СПОСОБ СОЗДАНИЯ КОНТЕКСТА ДЛЯ СЖАТИЯ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ДАННЫХ И СПОСОБ ПРОВЕДЕНИЯ ИЗМЕРЕНИЙ
METHOD OF CONTEXT CREATION FOR MEASUREMENT DATA COMPRESSION AND MEASUREMENT METHOD

Область техники
Изобретение относится к способам создания контекста, телеметрии и сжатию данных и может найти свое применение при трансляции данных измерений, например, с космических аппаратов, в системах контроля и мониторинга, при проведении измерений в труднодоступных местах, а также при хранении измерительных данных, например, в черных ящиках самолетов и судов.
Описание уровня техники
Существует многообразие задач контроля, мониторинга и проведения удаленных измерений посредством датчиков и/или измерительных комплексов, а также известны задачи долговременного хранения данных таких измерений на запоминающих устройствах, в том числе устройствах повышенной надежности. Организация такого рода измерительных систем и устройств для хранения данных во многих случаях сталкивается с ограничениями, связанными с объемами и/или скоростью передачи данных между измерительными и принимающими устройствами, либо с ограничениями объема предоставляемого для хранения данных. Такие ограничения, в свою очередь, приводят к необходимости предварительного сжатия измерительных данных перед их передачей или сохранением.
Известны способы сжатия данных, основанные на словарных, например семейство алгоритмов Лемпела-Зива (Ziv J. and LempelA. 1977. A universal algorithms for sequental data compression. IEEE Trans. Inf. Theory IT-23, 3, 3 (May), 337-343 [1]) или вероятностных, например алгоритмы Хаффмана (Huffman D.A. А method for the construction of minimum redundancy codes. In Proceeding of the Institute of Electrical and Radio Engineers. 40 Sept. 1952, стр.1098-1101 [2]) и арифметического кодирования (Langdon G.G. An introduction to arithmetic coding. IBM J.Res.Dev. 28 Mart 1984, 135-149 [3]), методах вычисления замещающего кода. Однако без учета специфики и/или энтропии сжимаемой информации эти способы предполагают относительно невысокий эффект сжатия. Известны способы повышения эффективности сжатия данных способами [1-3] посредством применения универсальных контекстных и адаптивных моделей данных и/или применения предварительных, например, частично-сортирующих, преобразований данных, однако по сравнению с учитывающими специфику сжимаемой информации контекстными моделями такие способы либо дают меньший эффект сжатия, либо приводят к ограничениям, связанным с дополнительными затратами при кодировании. Таким образом, проблема быстрого сжатия данных с высоким коэффициентом сводится к созданию контекстных моделей данных, учитывающих специфику сжимаемой информации.
Известны способы сжатия данных, предназначенные для сжатия измерительной информации конкретного вида, учитывающие специфику и предлагающие высокую степень сжатия для измерительных данных соответствующих этой специфике, например многопроходный способ сжатия данных виброизмерений, патент RU №2071123 [4]. Недостатком данного рода способов для решения реальных задач ограничения данных при проведении измерений обычно является их строгая специализация на составе и виде проводимых измерений, что, в свою очередь, приводит к сложностям при необходимости сжатия большого количества параметров разнородного поведения.
Перечисленные способы сжатия данных [1-4], включая способы повышения их эффективности, направлены на решение той же задачи ограничения количества данных (замену данных кодом меньшей длины), что и заявленное изобретение, поэтому, в некотором смысле, эти способы являются его аналогами. Заявленные способы, однако, не являются, по своей сути, способами сжатия данных и не накладывают ограничений на применение каких-либо способов сжатия данных при своем осуществлении, а только определяют порядок их применения, включая порядок применения способов повышения их эффективности (прогнозирования и снижения энтропии) для задачи ограничения количества данных при проведении измерений. Таким подходом обеспечивается универсальность сжатия для большого набора измеряемых параметров различного поведения.
