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    基于全局距離最優(yōu)的抗污染極短糾錯碼設(shè)計

    2023-02-24 05:02:02劉堅強屈也頻呂余海
    計算機應(yīng)用 2023年2期
    關(guān)鍵詞:抗污染解碼二維碼

    劉堅強,屈也頻,呂余海

    (中國人民解放軍海軍研究院,上海 200436)

    0 引言

    在無人機自動起降、工業(yè)機器人、交通自動控制等工程化應(yīng)用中,都需要使用特定編碼進(jìn)行目標(biāo)快速識別,如有學(xué)者使用合作二維碼估計無人機上攝像機的相對位姿[1]。這類編碼使用時面臨著污漬、遮擋、光照陰影、雨水、破損等惡劣污染環(huán)境,且對可靠性、識別解碼速度相較于傳統(tǒng)的支付、購物、聊天、注冊等應(yīng)用更為嚴(yán)格。如何設(shè)計抗污染能力強、識別速度快的目標(biāo)識別碼,是工程化應(yīng)用中首先應(yīng)該解決的問題。

    目標(biāo)識別碼有多種樣式,如一維條碼、二維點陣碼、立體碼等,其中二維點陣碼具有簡潔、信息量多、容易制作等特點,成為目標(biāo)識別碼的主流。二維點陣碼是用某種特定的幾何圖形按一定規(guī)律在平面(二維方向上)分布的黑白/彩色相間記錄數(shù)據(jù)符號信息的圖形[2]。常見的編碼有快速響應(yīng)矩陣(Quick Response,QR)碼、數(shù)據(jù)矩陣(Data Matrix,DM)碼、PDF417、Code 16K 等。

    在工程化應(yīng)用中提高二維碼抗污染能力的做法包括增大二維碼碼點、補光、設(shè)置穩(wěn)定平臺、人工維護(hù)等方式,屈也頻等[3]對污染環(huán)境下的合作目標(biāo)設(shè)計提出了信息冗余等設(shè)計原則,但最根本的解決方法是采用更加高效的編碼、解碼算法以及圖像處理。

    在編碼方面,通常采用差錯控制編碼技術(shù),在編碼受到污染出現(xiàn)錯誤數(shù)據(jù)時,仍然能通過糾錯技術(shù)正確識別編碼,該技術(shù)是適應(yīng)數(shù)字通信抗噪聲干擾的需要而發(fā)展起來的。1948 年,著名的信息論創(chuàng)始人Shannon 指出,可以通過差錯控制碼在信息傳輸速率不大于信道容量的前提下實現(xiàn)可靠通信。隨后,Hamming 和Golay 提出了第一個實用的差錯控制編碼方案,將數(shù)據(jù)分成數(shù)據(jù)塊,對每一塊進(jìn)行獨立編碼和解碼,稱為分組碼[4]。為了提高編碼效率,分組碼的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法不斷優(yōu)化,其中最為重要的子集是二元的BCH(Bose-Chaudhuri-Hocquenghem)碼,它有嚴(yán)密的代數(shù)理論,是目前研究最透徹的一類碼,具有糾錯率高、結(jié)構(gòu)簡單等特點[4]。將BCH 碼擴展到非二元時,產(chǎn)生了里德-所羅門(Reed-Solomon,RS)碼。在通信中,為了解決分組碼存在延時大和需要精確幀同步等問題,又出現(xiàn)了卷積碼,將通信數(shù)據(jù)流中不同數(shù)據(jù)塊之間建立關(guān)系,后續(xù)的還有低密度奇偶校驗(Low Density Parity Check,LDPC)碼、Tanner 圖、極化碼(Polar code)、Turbo 碼等[5]。

