Модель системы приёма цифровой телевизионной информации в наземном комплексе управления космическими аппаратами

Системный анализ, управление и обработка информации


Авторы

Шелудяк Т. Б.

Центральный научно-исследовательский институт машиностроения, ЦНИИмаш, ул. Пионерская, 4, Королев, Московская область, 141070, Россия

e-mail: stb@mcc.rsa.ru

Аннотация

На основе выбранных систем виртуализации и эмуляции серверного и сетевого оборудования разработана модель системы приёма цифровой телевизионной информации в составе наземного комплекса управления российским сегментом МКС. Приводится описание разработанной модели, а также технологии ее использования при тестировании действующих и перспективных систем передачи цифровой ТВ-информации.

Ключевые слова

системы виртуализации, системы эмуляции сетевого оборудования, модель системы приёма цифровой телевизионной информации

Библиографический список

  1. Левченко В.Д. Значение сетевых технологий в современных системах обеспечения полетов космических аппаратов // Космонавтика и ракетостроение. 2012. № 4 (69). С. 16 – 25.

  2. Максимов А.М., Райкунов Г.Г., Шучев В.Г. Научно-технические проблемы развития наземного автоматизированного комплекса управления космическими аппаратами научного и социально-экономического назначения // Космонавтика и ракетостроение. 2011. № 4 (65). С.5 – 12.

  3. Шелудяк Т.Б. Возможности использования виртуализации для создания и испытания системы оперативного мониторинга ТВ информации // IV Научно-техническая конференция молодых ученых и специалистов Центра управления полетами. Сборник статей. (Королёв, Московской обл., 5-8 апреля 2016). – М.: ЦНИИмаш, 2014. С. 257 – 273.

  4. Шелудяк Т.Б. Методы постобработки видеосигналов, полученных по каналам связи малой информативности // Научно-технический семинар «Перспективные разработки и идеи XXI века в области космонавтики». Сборник материалов. (Королёв, Московской обл., 10-12 декабря 2007). – М.: Машиноприбор, 2008. С. 23 – 26.

  5. Эксанов М.Р. Использование современных программно-технических средств коммутации функциональных информационных потоков на ИВК ЦУП при обмене информацией по цифровым каналам связи // Научно-технический семинар «Перспективные разработки и идеи XXI века в области космонавтики». Сборник материалов. (Королёв, Московская обл., 10-12 декабря 2007). – М.: Машиноприбор, 2008. С. 83 – 85.

  6. Чеботарев А.В. Шелудяк Т.Б. Методика оценки качества цифровой ТВ информации в контуре оперативного управления космическими аппаратами // Космонавтика и ракетостроение. 2015. № 5 (84). С. 47 – 52.

  7. Бородин В.В., Петраков А.М., Шевцов В.А. Имитационная модель для исследования адаптивных сенсорных сетей // Труды МАИ. 2018. № 100. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=93398

  8. Самарцев Н.С., Колотилов Е.Д., Кошелев Б.В. Алгоритм обмена данными по цифровой линии передачи данных «земля-борт-земля» // Труды МАИ. 2017. № 93. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=80448

  9. Шмелев В.В. Решение оптимизационной задачи на сетевой модели технологического процесса // Труды МАИ. 2016. № 88. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=70696

  10. Чеботарев А.В. Шелудяк Т.Б. Интегральная среда моделирования, предназначенная для систем мониторинга цифровой телевизионной информации // Космонавтика и ракетостроение. 2015. № 2 (81). С. 70 – 76.

  11. Ramchandran K., Xiong Z., and Ochard M. T. Space-frequency quantization for wavelet image coding // IEEE Transactions on Image Processing, 1997, vol. 6, pp. 677 – 693.

  12. Freeman W.T., Adelson E.H. The design and use of steerable filters // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1991, vol. 13, pp. 891 – 906.

  13. Wang Z., Li Q. Video quality assessment using a statistical model of human visual speed perception // Journal of the Optical Society of America, 2007, no. 24 (12), pp. 61 – 69.

  14. Wang Z., Bovik A.C. A universal image quality index // IEEE Signal Processing Letters, 2002, vol. 9, pp. 81 – 84.

  15. Wang Z., Bovik A. C., Hamid Rahim Sheikh, P. Simoncelli, Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity // IEEE Transactions on Image Processing, 2004, vol. 13, pp. 600 – 612.

  16. Wang Z., Bovik A.C., Sheikh H.R. and Simoncelli E.P. Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity // IEEE Transactions on Image Processing, 2004, vol. 13, no. 4, available at: https://ece.uwaterloo.ca/~z70wang/publications/ssim.pdf

  17. Wang Z., Simoncelli E.P. Translation insensitive image similarity in complex wavelet domain // IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, Philadelphia, 2005, vol. 2, pp. 673 – 676.

  18. Martucci S.A., Sodagar I., Chiang T., and Zhang Y.-Q. A zerotree wavelet video coder // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 1997, vol. 7, pp. 109 – 118.

  19. Puri B., Kollarits G., and Haskell B.G. Basics of stereoscopic video, new compression results with MPEG-2 and a proposal for MPEG-4 // Signal Processing: Image Communication, 1997, vol. 10, pp. 201 – 234.

  20. Целина С.А., Целина Л.С., Макаров А.Е., Музыка А.А. Автоматизация сбора и анализа информации о нештатных ситуациях, возникающих в процессе обеспечения оперативных работ по РС МКС и КА НСЭН // IV Научно-техническая конференция молодых ученых и специалистов Центра управления полетами. Сборник статей. – Королев, Московская область: ЦНИИмаш, 2014. С. 279 – 285.


Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2021

Вход