无线图传(Wireless Video Transmission)是一种利用无线电波传输高清图像数据的技术，其工作原理主要包括以下几个步骤：
- 图像采集：首先，摄像机或录音机等设备采集图像数据。这些数据通常以模拟信号的形式存在，需要通过模数转换器(ADC)转换成数字信号。
- 信号处理：数字信号经过一系列的处理，包括压缩和编码。压缩是为了降低数据量，减少传输所需的带宽和存储空间，而编码则是为了提高传输效率和抗干扰能力。
- 调制：处理后的数字信号通过调制器进行调制。调制是将数字信号转换成适合无线传输的信号形式。常见的调制技术包括正交频分复用(OFDM)和调幅(AM)等。
- 无线传输：调制后的信号通过天线发射到空中。天线的作用是将电磁波辐射出去，从而实现无线传输。
- 接收与解调：接收端的天线接收到电磁波信号后，通过解调器将其还原为数字信号。解调是将无线信号转换回原始的数字信号。
- 图像重建：解调后的数字信号经过解码和解压缩处理，恢复成原始的图像数据。这些数据最终被显示在接收设备上，如监视器或显示器。
无线图传系统可以采用多种无线通信技术，如WiFi、LTE、OFDM和MIMO等。其中，OFDM技术因其高效率和抗干扰能力而被广泛应用于复杂无线通信环境中。此外，COFDM技术(正交频分复用)也表现出卓越的“绕射”和“穿透”能力，能够满足大速率、低时延和高可靠性的需求。
无线图传系统通过将图像数据采集、处理、调制、无线传输、接收和解调等一系列步骤，实现了高清图像的实时传输。这一过程不仅依赖于高效的信号处理技术，还需要强大的无线通信技术支持，以确保传输的稳定性和可靠性。
一、 无线图传中模数转换器(ADC)的最新技术进展
无线图传中模数转换器(ADC)的最新技术进展主要体现在以下几个方面：
- 高精度和高采样率：在5G应用领域，ADC的设计和封装技术得到了显著提升。例如，某5G毫米波模组关键技术研发项目中，ADC的精度达到了14位，最高采样率达到了3GS/s，适用于Sub-6G和毫米波频带范围的5G收发机。此外，ADC的最高带宽也达到了4GHz，满足了无杂散动态范围70dB、噪声频谱密度-150dBFS/Hz等技术指标。
- 多通道和高分辨率：一些现代ADC模块集成了多通道输入和高分辨率。例如，TMS320F2812内部集成了一个12位、具有流水线结构的ADC模块，内置双采样保持器(S/H)，可多路选择16通道输入，快速转换时间运行在25MHz、ADC时钟或12.5Msps。此外，SPD1188内置的14位模数转换器支持多达8通道的输入，并且具有独立的采样保持电路，适用于差分采样。
- 低功耗和低延迟：在物联网和工业应用中，低功耗和低延迟的ADC技术也得到了广泛应用。例如，nRF52832产品规格书中详细描述了ADC的采样和转换过程，强调了其低功耗和高效率的特点。
- 高频和宽带能力：在高频和宽带应用中，ADC技术也在不断进步。例如，法国格勒诺布尔的Teledyne e2v公司利用其在微波工程方面的丰富经验，推进了前端无线电能力的发展，以支持不断增长的数据吞吐量和系统性能的要求。
无线图传中模数转换器(ADC)的最新技术进展主要集中在高精度、高采样率、多通道、低功耗、低延迟以及高频和宽带能力等方面。
二、 在无线图传系统中，哪些最新的信号压缩和编码技术被应用以提高传输效率?