    差錯控制編碼在二維碼技術(shù)中也得到廣泛使用,由于編碼點陣固定,分組碼正好滿足該特點,尤其是BCH 和RS 碼(多元BCH 碼)得到了廣泛應(yīng)用[6-7],如手機支付、通信、防疫和控制領(lǐng)域中最常見的QR 二維碼,國家標(biāo)準(zhǔn)GB/T 18284—2000《快速響應(yīng)矩陣碼(QR)》對此進(jìn)行了詳細(xì)規(guī)定[8],核心信息數(shù)據(jù)編碼就是BCH 碼和RS 碼。其他的卷積碼等并不是特別適合在二維碼中應(yīng)用,如廖景輝[9]研究了將通信中常用的Turbo 碼和Polar 碼等應(yīng)用到二維碼中,但也提出這些算法在碼長較長時才具有較好的糾錯能力,而且算法會隨著碼長增加而越加復(fù)雜。

    解碼是編碼的反向工程,解碼前通常需要進(jìn)行圖像處理,包括圖像增強、濾波、二值化、透視變換、去陰影等過程,進(jìn)而獲得編碼點信息,然后對編碼點進(jìn)行解碼和糾錯,獲得二維碼表達(dá)的信息,有關(guān)圖像處理的國內(nèi)外相關(guān)研究文獻(xiàn)較多,如針對復(fù)雜光照等情況下對QR 算法進(jìn)行優(yōu)化[10]。

    上述基于BCH 和RS 編碼的二維碼具有較好的效果,但是在使用中仍然存在一些問題:

    1)算法較為復(fù)雜,復(fù)雜度隨碼長的增加快幅增長,解碼時間長,難以滿足一些在運動中快速識別的應(yīng)用要求,限制了算法在工程上的推廣應(yīng)用。如為了提高BCH 解碼速度,采用基于現(xiàn)場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array,F(xiàn)PGA)的并行算法[11-12],代價較大。

    2)所有數(shù)據(jù)位之間都有嚴(yán)格的邏輯關(guān)系,解碼算法與編碼算法一般是對應(yīng)的,具有單一性,難以引入其他算法,一旦誤碼數(shù)據(jù)超過本身算法所允許的糾錯能力時,就很難識別準(zhǔn)確,識別率會大幅減低。如任亞博等[13]對BCH 碼進(jìn)行優(yōu)化,但是污染比例較低時才有效;吳昭軍等[14]提出了一種基于平均余弦符合度的識別算法,用于低信噪比時的BCH 碼識別,但是以時間為代價。

    3)在復(fù)雜環(huán)境的工程化應(yīng)用中,在污染、破損等比較惡劣時,抗污染能力難以提高。曹濟英[15]雖然對QR、DM 兩種碼提出了若干優(yōu)化算法,但也提出在破損等情況下,識別率會變低。

    4)實際工程化應(yīng)用中,為了提高抗污染能力,編碼點不能太少,但二維碼面積區(qū)域有限,編碼點數(shù)量不能太多,由此限制了長碼的使用。張多利等[16]研究了縮短BCH(36,24,5)碼的應(yīng)用,有一定效果。

    因此,構(gòu)造抗污染能力強、碼點少、算法簡單、識別速度快、便于推廣應(yīng)用的二維碼是一個工程應(yīng)用的現(xiàn)實需求。

    1 碼污染模型

    首先研究實際環(huán)境中二維碼污染模型。通過觀察不難發(fā)現(xiàn),污漬、遮擋、光照陰影、雨水、破損等各種惡劣環(huán)境都會污染二維碼。對于均勻的椒鹽污染,可采用適當(dāng)增大編碼點面積而很容易解決,因此需要重點關(guān)注隨機塊狀污染,也就是成塊的數(shù)據(jù)被改變。數(shù)據(jù)被污染的嚴(yán)重程度可用污染比例表示,即被污染點數(shù)量和總編碼點數(shù)量之比,被污染點是指在受到污染時,被識別為固定的1 或0(污染碼)的編碼點,與編碼點未被污染時所代表的數(shù)據(jù)(0 或1)無關(guān)。