Существенным также является отличие между задачей создания контекста для сжатия данных и задачей проведения измерений, из которых первая направлена, в основном, на достижение максимальной степени сжатия с минимальными потерями или без потерь информации, уменьшение количества данных при их передаче и/или хранении, адаптацию к форматам и/или условиям среды передачи. Задача же проведения измерений направлена на обеспечение достаточности данных, получаемых в результате измерений, для осуществления целей их проведения, выбор методики измерений и состава датчиков, определение состава и порядка проведения измерений, установления диапазонов возможных значений измеряемых параметров и т.п. Исходя из этих различий мы представляем свое техническое решение для задачи ограничения количества данных при проведении измерений как группу из двух изобретений - способ создания контекста для сжатия измерительных данных и способ проведения измерений, для каждого из которых также имеются известные аналоги, при этом единство изобретательского замысла обеспечивается использованием первого вторым. Большинство этих аналогов, однако, имеют мало общего с заявленными способами: способы создания контекста, обычно, направлены на оптимизацию использования среды передачи данных, а способы проведения измерений, преимущественно, описывают конкретные измерительные задачи. Поэтому мы приведем только по одному, наиболее близкому, аналогу для заявленных способов создания контекста для сжатия измерительных данных и проведения измерений соответственно.
Известен способ и система создания контекста для сжатия сообщений в беспроводной связи, патент RU №2273091 [5], найденный авторами наиболее близким к заявленному способу создания контекста для сжатия измерительных данных (прототипом). Также как и заявленный способ, способ и система [5] направлены на создание контекста для сжатия данных и его существенными признаками, присущими заявленному способу, являются синхронизация и постоянное хранение информации, характерной для конкретных устройств, которая используется при кодировании (компрессии) и декодировании (декомпрессии) транслируемых данных (сообщений). Однако в соответствии со способом и системой [5] состав и вид информации, используемой для кодирования и декодирования, не содержит специфики, присущей задаче проведения измерений, что, в свою очередь, не позволяет обеспечить в достаточной мере эффективную передачу измерительной информации с использованием способа и системы [5] в чистом виде. Заметим, что заявленный способ создания контекста для сжатия измерительной информации может быть использован не только для обеспечения беспроводной связи, например предполагается возможность его использования для хранения в сжатом виде архивов измерительной информации, при этом характерные существенные признаки, общие для заявленного способа и способа и системы [5], сохраняются.
Известны способы и системы сжатия данных, патент RU №2371741 [6], найденные авторами наиболее близким аналогом к заявленному способу проведения измерений (прототипом). Существенными признаками способов и систем [6], присущими заявленному способу проведения измерений, являются: сжатее измерительных данных (перед передачей), использование при сжатии методов прогнозирования измерений, сжатие информации измерений с потерями и/или без потерь. Однако способы и системы [6] не предполагают создания универсального контекста для совместного кодирования и дальнейшей, при необходимости, передачи большого набора параметров, что в общем случае не позволяет с должной эффективностью осуществлять сжатие большого набора измерительных данных при непосредственном использовании этих способов и систем. Кроме того, в частных случаях применения заявленного способа проведения измерений возможно совместное формирование контекста сжатия, то есть прогнозирование и снижение энтропии измерительных данных одних параметров исходя из поведения других, что также является отличительным преимуществом заявленного способа проведения измерений по сравнению со способами и системами [6].
Отметим, что указанные отличия заявленных способов от найденных прототипов относятся к детализации контекстной модели данных проводимых измерений, а следовательно, в соответствии с общими, изложенными выше соображениями о применении методов сжатия направлены на повышение эффективности сжатия измерительных данных, то есть повышение коэффициентов сжатия и/или скорости кодирования.
Сущность изобретения
Настоящим изобретением предлагается универсальное решение для задачи ограничения данных при проведении измерений большого количества параметров разнородного поведения.
Изобретение предполагает создание контекста для сжатия измерительных данных, при котором постоянно хранят и синхронизируют между устройствами, осуществляющими кодирование и декодирование информацию, характерную для устройств, обеспечивающих измерения, то есть формирующих измерительную информацию или принимающих ее от других устройств, а также характерную для условий, в которых проводятся измерения. Более точно, между кодером и декодером хранят информацию, представляющую собой один или несколько связанных между собой массивов данных о параметрах измерений и один или несколько массивов данных о составе измерений. При этом в массивах данных о параметрах измерений определяют индексы для параметров измерений, обеспечиваемых на соответствующем устройстве, а также определяют для измерительных параметров методы и настройки методов прогнозирования и/или сжатия данных. В массивах данных о составе измерений, посредством индексов из массивов данных о параметрах измерений, хранят информацию о составе и порядке кодирования измерительных данных и вычисления ожидаемых значений в соответствии с циклами измерений, проводимых на соответствующем обеспечивающем измерения устройстве.