在无线图传系统中，为了提高传输效率，最新的信号压缩和编码技术被广泛应用。这些技术主要包括以下几种：
- SPIHT-MHE算法：该算法结合了离散小波变换(DWT)和优化的霍夫曼编码(MHE)，通过两阶段压缩模型来提高图像数据的压缩性能。在第一阶段，使用基于混合遗传算法和引力搜索算法的DWT对输入图像进行变换;在第二阶段，使用SPIHT算法进行压缩，然后通过MHE算法进行第二级压缩。
- 基于深度学习的联合源通道编码（DeepJSCC） ：这种技术在低信噪比(SNR)环境下表现出色，能够实现高效的数据压缩和抗噪性能。DeepJSCC通过深度学习模型对图像进行联合源和信道编码，从而提高无线图像传输的效率。
- JPEG2000和SPIHT：JPEG2000标准使用离散小波变换(DWT)进行图像压缩，而SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Trees)是一种高效的图像压缩算法，广泛应用于JPEG2000标准中。这些技术能够实现高压缩比和传输效率。
- COFDM技术：在OFDM调制之前增加信道编码(主要是纠错和交织)，以提高系统的可靠性。COFDM技术通过增加保护间隔和纠错编码来增强信号的抗干扰能力。
- 多路复用技术和压缩编码技术：在毫米波技术中，通过多路复用技术和压缩编码技术来提高信号传输的可靠性和稳定性。
三、 正交频分复用(OFDM)技术在无线图传中的应用
正交频分复用(OFDM)技术在无线图传中的最新应用案例包括以下几个方面：
- 无人机图传：OFDM技术在无人机图传系统中得到了广泛应用。无人机图传系统通常采用OFDM调制方式，结合WIFI技术，能够实现高性能的无线通信网络，特别是在频率选择性衰落的情况下表现出色。此外，OFDM技术也被用于LTE(4G)和WIFI等应用系统中，成为无人机图传的主流技术之一。
- 高速移动图像传输：基于TDD-OFDM无线通信原理的系统能够实现高速移动中的图像传输。这种系统结合了图像压缩编码技术，具有点对多点、图像传输、语音对讲和数据传输等功能。
- 视频传输系统：OFDM技术在视频传输系统中也有应用。例如，采用OFDM-16QAM调制方式的无线图传视频传输系统，能够在40M无线带宽下实现无压缩、无延时的视频传输，传输距离可达200到800米，视频画面清晰。
- 深度学习信道估计：最新的研究还结合了OFDM技术和深度学习(DNN)进行信道估计。例如，基于OFDM+QPSK和DNN深度学习信道估计的无线图像传输仿真，能够输出误码率曲线，并用实际图片进行测试，显示出良好的仿真效果。
四、 如何解决无线图传系统中的信号干扰
在解决无线图传系统中的信号干扰问题时，尤其是在复杂环境下，可以采取以下几种方法：
- 避免干扰源：信号干扰可能来自于周围的无线电、通讯设备等。通过避免这些干扰源，可以减少信号干扰对图传系统的影响。
- 频点调整：将图传的频点与遥控器的频点拉开距离，频点相差越远，滤波器的效果就越好，从而减少频点之间的干扰。
- 屏蔽措施：对数传模块和会产生电磁干扰的部件采取屏蔽措施，并使用特性阻抗为50Ω的射频同轴电缆连接，以减少电磁干扰对信号的影响。
- 信号干扰屏蔽器：使用信号干扰屏蔽器，如SMa-818B5型号，可以有效屏蔽移动/联通/电信所有的2G、3G、4G/5G和WIFI信号的各个频段，特别加强了针对3G、4G、5G的功率推动，确保每个通道输出功率达到2W。
- 环境自适应算法：采用环境自适应的无线传感器网络定位算法，通过改进的RSSI测距方法，消去信号衰减因子对定位算法的影响，从而使算法能实现对环境的认知。这种方法可以提高无线传感器网络的节点定位精度和环境适应性。
五、 无线图传系统中MIMO技术的最新研究和应用
在无线图传系统中，MIMO(多输入多输出)技术的最新研究进展和应用案例主要集中在以下几个方面：
大规模MIMO技术利用超高天线维度来充分挖掘和利用空间资源，从而显著提升无线通信系统的性能。例如，大规模MIMO在卫星通信、毫米波通信和3D通信等领域的应用中，通过优化设计方法，实现了更高的传输效率和更广的覆盖范围。
3D MIMO技术是将5G技术应用到4G网络中的典型案例。相比现有的4G技术，采用3D MIMO技术的小区下行和上行平均吞吐量分别是现有4G基站的2~5倍和2倍。这一技术不仅提升了网络的传输速率，还增强了网络的覆盖能力。
在MIMO系统中，信道估计是至关重要的环节。最新的研究进展包括基于压缩感知的MIMO信道估计技术，这种技术可以有效提高信道估计的精度和效率。此外，还有针对宽带毫米波大规模MIMO系统的去网格化信道估计技术，这些技术在实际应用中表现出色。
MIMO波束成形技术在无线通信系统中发挥着越来越重要的作用。通过多个发射天线和接收天线来检测目标回波，MIMO波束成形技术能够提高空间分辨率和目标检测能力，从而提升通信系统的性能。
在URLLC场景下，研究人员提出了新型空时二维信道编码方案，以应对低时延和高可靠性要求。这些创新性设计使得MIMO技术在超可靠低时延通信中得到了广泛应用。
短波MIMO通信的研究也取得了显著进展。研究人员通过开创性的工作，探索了在HF频段应用MIMO技术的可行性，这为短波通信领域带来了新的可能性。
大规模MIMO利用超高天线维度充分挖掘利用空间资源，结合人工智能技术，可以进一步提升无线通信系统的性能和效率。
MIMO技术在无线图传系统中的最新研究进展涵盖了从大规模MIMO传输、3D MIMO、信道估计、波束成形到短波通信等多个方面，并在实际应用中取得了显著成效。
