A modular approach for the compression of payload information on-board satellites
- Autores: Yubal Barrios Alfaro
- Directores de la Tesis: Roberto Sarmiento (dir. tes.), María Lucana Santos Falcón (codir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria ( España ) en 2022
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Antonio Núñez Ordóñez (presid.), Jose Francisco López Feliciano (secret.), Teresa Riesgo (voc.), Bertrand Granados (voc.), Dimitris Iakovidis (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Tecnologías de Telecomunicación e Ingeniería Computacional por la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: acceda
- Resumen
La integración a bordo de satélites de sensores de alta resolución, como pueden ser sensores hiperspectrales o de vídeo, es cada vez más común por parte de la industria espacial. Estos sensores proporcionan una gran cantidad de información acerca de la escena observada que es difícil de manejar a bordo, debido a que los satélites cuentan con recursos tanto computacionales como de almacenamiento limitados. Por estas razones, la compresión a bordo de satélites se está convirtiendo en una necesidad para futuras misiones espaciales que integren sensores de alta resolución. Al mismo tiempo, los algoritmos de compresión deben cumplir una serie de requisitos impuestos específicamente por el entorno espacial, como puede ser una baja complejidad, un reducido consumo de potencia o robustez frente a errores debido a la radiación, entre otros. Todo esto hace que suponga un reto tanto el desarrollo de técnicas de compresión específicas para misiones espaciales como su implementación en dispositivos electrónicos que deben estar calificados para trabajar en el espacio.
En esta Tesis se proponen nuevas soluciones hardware modulares para la compresión de datos genéricos e imágenes hiperespectrales a bordo de satélites. La idea fundamental radica en proporcionar varias alternativas de preprocesadores basados en predicción y de codificadores entrópicos, que son las dos etapas básicas de que consta un compresor, pudiendo ser combinadas por el usuario. De esta forma, se podrá seleccionar la opción óptima para la aplicación final dependiendo de determinados requisitos, como puede ser compresión objetivo, calidad de los datos después de la decompresión, prestaciones temporales, ocupación en términos de área, o robustez frente a fallos provocados por la radiación. Concretamente, dichas implementaciones se llevan a cabo en FPGAs, dispositivos electrónicos que están adquiriendo cada vez más interés por parte de la industria espacial debido a sus altas capacidades computacionales, reducido consumo de potencia y posibilidad de ser reconfiguradas durante el ciclo de vida de la misión, bien para añadir nueva funcionalidad o para reparar errores producidos por la radiación. En este sentido, cabe destacar que se proporcionan resultados para dos tecnologías FPGA tolerantes a la radiación recientemente disponibles en el mercado, como son las familias BRAVE y Kintex UltraScale, proporcionadas por los fabricantes NanoXplore y Xilinx, respectivamente. Dos metodologías de diseño diferentes han sido combinadas, RTL (utilizando VHDL) y HLS, eligiendo una u otra en función de ciertas restricciones, como pueden ser requisitos de rendimiento computacional, de utilización de recursos lógicos o limitaciones en el tiempo de diseño, entre otras.
En lo que a algoritmos se refiere, se presta especial atención a los estándares de compresión propuestos por el CCSDS, organismo encargado de publicar normas para ser empleadas en los sistemas de procesamiento a bordo de misiones espaciales. Para la compresión de datos genéricos, se propone el empleo del estándar de compresión sin pérdidas CCSDS 121.0-B-3, mientras que los estándares CCSDS 123.0-B-1 y 123.0-B-2 se consideran para la compresión de imágenes multi- e hiperspectrales sin o con pérdidas, respectivamente. Ambos estándares de compresión han sido profundamente estudiados, para poder detectar las dependencias de datos existentes entre tareas internas y cómo solucionarlas. De este modo, se consigue paralelizar ciertos cómputos del algoritmo, que son ejecutados concurrentemente gracias a las posibilidades ofrecidas por las FPGAs.
En definitiva, este trabajo proporciona soluciones de compresión eficientes capaces de manejar diferentes tipos de datos, incluyendo datos unidimensionales, imágenes hiperespectrales y vídeo, que puedan ser embarcadas a bordo de satélites en futuras misiones espaciales. De esta forma, se dota a la misión espacial de técnicas de compresión flexibles y de alto rendimiento, y todo ello con un bajo uso de recursos computacionales y de memoria.
