Исследование методов обратимого сжатия телеметрической информации | Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана
|

Исследование методов обратимого сжатия телеметрической информации

Авторы: Эльшафеи М.А., Сидякин И.М., Харитонов А.С., Ворнычев Д.С. Опубликовано: 23.05.2014
Опубликовано в выпуске: #3(96)/2014  
DOI:

 
Раздел: Информатика и вычислительная техника  
Ключевые слова: телеметрическая информация, коммутация каналов, обратимое сжатие, сжатие без потерь, декорреляция, энтропийное кодирование, кодирование источника, коды Хаффмана, коды Райса, алгоритм Deflate, IRIG-106

Представлены результаты исследования методов обратимого сжатия телеметрической информации. Предложена схема обратимого сжатия, состоящая из двух основных элементов: декорреляции и энтропийного кодирования. Рассмотрены два основных алгоритма декорреляции, основанных на применении линейного предсказания и операции побитового "исключающего или". Проведено сравнение эффективности указанных методов на основе оценки коэффициента усиления дисперсии и энтропии сигнала ошибки на выходе декоррелятора. В экспериментах использованы данные телеизмерений систем автоматического регулирования. Исследованы низкочастотные параметры таких систем (температура, давление и данные позиционирования). Для формирования потока телеметрической информации применен стандарт IRIG-106, широко использующийся в аэрокосмической промышленности. Рассмотрены различные структуры кадров этого стандарта, построенные на схемах коммутации каналов с одной и двумя ступенями коммутации. Исследованы несколько комбинаций методов декорреляции и энтропийного кодирования, включая арифметическое кодирование, методы Хаффмана и Райса. В соответствии с экспериментально полученными данными были сделаны выводы об эффективности применения этих методов для обратимого сжатия телеметрической информации. Выработаны рекомендации по разработке систем обратимого сжатия потока телеметрической информации, содержащего циклически повторяющиеся структуры данных.

Литература

[1] Fout N., Ma Kwan-Liu. An Adaptive prediction-based approach to lossless compression of floating-point volume data // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2012. Vol. 18. No. 12. P. 2295-2304.

[2] Arcangelp J.-P., Crochemore M., Hourcastagnou J.-N., Pin J.E. Compression foran effective management of telemetry data // SPACEOPS’92 Conference Proceedings. NASA Technical Documents: nasa_techdoc_19940019483. 1992. P. 823-830.

[3] Martinez Heras J.-A., Evans D., Timm R. Housekeeping telemetry compression: when, how and why bother // First International Conference IEEE On Advances In Satellite And Space Communications. 2009. P. 35-40.

[4] Lossless Data eompression. Report concerning space data system standard. Informational report CCSDS 120.0-G-3 Green Book. April 2013. Iss. 3.

[5] Staudinger P., Staudinger N., Hershey J., Grabb M., Joshi N., Ross F., Nowak T. Lossless compression for archiving satellite telemetry data // IEEE Aerospace Conference Proceedings. 2000. Vol. 2. P. 299-304.

[6] Maluf D.A., Tran P.B., Tran D. Effective data representation and compression in ground data systems // IEEE Aerospace Conference. 2008. 7 p.

[7] Yongfeng Ren, Xiaohua Liu, Wenqiang Xu, Wendong Zhang. Multi-Channel data structure and real-time compression algorithm research // IEEE A & E Systems Magazine. 2009. P. 1-7.

[8] Konecki M., Kudelic R., Lovrencic A. Efficiency of lossless data compression // Proceedings of the 34th International Convention MIPRO, Opatija, Croatia. 2011. P. 810-815.

[9] Telemetry Standards. IRIG Standard 106-13. Secretariat range commanders council US Army white sand missile range, New Mexico 88002-5110. 2013. URL: http://www.irig106.org/docs/106-13

[10] Giridhar Mandyam, Giridhar M., Neeraj Magotra, Samuel D. Stearns. Lossless waveform compression // Citeseer. 2004. 32 p.

[11] Hans M., Schafer R.W. Lossless compression of digital audio. Technical report. Hewlett-Packard Company. 1999. 37 p.

[12] Robinson T. Simple lossless and near lossless waveform compression. Technical Report CUED/F-INFENG/TR.156. Cambridge University Engineering Department. 1994. 16 p.

[13] Huffman D.A. A method forthe construction of minimum-redundancy codes // Proceedings of the I.R.E. 1965. P. 1098-1101.

[14] Rissanen J.G., Langdon G.Jr. Arithmetic Coding // IBM Develop. Vol. 23. No. 2. 1979. P. 149-162.

[15] Howard P.G., Vitter J.S. Analysis of arithmetic coding for data compression // IEEE Computer Society/NASA/CESDIS. Data Compression Conference, Snowbird, Utah 1991 and Information Processing and Management. Vol. 28. No. 6. 1992. P. 749-763.

[16] Howard P.G., Vitter J.S. Arithmetic coding for data compression // Information Processing And Management. 1994. 8 p.

[17] Stems S.D. Arithmetic coding in lossless waveform compression // IEEE Transactions On Signal. Processing. Vol. 43. No. 8. 1995. P. 1874-1879.

[18] Moffat A., Neal R.M., Witten Z.H. Arithmetic coding revisited // Data Compression Conference. Proceedings ACM Transactions on Information Systems. Vol. 16. No. 3. 1998. P. 256-294.

[19] Rice R.F. Some practical universal noiseless coding techniques. Technical Report. Jet Propulsion Laboratory Jpl-79-22. 1979. 130 p.

[20] Salomon D., Motta G. Handbook of data compression. N.Y.: Springer-Verlag, 2010. P. 399-410.

[21] Gailly J.-L., Adler M. Zlib software copyright 1995-2012. URL: http://www.zlib.net.

[22] Тихонов В.И., Шахтарин Б.И., Сизых В.В. Случайные процессы. Оптимальная фильтрация, экстраполяция и моделирование. М.: Радио и cвязь, 2004. T. 3. 408 c.

[23] Мановцев А.П. Основы теории радиотелеметрии. М.: Энергия, 1973. 592 c.

[24] Дядюнов А.Н., Онищенко Ю.А., Сенин А.И. Адаптивные системы сбора и передачи аналоговой информации. М.: Машиностроение, 1988. 287 c.