    隨機塊狀污染的數(shù)學(xué)模型,是在m×n編碼點陣區(qū)域內(nèi)隨機產(chǎn)生一個多邊形凹凸區(qū)域,區(qū)域覆蓋的碼點數(shù)量從1 到m×n個碼點,區(qū)域內(nèi)所有碼點數(shù)據(jù)變?yōu)槲廴敬a(0 或者1),多邊形凹凸區(qū)域的頂點坐標(biāo)集合G見式(1):

    生成多邊形凹凸區(qū)域時,以編碼點陣中的任意一點(x0,y0)為中心點,從該點出發(fā),圍繞該點產(chǎn)生i條線段,數(shù)量一般為3~10,線段的角度為θi,每條線段的長度li都不同,在一個固定長度r0上再疊加隨機長度di,di小于編碼點陣Am×n的行數(shù)m和列數(shù)n之和,由此產(chǎn)生線段的另一端坐標(biāo)為(xi,yi),所有線段端點按序組成集合{(xi,yi)},記為G,連接所有端點,產(chǎn)生多邊形凹凸區(qū)域,示例見圖1。

    圖1 污染區(qū)域示例Fig.1 Example of polluted area

    污染模型除了形狀外,還有污染點所代表的數(shù)據(jù)。污染點數(shù)據(jù)是指應(yīng)用系統(tǒng)經(jīng)過各種圖像處理后得到的編碼點所代表的數(shù)據(jù)(0 或1),由于不同環(huán)境時的污染物不同,如黑色輪胎印、白色油漆、泥土、深色樹葉等,產(chǎn)生“0”和“1”污染的概率也不相同,需要根據(jù)具體場景進(jìn)行確定。

    2 極短糾錯碼編碼、編排和解碼設(shè)計

    2.1 極短糾錯碼設(shè)計

    當(dāng)前,BCH 等編碼在二維碼設(shè)計中普遍使用,但應(yīng)用于戶外容易污染、對識別速度要求高的場合時,存在算法復(fù)雜、編碼長、適應(yīng)性差等缺點,為此本文提出了一種抗污染的極短糾錯碼。

    設(shè)目標(biāo)數(shù)據(jù)為D,二進(jìn)制長度為l,二進(jìn)制數(shù)為AD=[al…ai…a1],ai可表示信息“0”和“1”。在數(shù)據(jù)傳輸時,ai如果也只用1 個位表示,當(dāng)受到污染時,信息會變成1或0,無法得到正確信息,即無法糾錯,因此需要用多個位(稱為碼)表示信息。

    按照編碼理論,當(dāng)需要對長度為n的碼中t個位進(jìn)行糾錯時,碼的最小漢明距離dmin≥2t+1[4],假設(shè)t取最小值1,那么dmin最小為3,對應(yīng)的碼長n最小也為3,此時,按照最小漢明距離定義,這組碼中只能有兩個長度為n=3 的碼字[a2,a1,a0]和[b2,b1,b0],而且碼字中的碼元互為反碼,可取0 或1。

    在此,將兩個碼字分別用來表示信息“0”和“1”,對應(yīng)目標(biāo)數(shù)據(jù)AD中的單個位,由于這是數(shù)據(jù)中的最小組成單元,因此將這兩個碼字組成的碼定義為極短糾錯碼,簡稱“極短碼”。采用編碼領(lǐng)域通常做法,記為J(3,1,1),參數(shù)分別表示碼長度n=3,信息長度k=1,可糾錯長度t=1。滿足要求的碼字組合有8 種,如表1 所示。

    表1 極短糾錯碼碼字組合Tab.1 Code word combination of very short error correction code

    其中[0,0,0] ?[1,1,1]、[1,1,1] ?[0,0,0]最為特殊,也就是a2=a1=a0、b2=b1=b0,組合[0,0,0] ?[1,1,1]可記為J(3,1,1)=[0,0,0],用[0,0,0]表示0,[1,1,1]表示1;[1,1,1] ?[0,0,0]可記為J(3,1,1)=[1,1,1]。這兩組極短碼表述極為簡潔,具有以下特點:

