断。其次，无线传输中如何能够对抗无线信道中的干扰问题从而提高无线传输系统传输可靠性也是目前亟待解决的一个技术问题。为了解决该问题，目前大都是通过对无线传输中的差错进行控制，无线传输中差错控制的方式分为三类：前向纠错(FEC,Forward Error Correction)、检错重传(ARQ,Automatic Repeat reQuest)、混合自动重传请求(HARQ,Hybrid Automatic Repeat Request)。前向纠错(FEC)方式是发送端编码器通过加入冗余信息的方式将所发信息编码成纠错码，在接收端，若译码器有能力纠正接收到错误信息，则译码器自动对接收到的信息进行纠正。前向纠错无需将译码结果反馈给发送端，传输延迟小，但由于接收端无法完全纠正错误时不能反馈，所以其传输可靠性得不到保障，且由于纠错码冗余量恒定，无法适应时刻变化的信道。检错重传(ARQ)是发送端编码器将信息编码成可检错的码，根据接收的信息是否有错误向发送端发送反馈信号。若反馈否定信号，则将该信息重新发送；反之，则发送下一组信息。检错重传方式发送的检错码只需少许多余码元就可以使信息可靠传输，并且能够适应变化的信道，但由于反馈信道的存在，其传输延迟有所增大。混合自动重传请求算法(HARQ)是FEC和ARQ的结合，信息块经过无线信道到达接收端后，如果信息块的错误数量在纠错码纠错范围内，则接收端译码器对其进行纠错；如果纠错码的纠错能力不足以纠正信息块中的错误，则通过反馈信号请求发送端重传此信息块。HARQ结合了ARQ和FEC的优点，在一定程度上减少了时延，提高了带宽利用率。但由于无线信道不稳定，随时都有可能变化，产生突发错误，HARQ首次传输采用固定码率，在重传过程中调节码率，增强纠错能力，自适应能力略有不足。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种既能够实现对无线视频数据的数字传输又能够对抗无线信道中的干扰问题从而提高无线传输系统传输可靠性的用于无人机的远距离大数据量无线通信方法。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案为：该用于无人机的远距离大数据量无线通信方法，包括以下步骤：S1、将无人机拍摄的视频图像与无人机飞行过程中的性能参数叠加到一起形成视频数据；S2、将步骤S1得到的视频数据进行压缩编码；所述压缩编码包括以下步骤：S21、将视频数据进行分层处理；将视频数据分为视频编码层(VCL)和网络抽象层(NAL)，其中视频编码层用于对视频数据的内容进行压缩处理；网络抽象层用于编排数据格式；S22、对视频数据进行帧内预测编码；将同一视频图像分为若干宏块，然后按照分块对视频图像进行编码处理，所述宏块是指视频编码的基本处理单元，编码宏块时，通过周围已编码宏块来预测当前宏块的值，然后再对预测值与实际值的差值进行变换、量化和编码；S23、对视频数据进行帧外预测编码；所述帧外预测编码是指在连续图像帧之间的相互编码；相邻图像帧之间编码使用多尺寸的宏块匹配和运动估计技术实现；S24、对视频数据进行整数变换与量化处理；S25、对视频数据进行熵编码；熵编码是指利用概率统计的方法对编码后的符号建模，然后用数据符号来表示它。S3、将编码后的视频数据采用无线传输的方式传递给客户端，并且在无线传输信道中采用基于预测的混和自动重传请求算法进行差错控制。进一步的是，在步骤S25中，所述熵编码采用基于内容的自适应二进制算术编码。进一步的是，在步骤S3中，所述无线传输采用基于RTP流媒体传输协议的无线传输方案。进一步的是，在步骤S3中，所述基于预测的混和自动重传请求算法包括以下步骤：A、建立HMM模型，所述HMM模型由集合λ＝{A,B,π本文档来自技高网...

【技术保护点】
用于无人机的远距离大数据量无线通信方法，其特征在于包括以下步骤：S1、将无人机拍摄的视频图像与无人机飞行过程中的性能参数叠加到一起形成视频数据；S2、将步骤S1得到的视频数据进行压缩编码；所述压缩编码包括以下步骤：S21、将视频数据进行分层处理；将视频数据分为视频编码层(VCL)和网络抽象层(NAL)，其中视频编码层用于对视频数据的内容进行压缩处理；网络抽象层用于编排数据格式；S22、对视频数据进行帧内预测编码；将同一视频图像分为若干宏块，然后按照分块对视频图像进行编码处理，所述宏块是指视频编码的基本处理单元，编码宏块时，通过周围已编码宏块来预测当前宏块的值，然后再对预测值与实际值的差值进行变换、量化和编码；S23、对视频数据进行帧外预测编码；所述帧外预测编码是指在连续图像帧之间的相互编码；相邻图像帧之间编码使用多尺寸的宏块匹配和运动估计技术实现；S24、对视频数据进行整数变换与量化处理；S25、对视频数据进行熵编码；熵编码是指利用概率统计的方法对编码后的符号建模，然后用数据符号来表示它。S3、将编码后的视频数据采用无线传输的方式传递给客户端，并且在无线传输信道中采用基于预测的混和自动重传请求算法进行差错控制。...

【技术特征摘要】
1.用于无人机的远距离大数据量无线通信方法，其特征在于包括以下步骤：S1、将无人机拍摄的视频图像与无人机飞行过程中的性能参数叠加到一起形成视频数据；S2、将步骤S1得到的视频数据进行压缩编码；所述压缩编码包括以下步骤：S21、将视频数据进行分层处理；将视频数据分为视频编码层(VCL)和网络抽象层(NAL)，其中视频编码层用于对视频数据的内容进行压缩处理；网络抽象层用于编排数据格式；S22、对视频数据进行帧内预测编码；将同一视频图像分为若干宏块，然后按照分块对视频图像进行编码处理，所述宏块是指视频编码的基本处理单元，编码宏块时，通过周围已编码宏块来预测当前宏块的值，然后再对预测值与实际值的差值进行变换、量化和编码；S23、对视频数据进行帧外预测编码；所述帧外预测编码是指在连续图像帧之间的相互编码；相邻图像帧之间编码使用多尺寸的宏块匹配和运动估...

【专利技术属性】
技术研发人员：张瑜，董鹤飞，
申请(专利权)人：成都翼比特自动化设备有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51