Подход к обоснованию требований к качеству видеопотока при FPV-управлении беспилотными системами

В настоящее время ключевую роль в различных отраслях экономики РФ играют гибридные орбитально-наземные сети связи, важной составной частью которых являются беспилотные системы на FPV-управлении. Важным элементом таких систем являются каналы информационного обмена, в составе которых широкое распространение получило использование нейросетевых кодеков. Главным критерием успешности решения ими своих целевых задач является удовлетворение требований к качеству восстановленного видеопотока, что обусловливает особенную актуальность обоснования этих требований.

Целью настоящей статьи является представление подхода к количественному обоснованию требований к качеству передаваемого видеопотока.

Сущность представленного подхода заключается в том, что требуемые значения показателей качества передаваемого изображения, используемые для обоснования приемлемых нейросетевых кодеков, определяются путем анализа различных видеопотоков, на основе которых формировались воздействия по управлению беспилотными системами, позволившие достичь целей их функционирования. Рассмотрены основные этапы подхода и их логическая взаимосвязь.

Предложенный подход базируется на использовании методов статистического и риск-анализа, теории планирования эксперимента и теории вероятностей.

Научная новизна предложенного подхода заключается в том, что требования к качеству передаваемого от беспилотной системы к оператору видеопотока, используемые для обоснования приемлемых нейросетевых кодеков, рассчитываются путем анализа совокупности видеопотоков, позволивших достичь целей ее функционирования, что дает возможность избавиться от субъективизма присущего использующимся в настоящее время для решения этой задачи экспертным методам.

Теоретическая значимость: доказана возможность использования имитационного моделирования каналов информационного обмена для решения задачи коррекции требований к показателям качества восстановленного видеопотока при FPV-управлении. Предложенный подход также вносит вклад в совершенствование научно-методического аппарата в области проектирования альтернативных кодеков сжатия видеопотока с потерями.

Практическая значимость предложенного подхода заключается в том, что полученные с помощью него требования к показателям качества передаваемого видеопотока могут быть в дальнейшем использованы для обоснования оптимальных проектных решений по созданию каналов информационного обмена между беспилотными системами и оператором, что существенно повысит эффективность использования этих систем.

1. Гриценко А.А. Гибридные радиосети, или Третья технологическая волна в развитии спутниковых систем // Connect. 2023. № 11-12. С. 48‒53.

2. Тихвинский В., Стрелец М. Перспективы создания спутникового сегмента 5G // Первая миля. 2018. № 1(70). С. 16‒25. DOI:10.22184/2070-8963.2018.70.1.16.25. EDN:YRTPCM

3. Березкин А.А., Вивчарь Р.М., Слепнев А.В., Киричек Р.В., Захаров А.А. Метод сжатия видеопотока при управлении беспилотными системами в гибридных орбитально-наземных сетях связи // Электросвязь. 2023. № 10. С. 48‒56. DOI:10.34832/ELSV.2023.47.10.007. EDN:HRBGLL

4. Матарас А.А., Гуляев И.Ю. Анализ применения FPV дронов в ходе боевых действий 2014-2023 гг. // Актуальные вопросы повышения эффективной огневой подготовки в силовых структурах: теория и практика (III Макаровские чтения), Пермь, Россия, 23 мая 2023: всероссийский сборник научно-практических материалов. Пермь: Пермский военный институт войск национальной гвардии Российской Федерации, 2023. Т. 3. С. 135–141. EDN:XCNJAX

5. Kumar P., Parmar A. Versatile Approaches for Medical Image Compression: A Review // Procedia Computer Science. 2020. Vol. 167. PP. 1380–1389.DOI:10.1016/j.procs.2020.03.349

6. Старовойтов В.В. Уточнение индекса SSIM структурного сходства изображений // Информатика. 2018. Т. 15. № 3. С. 41–55. EDN:XZOOHR

7. Березкин А.А., Вивчарь Р.М., Киричек Р.В. Модель системы управления мобильными роботизированными комплексами различного назначения // Электросвязь. 2023. № 8. С. 12–18. DOI:10.34832/ELSV.2023.45.8.002. EDN:XXOJNM

8. Звягин В.И., Птушкин А.И., Трудов А.В. Риск как одно из свойств качества решений, принимаемых в условиях неопределенности // Надежность. 2018. Т. 18. № 4(67). С. 45‒50. EDN:VNPHJG

9. ГОСТ Р ИСО 11231-2013 Менеджмент риска. Вероятностная оценка риска на примере космических систем. М.: Стандартинформ, 2014.

10. NASA/SP-2011-3421 (12/2011) Probabilistic Risk Assessment Procedures Guide for NASA Managers and Practitioners NASA.

11. NetDisturb // ZTI Communications. URL: https://www.zti-communications.com/netdisturb (дата обращения 08.07.2024)

12. Поршенев С.В. Копосов А.С. Использование аппроксимации Розенблатта-Парзена для восстановления функции распределения непрерывной случайной величины с ограниченным одномодальным законом распределения // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2013. № 92. С. 1–27. EDN:RNEGGN

13. Маслаков М.Л., Терновая А.К. Построение плотности распределения вероятностей КАМ сигналов // Цифровая обработка сигналов. 2021. № 3. С. 36–40. EDN:FIACYQ

14. Березкин А.А., Вивчарь Р.М., Киричек Р.В. Многокритериальная оценка эффективности управления беспилотными системами в гибридных сетях связи // Труды учебных заведений связи. Т. 10. № 1. 2024. С. 18–25. DOI:10.31854/1813-324X-2024-10-1-18-25. EDN:VLZDQC