    1)目標(biāo)數(shù)據(jù)中每一位都按照此編碼后,數(shù)據(jù)表現(xiàn)為三重冗余;具有優(yōu)良的單組碼糾錯能力和編碼效能,與BCH 編碼比較見表2 和圖2。

    2)需要的編碼點數(shù)量少,可以在非常有限的區(qū)域內(nèi)使用。當(dāng)可用區(qū)域較大時,也可以很方便地進(jìn)行擴展,便于推廣應(yīng)用。

    3)解碼時可以采用多種算法,解決了長碼解碼算法的單一性問題,提高適應(yīng)不同區(qū)域糾錯能力和識別速度。

    為了評估極短碼的性能,將其和BCH 編碼進(jìn)行比較。

    BCH 編碼表達(dá)式為BCH(n,k,t),其中,n為編碼總長度,k為信息碼元長度,t為可糾錯長度,編碼后的碼字為,a為信息碼元,b為監(jiān)督碼元。

    在各類碼中,編碼利用率和糾錯能力是一對矛盾,提高糾錯能力,必然降低編碼利用率,需要進(jìn)行權(quán)衡。為便于比較,將編碼利用率×糾錯能力(k×2)定義為編碼效能。極短碼和典型BCH 編碼的編碼利用率、糾錯能力和編碼效能見圖2 和表2。

    從圖2 和表2 中可以看出以下特點:

    表2 極短碼和典型BCH碼參數(shù)Tab.2 Parameters of very short code and typical BCH codes

    1)在圖2 中,序號1 對應(yīng)的是極短糾錯碼,序號2~21 對應(yīng)的是BCH 碼。編碼利用率曲線中,極短糾錯碼為0.33,相對BCH 的0.158~0.9,為偏低水平;糾錯能力曲線中,極短糾錯碼為0.33,遠(yuǎn)高于BCH 的0.016~0.24;綜合后的編碼效能曲線中,極短糾錯碼為0.11,遠(yuǎn)高于其他所有BCH 碼。

    圖2 極短碼和BCH碼的編碼效能比較Fig.2 Comparison of coding efficiency between very short code and BCH code

    2)在編碼效能曲線中,每一種長度為3(極短碼)、7、15、31、63 的碼中都有一個最理想的均衡點,即編碼效能波峰,但是n越長,波峰越小,極短碼具有最好的編碼效能。

    3)對目標(biāo)數(shù)據(jù)用極短碼進(jìn)行編碼時,對每一位進(jìn)行編碼后再進(jìn)行組合,當(dāng)編碼點總長度和糾錯能力要求相同時,極短碼可表示的目標(biāo)數(shù)據(jù)長度比BCH 的長。

    2.2 極短糾錯編碼點編排設(shè)計

    編排就是將經(jīng)過極短碼編碼的碼元放置在編碼點陣中。假設(shè)需要編碼的目標(biāo)數(shù)據(jù)為D,二進(jìn)制長度為l,二進(jìn)制數(shù)為AD,每一位ai都按照極短碼編碼,得到包含A0、A1、A2三組數(shù)據(jù)的編碼矩陣An3。根據(jù)實際可用范圍,構(gòu)建m×n的二維碼點陣Bm×n,編碼點總數(shù)量不少于3l,見式(2):

    將An3中的數(shù)據(jù)編排到Bm×n中,包括兩種方式。

    1)順序編排。將a11a21…al1、a12a22…al2、a13a23…al3按照橫向順序逐行依次排放到二維碼點陣中b11b12…b1nb21b21…b2n…bm1bm2…bmn,或者按照縱向順序逐列依次排放在b11b21…bm1b12b22…bm2…b1nb2n…bmn中,當(dāng)編碼點有空余時,填成0 或者1。

