Сжатие данных при телеизмерениях (стр. 1 из 3)

Введение

Вводные замечания

Глава 1. Классификация и основные характеристики метода сжатия данных

Глава 2. Программируемые РТМС

Глава 3. Адаптивные методы сжатия

4.1 Алгоритмы полиноминальных методов сжатия

4.2 Экстраполяционные методы сжатия

4.3 Оптимальное линейное предсказание

4.4 Интерполяционные методы сжатия

4.5 Сравнение полиномиальных методов сжатия

Заключение

Список литературы:

Введение

Телекоммуникации являются одной из наиболее быстро развивающихся областей современной науки и техники. Жизнь современного общества уже невозможно представить без тех достижений, которые были сделаны в этой отрасли за немногим более ста лет развития. Отличительная особенность нашего времени - непрерывно возрастающая потребность в передаче потоков информации на большие расстояния. Это обусловлено многими причинами, и в первую очередь тем, что связь стала одним из самых мощных рычагов управления экономикой страны. Одновременно, претерпевая значительные изменения, становясь многосторонней и всеобъемлющей, электросвязь каждой страны становится все более интегрированной в мировое телекоммуникационное пространство.

Вводные замечания

В системе с циклической дискретизацией избыточность данных возникает даже при правильно выбранной частоте опроса датчиков, т.к. при мало меняющихся во времени параметрах частота опроса остается той же, что и на участках, где такая частота является необходимой. Т.о., целью сжатия данных является формирование минимального количества координат, обеспечивающих воспроизведение первичного сигнала с заданной вероятностью. Для пояснения вышесказанного рассмотрим изменение некоторой функции на интервале представления (рисунок 1).

Рисунок 1

Передача дискретных значений

на участке дает избыточную информацию о поведении функции . Передача избыточной информации приводит к расширению полосы частот в канале связи, увеличивает время необходимое для обработки информации и расход энергии источника питания.

Т.о., сжатие объема сообщений позволяет:

1. Уменьшить требуемую пропускную способность канала передачи информации, а также объем памяти запоминающих устройств.

2. Увеличить оперативность получения необходимой информации.

3. Уменьшить требования к весу, объему, энергетическим показателям различных устройств РТМС.

Сократить избыточность информации можно в различных сечениях тракта РТМС (рисунок 2), где Д – датчики, УСИ – устройство сокращения информации, РТС – радиотехническая система, ЛС – линия связи, УОИ – устройство обработки информации.

Рисунок 2

Сжимать информацию можно:

1. На выходе Д путем предварительной обработки информации, например, с помощью адаптивной коммутации.

2. На выходе РТМС с целью разгрузки системы передачи информации, например, путем рационального кодирования и используя необратимые методы сжатия.

3. На входе устройств первичной обработки путем отбора наиболее важной информации.

Глава 1. Классификация и основные характеристики метода сжатия данных

Существует несколько методов сжатия объема сообщения (рисунок 3), где ИИД – исключение избыточных данных, АД – адаптивная дискретизация, АК – адаптивная коммутация, АРЧ – автоматическая регулировка частоты опроса сигнала.

Рисунок 3

По возможности восстановления исходного сигнала все методы сжатия делятся на необратимые и квазиобратимые. К необратимым относятся методы, при которых на приемную сторону передается не сам сигнал как функция времени, а какие-то его характеристики. Имея эти характеристики невозможно восстановить исходный сигнал как функцию времени. В качестве таких характеристик могут выступать спектральная плотность мощности, функция плотности вероятности, форма корреляционной функции. К квазиобратимым относятся методы допускающие восстановление исходного сигнала с определенной степенью верности.

Программируемые представления предполагают возможность изменения способа представления или его показателей, например частоты опроса, в ходе работы системы. Смена режима производится или по решению оператора или по определенной программе. Число различных основных показателей такого представления обычно ограничено.

К методам сжатия данных путем эффективного кодирования относятся методы представления измеряемой информации в дискретной форме, требующие минимального количества символов при заданных показателях верности. К эффективному кодированию относится статистическое и рациональное кодирование. Алгоритмы статистического кодирования позволяют сократить число двоичных символов в коде при передаче отдельных фрагментов сообщений с большой вероятностью появления. Например, гласные имеют большую вероятность появления, поэтому их можно кодировать кодом с минимальным количеством символов и наоборот. Алгоритмы рационального кодирования обеспечивают передачу сообщений с минимальным количеством символов при том же качестве восстановления сигналов в условиях априорной неопределенности относительно вероятностных и спектральных характеристик.

Адаптивные методы сжатия данных позволяют уменьшить среднюю частоту дискретизации. Они основаны на кусочной аппроксимации измеряемой величины более простой функцией времени и передаче дискретных значений измеряемой величины при достижении погрешностью аппроксимации некоторого заданного значения. Для реализации адаптивных методов могут применяться адаптивная коммутация каналов, адаптивная дискретизация и исключение избыточных данных. Возможно применение комбинированного метода, сочетающего в себе принципы программируемых систем и систем, исключающих избыточные данные. В некотором случае целесообразно применять РТМС с автоматическим регулированием частоты опроса датчиков. Адаптивные методы делятся на одно- и двухпараметрические. В случае однопараметрической адаптации может фиксироваться длительность интервала сообщения и тогда изменяется число формируемых координат или может фиксироваться число формируемых координат и тогда изменяется длительность интервала сообщения. При двухпараметрической адаптации изменяется число формируемых координат и длительность сообщений. РТМС со сжатием данных характеризуется рядом коэффициентов:

1. Коэффициент сжатия данных - определяется как отношение

отсчета измеряемой величины, передаваемой без сжатия, к количеству отсчетов в системе со сжатием, за продолжительность времени при заданной верности :

. ( 1)

Существует информационная трактовка этого коэффициента:

, ( 2)

где

- количество передаваемой информации в системе без сжатия, - среднее количество передаваемой информации в системе со сжатием.

2. Коэффициент эффективности, позволяющий получить сравнительную оценку различных методов сжатия.

, ( 3)

где

- минимальное количество информации, которое при заданном ограничении, например, длительности интервала представления, необходимо передавать в системе. Коэффициент эффективности является абсолютной характеристикой способа представления сообщения в данном классе.

3. Коэффициент помехоустойчивости, характеризующий чувствительность сообщения к искажению координат

( 4)

где

- значения показателя верности в системе без сжатия и со сжатием данных. Помехоустойчивость системы может характеризоваться коэффициентами сжатия по полосе и мощности.

, ( 5)

где

- полоса частот и мощность источника питания на передающей стороне в системе без сжатия и со сжатием данных, обеспечивающие ту же верность.

4. Время задержки сообщения в аппаратуре сжатия -

. На этот параметр накладываются ограничения, определяемые временем протекания аварийных процессов, т.к. в этом случае вся накопленная в оперативной памяти информация может быть потеряна.

5. Коэффициент сложности алгоритма - характеризует среднее число вычисляемых операций или команд, реализуемых аппаратурой сжатия данных для вычисления одной координаты.

Глава 2. Программируемые РТМС

В рассматриваемых РТМС сокращение избыточности достигается за счет установления на некотором отрезке времени для каждого параметра или группы параметров своей частоты опроса. Установка частоты опроса

осуществляется по известным максимальным характеристикам параметров: граничной частоты спектра, минимальным интервалом корреляции и максимальной скорости изменения параметра. Для программного изменения частоты опроса должны быть известны указанные априорные сведения. На рисунке 4 показано, что на интервалах частота опроса меняется дискретно.