3. 任务载荷数据源建模

任务载荷实时数据压缩的第一步不是选算法，而是把“数据从哪来、长什么样、什么时候来、哪些部分可以丢”这件事说清楚。数据源建模就是为压缩器建立一份可量化的输入契约：它决定了分帧边界、缓冲区深度、预测器阶数、量化步长以及无损/近无损策略的选择。如果建模缺失，压缩器往往在实验室数据上表现良好，一上机就出现帧错位、时延抖动或重建误差超限。

一、传感器输出格式：先分清“物理量—采样—编码”三层

载荷传感器种类繁多，但输出格式可以归为三类。第一类是原始采样流，例如红外探测器输出的14 bit原始灰度、可见光CMOS的Bayer RAW、振动传感器的24 bit ADC码值。这类数据没有经过压缩或封装，位宽固定、动态范围明确，是压缩收益最高的对象。第二类是结构化测量值，例如IMU输出的三轴角速度与加速度、GPS的经纬高与速度，通常以定长记录或TLV（Type-Length-Value）形式给出，字段语义清晰。第三类是已封装码流，例如可见光相机输出的H.264/H.265码流、SAR的BAQ压缩数据，这类数据已被上游压缩，二次压缩空间有限，建模重点转向“能否旁路”和“能否重封装”。

建模时必须记录每个通道的：位宽、字节序、有符号/无符号、量纲与标定系数、饱和标志位。以某型中波红外载荷为例，其输出为14 bit无符号整数，小端序，标定关系为 T = DN × 0.04 − 273.15（单位℃，示例参数）。压缩器若按16 bit处理，会白白浪费约12.5%的位宽；若忽略饱和标志，则高亮目标区域的重建会出现削顶。

二、帧结构：压缩的边界必须与帧边界对齐

帧结构决定了压缩器一次处理多少数据、在哪里重置状态。常见结构包括：固定行长帧（如每行2048像素）、二维面阵帧（如640×512）、带行头/帧头的封装帧、以及无显式边界的连续流。压缩器应优先与帧边界对齐，因为跨帧预测会引入错误传播，且一旦丢帧会导致后续解码全部失步。

一个典型的红外图像帧可拆为：帧同步字（2 Byte）、帧计数（2 Byte）、时间戳（4 Byte）、载荷状态字（2 Byte）、图像数据区（640×512×2 Byte）、校验（2 Byte）。其中帧计数与时间戳属于强时序元数据，必须无损保留；图像数据区是压缩主体；校验字段可在压缩后重新计算。建模输出应明确：哪些字段进入压缩通道、哪些旁路直通、哪些可丢弃。

三、时序特性：压缩器必须跟得上“最坏情况”

时序建模要回答三个问题：数据以什么速率到达、到达是否均匀、允许的端到端时延是多少。以红外图像为例，640×512@50fps、14bit，原始码率约为 640×512×14×50 ≈ 229 Mbps。若压缩比目标为8:1，则压缩后约28.6 Mbps，压缩器必须在40 ms帧周期内完成一帧处理，且不能因等待下一帧而累积延迟。

实际载荷的时序往往不是理想匀速的：行周期内存在消隐期，帧间可能有微秒级抖动，某些传感器在切换增益时会插入无效帧。建模时应记录：标称帧率、帧周期抖动范围、行有效时间占比、是否存在突发传输。对于突发型数据（如SAR的脉冲重复间隔），压缩器需要足够的输入FIFO深度来吸收突发，否则会丢数。建议FIFO深度按“最大突发长度 + 一行数据量”估算，并留20%余量。

四、噪声与冗余来源：压缩空间的真正来源

压缩之所以有效，是因为数据中存在冗余；而噪声决定了无损压缩的下限。任务载荷数据的冗余主要有四类：

• 空间冗余：相邻像素高度相关，红外图像行间相关系数常达0.95以上（示例值），可用DPCM或小波变换去除。
• 时间冗余：帧间背景变化缓慢，帧差能量远小于帧内能量，适合运动补偿或帧间预测。
• 谱间冗余：多光谱/高光谱载荷相邻波段高度相关，可用谱间预测。
• 结构冗余：固定模式噪声、坏元、行头字段等重复模式，可通过查表或参考帧消除。

噪声方面，读出噪声和固定模式噪声是主要限制。读出噪声近似高斯分布，方差为σ²，它使相邻像素差值不再趋近于零，从而限制无损压缩比。固定模式噪声则表现为不随时间变化的空间图案，可通过两点校正或参考帧扣除来降低，属于“可消除的冗余”。建模时应分别估计：读出噪声σ_read、固定模式噪声σ_fpn、量化噪声σ_q，并计算总噪声σ_total = √(σ_read² + σ_fpn² + σ_q²)。若σ_total约为2.5 DN，则无损压缩的熵下限大致在每像素8~9 bit（14bit输入），继续提高压缩比就必须引入近无损量化。

五、建模输出：一份可执行的输入契约

综合以上分析，数据源建模的最终产物应是一份压缩器可直接读取的配置描述，至少包含：通道列表与位宽、字节序、帧同步方式与帧长、帧率与抖动容限、噪声方差估计、空间/时间相关长度、可丢弃字段清单、旁路字段清单、以及端到端时延预算。以红外通道为例，可写成如下配置片段（示例）：

channel: IR_MAIN
  width: 640
  height: 512
  bit_depth: 14
  endian: little
  frame_sync: 0xEB90
  frame_rate: 50
  jitter_us: 200
  noise_sigma_dn: 2.5
  spatial_corr_len_px: 3
  temporal_corr: high
  bypass_fields: [frame_counter, timestamp, status]
  dropable_fields: [reserved]
  latency_budget_ms: 40

这份契约一旦确定，后续的压缩算法选择、缓冲区设计、量化步长整定就有了明确依据。反之，如果跳过建模直接调参，压缩器很容易在“看起来正常”的数据上过拟合，而在真实载荷的噪声、抖动和异常帧面前失效。数据源建模不是一次性工作，当载荷工作模式切换（如增益档位、帧率、开窗大小变化）时，契约应同步更新并重新验证。