В соответствии с одним из вариантов способа создания контекста для сжатия измерительных данных в массивах данных о параметрах измерений и/или в связанных с ними массивах данных дополнительно хранят текущие и/или стартовые ожидаемые значения для измерительных параметров устройств, при этом текущие ожидаемые значения формируют в процессе сжатия и извлечения раздельно (синхронно) на основе данных, уже прошедших кодирование или уже извлеченных из кода, соответственно, кодируют разности между реальными и ожидаемыми значениями измеряемых параметров, а при декодировании исходное значение вычисляют как сумму извлеченной разности и ожидаемого значения, стартовые же ожидаемые значения и методы вычисления текущих ожидаемых значений согласуют между кодером и декодером.
Согласно одному из вариантов использования данного изобретения стартовые ожидаемые значения, в случае их использования, могут быть применены для создания ключа безопасности данных при передаче или хранении.
В соответствии принципами заявленного способа создания контекста для сжатия измерительных данных, с целью удобства и/или в зависимости от условий среды передачи закодированных данных, при кодировании с использованием вышеописанного контекста получаемый код делят на блоки, которые лимитируют по длине, времени измерений или количеству циклов измерений, закодированных в одном таком блоке.
В соответствии с принципами заявленного способа создания контекста для сжатия измерительных данных рекомендуется подход, при котором данные измерений кодируют без потерь, при этом потери информации для достижения более высоких коэффициентов сжатия определяют (и, посредством этого, контролируют) на этапе проведения измерений. Для этих целей изобретение включает в себя способ проведения измерений, при котором измерительные данные кодируют для ограничения объема и/или обеспечения безопасности измерительных данных. При этом порядок кодирования параметров измерений, а также применяемые для кодирования параметров измерений методы вычисления ожидаемых значений и методы сжатия определяют в соответствии контекстом, созданным вышеописанным способом создания контекста для сжатия измерительных данных.
В рамках заявленного способа проведения измерений возможен вариант, при котором часть параметров перед кодированием дополнительно модулируют с целью уменьшения энтропии и, как следствие, повышения степени сжатия данных. Данный вариант использования изобретения обеспечивает контроль потери информации и достаточность измерительных данных для целей проведения измерений на этапе их проведения исходя из требуемой и/или реальной точности измерений для выбранной методики проведения измерений.
В качестве дополнительной возможности использования заявленного способа проведения измерений предлагается вариант, при котором снижение коэффициента сжатия (увеличение размера кода) используют для идентификации аномальных измерений и/или неисправностей.
Целью заявленных способов создания контекста для сжатия измерительных данных и проведения измерений является ограничение количества данных для передачи и/или хранении при проведении измерений. Техническим результатом, в общем случае (то есть при заранее неопределенных частных вариантах использования и применяемых методах сжатия данных), предполагается расширение набора технических средств, используемых для ограничения количества и/или обеспечения безопасности измерительной информации. Представленный технический результат в соответствии с Регламентом ИЗ требует подтверждения реализуемости заявленных способов, поэтому при описании осуществления изложено конструктивное доказательство возможности совместного использования этих способов.
Дополнительным техническим результатом заявленного способа создания контекста для сжатия измерительных данных в частных случаях его применения является повышение коэффициента сжатия и/или скорости кодирования измерительных данных. Результат достигается за счет достаточности способа создания контекста для прямого применения вероятностных методов кодирования; за счет минимизации количества информации, необходимой для передачи данных о составе и порядке извлечения из кода параметров измерений (особенно эффективно при большом количестве измеряемых параметров); за счет возможности перекрестного прогнозирования параметров, где под перекрестным прогнозированием параметров понимается предсказание поведения, по меньшей мере, одного параметра, на основе предшествующих значений одного или нескольких параметров, то есть уже прошедших кодирование или уже извлеченных из кода на кодере и на декодере соответственно.
Актуальным примером применения заявленных способа создания контекста для сжатия измерительных данных и способа проведения измерений является получение информации широкого набора измерений с витка орбиты космических аппаратов (КА) негеостационарных орбит, большую часть времени проводящихся вне зоны видимости наземных пунктов приема информации.
Краткое описание чертежей
Фиг.1 - Упрощенный пример схемы проведения измерений на КА для демонстрации осуществления изобретения.