    2)基于約束點陣域全局距離最優(yōu)的極短碼編排。該編排方法就是使得極短碼中3 個位之間的平均距離盡量大,綜合后的全局距離最優(yōu),其實質(zhì)就是將突發(fā)錯誤變成隨機錯誤,將集中的錯誤分散到各個碼組,使得每一組編碼中被污染的數(shù)據(jù)的數(shù)量小于糾錯能力。

    該方法分為3 步:首先,將a11a21…al1按順序放置在編碼點陣Bm×n起始點陣區(qū)域b11b12…或者b11b21…;然后,按照距離最優(yōu)算法將a13a23…al3放置在編碼點陣尾部點陣區(qū)域…bmn-1bmn或者…bm-1nbmn;最后,按照最優(yōu)距離算法,將a12a22…al2放置在編碼點陣中間點陣區(qū)域。其中開始區(qū)域、尾部區(qū)域和中間區(qū)域為預(yù)先指定的約束點陣域。

    構(gòu)建最優(yōu)距離ηoptim,其基本原理是同一個數(shù)據(jù)位中的3個編碼點之間的距離越遠(yuǎn),同時受到污染的概率就越低,從平均距離(davg)和散布標(biāo)準(zhǔn)差(dstd)兩個因素對所有編碼點進(jìn)行綜合考慮,得到整體最優(yōu)距離,見式(3)。即將A0、A1、A2按照排列形成l!個編碼方案,在每一種編碼方案中,計算編碼點陣Bm×n中單個[ai1,ai2,ai3]子編碼點兩兩之間的距離dij,再統(tǒng)計所有l(wèi)個子編碼距離的平均值davg和標(biāo)準(zhǔn)差dstd。平均距離越大且其散布的標(biāo)準(zhǔn)差越小,對應(yīng)的編碼方案為最優(yōu)方案。

    式中:xij、yij、xi1、yi1為第i個子編碼中第j(或1)個編碼點在Bm×n中的行數(shù)和列數(shù)。

    2.3 極短糾錯碼解碼算法

    極短碼在解碼時可以采用多種算法,不同于長碼的算法單一性,包括:

    1)2/3 準(zhǔn)則對每一位解碼,再組合算法。每一個數(shù)據(jù)位的3 個編碼點相同,即a2=a1=a0、b2=b1=b0,因此,無論何種污染,3 點中至少有2 個點的數(shù)據(jù)一致,將該數(shù)據(jù)作為目標(biāo)數(shù)據(jù)位,將所有數(shù)據(jù)位按照順序組合后作為目標(biāo)數(shù)據(jù)。

    2)3 組數(shù)據(jù)加校驗獨立解碼。由于每一個數(shù)據(jù)位的3 個編碼點相同,表現(xiàn)為3 冗余,組合后的3 組數(shù)據(jù)A0、A1、A2也相同。對每一組數(shù)據(jù)進(jìn)行獨立解碼時,采用奇偶校驗位進(jìn)行查錯,相校于BCH 碼,極短碼具有多余編碼點,可以在每一組數(shù)據(jù)中設(shè)置1 位奇偶校驗碼。奇偶校驗正確的數(shù)據(jù),再按照2/3準(zhǔn)則確定目標(biāo)數(shù)據(jù),如果3組數(shù)據(jù)均不相同,則無法解碼。

    3)3 組數(shù)據(jù)拆分為多個子組加校驗獨立解碼。當(dāng)多余編碼點數(shù)量較多時,可以將數(shù)據(jù)進(jìn)一步拆分為多個子組,每一個子組對應(yīng)一位奇偶校驗碼,按照2/3 準(zhǔn)則確定子目標(biāo)數(shù)據(jù),然后將多個子目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行組合得到目標(biāo)數(shù)據(jù)。

