Статья: Исследование задержки кадров видеопотока в канале информационного обмена наземного сегмента гибридной сети связи при FPV-управлении

В настоящем исследовании рассматриваются зависимости величины задержки и потери кадров видеопотока, сжатых нейросетевым кодеком, разработанным на основе нейросетевого вариационного автокодировщика, от размера передаваемых кадров при реализации каналов информационного обмена между беспилотной авиационной системой и станцией внешнего пилота в наземном сегменте гибридной орбитально-наземной сети связи с учетом расстояния между ними при использовании технологий передачи данных 3G и LTE.

Актуальность исследования обусловлена необходимостью достижения заданного уровня качества обслуживания услуги управления беспилотными летательными аппаратами от первого лица в сетях связи.

Используемые методы. В ходе исследования натурным экспериментом измерены прикладные задержки передачи и потери кадров видеопотока FPV-управления при использовании нейросетевых кодеков. Прикладные задержки и потери учитывают сегментацию, восстановление пакетов и передачу нескольких UDP-пакетов для каждой полезной нагрузки. Дополнительно методом Розенблатта ‒ Парзена восстановлены распределения плотности вероятности задержек.

Результаты. Получены оценки средних значений задержки передачи и потерь кадров видеопотока (сжатых нейросетевым кодеком) при использовании технологий передачи данных 3G и LTE с учетом различных расстояний между беспилотной системой и станцией внешнего пилота. Восстановлены распределения зависимостей задержек видеопотока от размера полезной нагрузки. Найден характер распределения задержки видеопотока, формируемого нейросетевым кодеком.

Новизна полученных результатов заключается в исследовании характера задержек и потерь кадров видеопотока услуги FPV-управления, передаваемого через мобильные сети связи, на прикладном уровне модели OSI при использовании нейросетевых кодеков.

Практическая значимость. Полученные результаты могут быть примененены при моделировании каналов информационного обмена для FPV-управления с целью формирования оптимальной конфигурации используемых нейросетевых кодеков.