【对讲机的那点事】公网对讲机中的“组呼建立时延”是什么概念?

公网对讲机不同于传统对讲机,需等待信道资源分配确认后才能通话,避免‘前丢字’现象。其原理类似数字集群系统,用户需与其他用户共享无线信道资源,包括手机用户。4G网络下的公网对讲系统,因其大带宽、低时延特性,用户体验优于早期2G系统。

使用公网对讲机的用户都知道,一定要在按下PTT键并听到“滴”声后,才可以讲话,这明显有别于传统模拟或数字常规对讲机,也是有些用户初使用公网对讲机时的不习惯之处。为什么使用公网对讲机时,如果一按下PTT键就开始讲话,接收端容易出现听不到前面几个字(前丢字)的现象?这是因为,公网对讲机从按下PTT键到对讲组建立完成之间有一个时间差,这个时间差称为“组呼建立时延”。

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大家都知道,传统对讲机有“常规对讲机”和“集群对讲机”之分。常规对讲,每一个对讲组需要独占一个无线信道(频点),多个对讲组即需要占用多个独立的无线信道(频点);集群对讲,采用中心基站控制,可实现无线信道共享,每个对讲组只有在发生对讲呼叫时才占用无线信道,对讲结束后信道资源释放,同一个信道可以供不同的对讲组使用。

正是由于常规对讲机采用独占信道的机制,用户一按下PTT键,对讲机就开始发射信号,没有信道资源申请和分配的过程,因此不需要讲话提示音,按下PTT键就可以讲话。

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集群对讲系统则不同,如TETRA、iDEN等,采用共享信道机制,用户分组的数量会远远大于可用的物理信道数量,终端发起组呼时需要先向基站申请信道资源,得到基站分配的资源确认后,才能占用无线信道并开始讲话。因此,使用过集群对讲机的用户都了解,按下PTT键后要听到话权确认提示音后才能讲话。

公网对讲的工作原理与数字集群系统类似,因此,更准确地讲应该叫“公网集群系统”或“公网集群对讲系统”。实际上,公网对讲的用户不仅要和其他公网对讲用户共享无线信道资源,还要和广大手机用户共享无线信道资源。但由于移动公网的基站数量大、系统容量大、覆盖范围大,与专网数字集群系统相比有很多优势。特别是在4G网络大带宽、低时延条件下,其业务功能、性能和系统容量等优势更为明显。

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组呼建立时延是公网集群对讲业务的关键指标之一,对用户的直观体验影响很大。传统Tetra数字集群系统的组呼建立时延指标小于300ms。早期基于2G移动网络的公网对讲系统就是由于组呼建立时延过大,而且不稳定,有时需要数秒钟才能建立起来,导致用户体验很差,市场发展不好。在3G和4G网络网路下,这一指标已经得到了大幅度的改善。

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该存在显著运动,因此在`output`数中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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