НАУКА и ОБРАЗОВАНИЕ

Файл статьи: Sidyakin_I_M.pdf (1025.89Кб)

УДК 004.632.4

Россия, МГТУ им. Н.Э. Баумана

Эффективность обратимых алгоритмов сжатия во многом определяется тем, насколько точно подобрана  модель предсказывающая поведение обрабатываемых данных. Характерной особенностью телеметрической информации является быстрое изменение статистических свойств контролируемых параметров при переключении режимов работы объекта или возникновения аварийных ситуаций. В этих условиях применение адаптивных методов сжатия позволяет существенно улучшить характеристики системы сжатия за счет повышения точности предсказания.  В статье приведены результаты исследований метода обратимого сжатия телеметрической информации построенного на основе адаптивного алгоритма линейного предсказания  на этапе декорреляции данных. Приводятся результаты исследований эффективности декоррелятора, использующего метод нормализованного наименьшего среднеквадратического отклонения и экспериментальное сравнение нескольких стратегий декорреляции. Определение эффективности работы алгоритмов  на этом промежуточном этапе декорреляции производится на основе экспериментально полученных значений дисперсии и энтропии ошибок предсказания. В экспериментах использовались характерные для систем телеизмерений источники данных: параметры систем автоматического управления, записанные в лабораторных условиях, такие как температура, давление и данные позиционирования. Эти данные формируют поток телеметрической информации в соответствии со стандартом IRIG-106, который широко используется в аэро-космической промышленности. Эксперименты проводились с разными видами телеметрических кадров, составленных на основе одно- и двух- ступенчатой  системы коммутации  каналов.  Исследованы комбинации адаптивного предсказателя с различными методами кодирования источника, включая метод Хаффмана, арифметическое кодирование и коды Райса. Проведено сравнение эффективности нескольких комбинаций алгоритмов декорреляции и энтропийного кодирования для сжатия данных телеизмерений. Получены количественные показатели, позволяющие оценить эффект применения адаптивных методов декорреляции в процедуре сжатия телеметрической информации.  На основе полученных экспериментальных данных выработаны рекомендации по разработке системы обратимого сжатия для этого вида информации.

1. Lossless Data Compression. Report Concerning Space Data System Standard. Informational Report CCSDS 120.0-G-3 Green Book. April 2013.
2. Staudinger P., Hershey J., Grabb M., Joshi N., Ross F., Nowak T. Lossless Compression for Archiving Satellite Telemetry Data // 2000 IEEE Aerospace Conference Proceedings. Vol. 2. IEEE, 2000. P. 299-304. DOI: 10.1109/AERO.2000.878236
3. Konecki M., Kudelic R., Lovrencic A. Efficiency of Lossless Data Compression // 2011 Proc. of the 34th International Convention MIPRO (Opatija, 23-27 May 2011). IEEE, 2011. P. 810-815.
4. IRIG Standard 106-13. Part 1: Telemetry Standards. Secretariat Range Commanders Council Us Army White Sand Missile Range, New Mexico 88002-5110, 2013. Available at: http://www.irig106.org/docs/106-13/, accessed 01.03.2014.
5. Mandyam G., Magotra N., Stearns S.D. Lossless Waveform Compression. CiteSeer^x, 2004. 32 p. Available at: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.49.2138&rank=1 accessed 01.03.2014.
6. Hans M., Schafer R.W. Lossless Compression of Digital Audio. Technical Report. Hewlett-Packard Company, 1999. 37 p.
7. Robinson T. SHORTEN: Simple Lossless and Near-lossless Waveform Compression. Technical Report Cued / F-Infeng / Tr.156. Cambridge University, 1994. 16 p.
8. McCoy J.W., Magotra N., Stearns S. Lossless predictive coding // IEEE Proceedings of the 37th Midwest Symposium on Circuits and Systems. Vol. 2. IEEE, 1994. P. 927-930. DOI: 10.1109/MWSCAS.1994.518963
9. Magotra N., McCoy W., Livingston F., Stearns S. Lossless data compression using adaptive filters // 1995 International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing International Conference (ICASSP). Vol. 2. IEEE, 1995. P. 1217-1220. DOI: 10.1109/ICASSP.1995.480457
10. Mandyam G, Magotra N, McCoy W. Lossless seismic data compression using adaptive linear prediction // International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS’96). Vol. 2. IEEE, 1996. P. 1029-1031. DOI: 10.1109/IGARSS.1996.516556
11. Haykin S. Adaptive Filter Theory. 3^rd ed. Prentice Hall, Inc., Upper Saddle River, NJ, 1996. P. 365-440.
12. Poularikas A.D., Ramadan Z.M. Adaptive Filtering Primer with MATLAB. Taylor & Francis Group LLC, 2006. P. 101-167.
13. Douglas S.C., Losada R. Adaptive filters in Matlab: from novice to expert // Proceedings of 2002 IEEE 10^th Digital Signal Processing Workshop and the 2^nd Signal Processing Education Workshop. IEEE, 2002. P. 168-173. DOI: 10.1109/DSPWS.2002.1231097
14. Raj Kumar Thenua, Agarwal S.K. Simulation and performance analysis of adaptive filter in noise cancellation // International Journal of Engineering Science and Technology, India. 2010. Vol. 2, no. 9. P. 4373-4378.
15. Эльшафеи М.А., Сидякин И.М. Имитация передачи данных телеизмерений в канале с шумами // Инженерный вестник. 2014. № 1. Режим доступа: http://engbul.bmstu.ru/doc/697480.html (дата обращения 01.03.2014).
16. David A. Huffman. A Method for the Construction of Minimum-Redundancy Codes // Proceedings of the I.R.E., 1952. P. 1098-1101.
17. Rissanen J., Langdon Jr. G.G. Arithmetic Coding // IBM Journal of Research and Development. 1979. Vol. 23, no. 2. P. 149-162.
18. Howard P.G., Vitter J.S. Analysis Of Arithmetic Coding for Data Compression // Data Compression Conference (DDC’91) (Snowbird, Utah, 08-11 April 1991). IEEE, 1991. P. 3-12. DOI: 10.1109/DCC.1991.213368
19. Howard P.G., Vitter J.S. Arithmetic Coding for Data Compression // Proceedings of the IEEE. 1994. Vol. 82, iss. 6. P. 857-865. DOI: 10.1109/5.286189
20. Stems S.D. Arithmetic Coding in Lossless Waveform Compression // IEEE Transactions on Signal Processing. 1995. Vol. 43, no. 8. P. 1874-1879. DOI: 10.1109/78.403346
21. Moffat A., Neal R.M., Witten I.H. Arithmetic Coding Revisited // ACM Transactions on Information Systems. 1998. Vol. 16, no. 3. P. 256-294. DOI:10.1145/290159.290162
22. Rice R.F. Some Practical Universal Noiseless Coding Techniques. Technical Report. Jet Propulsion Laboratory Jpl-79-22, 1979. 130 p.