    4)根據(jù)目標(biāo)環(huán)境預(yù)估污染點數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼。在實際應(yīng)用環(huán)境中,產(chǎn)生“0”和“1”污染的概率不相同,當(dāng)按照2/3 準(zhǔn)則和奇偶校驗進(jìn)行解碼得不到準(zhǔn)確目標(biāo)數(shù)據(jù)時,可以根據(jù)具體環(huán)境中污染概率大小,將2/3 準(zhǔn)則中不是全部相同的點的目標(biāo)數(shù)據(jù)位更改為大概率數(shù)據(jù),重新進(jìn)行校驗解碼,提高識別率。

    5)根據(jù)歷史記錄推斷。對于用戶和編碼相對固定的場景,當(dāng)出現(xiàn)污染嚴(yán)重?zé)o法得到目標(biāo)數(shù)據(jù)時,可以借助歷史記錄的特征進(jìn)行推斷。

    解碼是編碼的反向操作,基本原則是解碼后輸出的目標(biāo)數(shù)據(jù)應(yīng)該是準(zhǔn)確的:如果無法得到準(zhǔn)確的目標(biāo)數(shù)據(jù),就應(yīng)該報錯。因此,綜合應(yīng)用上述算法可提高準(zhǔn)確率。

    3 極短糾錯編碼抗污染能力評估

    3.1 抗污染能力評估

    根據(jù)引言中描述,在主流二維碼中,BCH 是信息數(shù)據(jù)的核心編碼,因此,為了評估極短糾錯碼的性能,以BCH 編碼算法作為參考對象。選擇BCH(63,18,10)作為評估基準(zhǔn),編碼點數(shù)是極短碼編碼點數(shù)3 的整數(shù)倍,而且數(shù)量適中,63個編碼點可以排列在點陣中。由于BCH 碼只有一組,各數(shù)據(jù)位對于污染是同等的,編排順序不影響解碼結(jié)果,以縱向順序排列為例,點陣如圖3 所示。解碼采用Matlab 自帶的Berlekamp-Welch 算法[17]的bchenc 函數(shù)。

    圖3 BCH(63,18,10)編碼點圖Fig.3 BCH(63,18,10)coding point diagram

    為了和參考碼對應(yīng),同樣選擇7×9 的二維碼點陣,k設(shè)為21,在BCH(63,18,10)的18 位數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,增加3 位奇偶校驗碼,對應(yīng)將18 位數(shù)據(jù)拆分為3 個子組。

    按照順序和最優(yōu)距離兩種方式對數(shù)據(jù)點進(jìn)行編排,點陣分別如圖4(a)(b)所示。解碼時綜合利用3.3 節(jié)中2/3 準(zhǔn)則和多個子組加校驗獨立解碼兩種算法。

    圖4 極短碼編碼點圖Fig.4 Very short code coding point diagram

    鑒于本文關(guān)注的是數(shù)據(jù)的編碼性能,與圖像處理等無關(guān),為了獲得大樣本量,采用計算機模擬仿真方式進(jìn)行評估。在Intel8700 計算機中采用Matlab 模擬產(chǎn)生3 萬組隨機目標(biāo)數(shù)據(jù),按照BCH 碼、順序編排極短碼、最優(yōu)距離編排極短碼對目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼,產(chǎn)生編碼點陣,再按照第1 章中所述隨機塊狀模型構(gòu)建多邊形凹凸區(qū)域,區(qū)域覆蓋點數(shù)從1 個點到所有63 個點,將區(qū)域作為污染覆蓋到編碼點陣上,將污染的編碼點設(shè)置為固定的0 或者1,對所有編碼點進(jìn)行解碼,比較解碼的數(shù)據(jù)和目標(biāo)數(shù)據(jù),統(tǒng)計編碼識別準(zhǔn)確率和污染比例的關(guān)系,結(jié)果如圖5 所示。

    圖5 隨機塊狀污染情況下的碼識別準(zhǔn)確率Fig.5 Code recognition accuracy in case of random block pollution

    從圖5 中可以看出,在出現(xiàn)20%嚴(yán)重污染時,順序編排極短碼、最優(yōu)距離編排極短碼、BCH(63,18,10)編碼的識別率分別為52%、88%、93%。最優(yōu)距離編排極短碼的編碼識別率接近BCH(63,18,10)編碼。

    顯然,提高極短碼編碼點之間的距離,并采用多種編碼算法,可使塊狀污染環(huán)境下整體識別準(zhǔn)確率接近BCH(63,18,10)碼。

    在實際使用中,考慮到美觀,避免大塊0 或1,可以在按照J(rèn)(3,1,1)=[0,0,0]完成目標(biāo)數(shù)據(jù)編碼后,將每個數(shù)據(jù)組的某一位取反,更改為另一種極短碼,如更改為J(3,1,1)=[0,1,0],[0,1,0]表示0,[1,0,1]表示1,或者表1 中所列的其他極短碼,在解碼階段,圖像處理時,將提取后的對應(yīng)編碼點取反,轉(zhuǎn)換為J(3,1,1)=[0,0,0],再進(jìn)行解碼。還可以增加方向識別信息,將目標(biāo)數(shù)據(jù)中某些位設(shè)為固定值,將3 個編碼點分別放置在編碼點陣3 個角上。

    在某室外單目視覺測量系統(tǒng)中,按照極短碼制作的合作目標(biāo)經(jīng)過300 多天使用,經(jīng)歷了各種天氣和輪胎反復(fù)碾壓,一直能夠可靠快速識別,充分證明了極端糾錯碼的技術(shù)性能。

    3.2 識別速度評估

    3.1 節(jié)所述模擬仿真過程中,對不同污染比例情況獲取的編碼點陣數(shù)據(jù)的解碼時間進(jìn)行統(tǒng)計,如圖6 所示。結(jié)果表明,采用極短碼的解碼時間平均僅有0.017 ms,而BCH(63,18,10)碼平均需用時2.2 ms,極短碼的識別速度是BCH(63,18,10)的130 倍。

    圖6 解碼時間Fig.6 Decoding time

    因此,極短碼具有很高的識別速度,特別適合于無人機、工業(yè)機器人等運動平臺目標(biāo)編碼識別應(yīng)用場合。

    4 結(jié)語

    針對二維編碼在工程化應(yīng)用環(huán)境中抗各種污染、快速識別的需求,通過構(gòu)建模擬工程應(yīng)用中的污染數(shù)學(xué)模型,提出了極短糾錯編碼的概念、定義和數(shù)學(xué)模型,研究了在有限約束域內(nèi)全局最優(yōu)距離的編碼點編排方法,以及極短糾錯碼的解碼算法。以經(jīng)典的BCH 編碼作為參考,對極短碼的抗污染能力和識別速度進(jìn)行了仿真評估。結(jié)果表明:極短糾錯碼在相同污染環(huán)境中的識別準(zhǔn)確率接近BCH 編碼,但具有更快的解碼速度,以及編碼明確、糾錯算法簡潔、易于標(biāo)準(zhǔn)化推廣應(yīng)用的特點,特別適合于無人機自動起降、工業(yè)機器人、交通自動控制等設(shè)備和目標(biāo)之間有運動,存在污漬、遮擋、光照陰影、雨水、破損等污染環(huán)境,且對目標(biāo)編碼識別實時性、準(zhǔn)確性要求很高的工業(yè)控制場合。后續(xù)還將根據(jù)具體應(yīng)用,對編碼點的形狀、尺寸,以及布局美觀性、圖像快速識別等方面進(jìn)行研究,進(jìn)一步提高在惡劣環(huán)境下的識別準(zhǔn)確率和工程應(yīng)用價值。

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