Фиг.2 - Структура кадров, формируемых в соответствии с циклами измерений аппаратуры для примера измерительной схемы фиг.1.
Фиг.3 - Пример гистограммы разностей между соседними значениями однобайтовых символов, ее кусочно-линейная аппроксимация и коэффициенты параметризации вычисления интервалов вероятности для их кодирования арифметическим методом.
Фиг.4 - Общая структура массивов данных о параметрах измерений и массивов данных о составе измерений.
Фиг.5 - Пример таблицы описаний параметров фиг.4 для параметров, составляющих структуру кадров фиг.2.
Осуществление изобретения
Для демонстрации осуществления заявленных изобретений рассмотрим простой пример схемы проведения измерений (см. фиг.1), выполняемых, к примеру, на КА. Сжатие данных, хранение исходных данных (ИД) для сжатия и формирования кадров и параметров, а также формирование контекста сжатия по мере поступления данных производятся на измерительном устройстве 1. В соответствии с нашим примером (см. фиг.1) измерительные данные поступают на устройство 1 посредством опроса им непосредственно связанных с ним датчиков - датчик дозы 5, либо опроса устройством 1 других измерительных устройств - устройства 3 стандартной телеметрии КА. При этом опрос может проводиться как напрямую, так и посредством других устройств, например устройства 2, использующегося для модуляции измерений устройства 3 с целью снижения энтропии. Кроме того, измерения давления и температуры газа двигательной установки (ДУ) проводятся измерительным устройством 4 и затем передаются на измерительное устройство 1 в соответствии с выбранной методикой проведения измерений для ДУ, допустим, эти измерения проводятся и передаются только во время работы ДУ.
Характерной особенностью фактически любых измерений является цикличность их проведения. Даже в случае проведения измерений постоянных величин, без учета характера их изменения, обычно, для достижения необходимой точности, проводится несколько измерений. В общем случае информация практически любого измерительного оборудования может быть разбита на циклы, в соответствие с которыми сформированы измерительные кадры - последовательности данных, содержащих результаты измерений, при необходимости снабженные дополнительной информацией о собственном составе. Такие кадры в пределах цикла измерений могут быть сформированы различными способами и в общем случае методы их формирования зависят от характера проводимых измерений. В нашем примере мы рассмотрим наиболее простой вариант формирования измерительных кадров, при котором кадры формируются в том порядке, в котором они и должны быть закодированы.
На фиг.2 представлен вариант структуры измерительных кадров, формируемых при проведении измерений по схеме фиг.1, каждая ячейка в таблицах фиг.2 представляет собой один байт информации (символ) соответствующего кадра системы. Использование побайтового представления кадров данных при описании обусловлено выбором метода сжатия данных - для нашего примера это метод арифметического кодирования, наиболее эффективный при ограниченном алфавите. Как отмечалось выше, заявленный способ создания контекста для сжатия измерительных данных не ограничивает нас в использовании методов кодирования данных, однако, для демонстрации его преимуществ наиболее удобным представляется метод арифметического кодирования. Удобство обусловлено наглядностью одновременной демонстрации:
достаточности заявленного способа для прямого использования вероятностных методов кодирования, удобства управления коэффициентом сжатия данных только за счет изменения содержащихся в ИД настроек, а также эффективности повышения коэффициента сжатия за счет выбора методики проведения измерений.
15
15
15
15
Использование арифметического кодирования подразумевает также вычисление интервалов вероятности значений символа. В нашем примере будут кодироваться разности между значением параметра измерений (символа) и вычисленным для него по кольцу, в соответствии с количеством бит его представления, ожидаемым значением. При этом преимущественно используется однобайтовый алфавит метода арифметического кодирования. Вероятности однобайтовых символов мы будем задавать целым числом размером от 0 до 2 (определяется возможностью ограничения 4-мя байтами при вычислении кода арифметического метода), представляющим собой нормированную на 2 реальную вероятность, изменяющуюся в промежутке от 0 до 1. Расчет интервалов вероятности производится в соответствии со схемой, приведенной на фиг.3, на которой для некоторого однобайтового измерения представлена кусочно-линейная аппроксимация нормированной на 2 гистограммы разностей между соседними значениями, параметризованная коэффициентами: Pmin=1÷128 - определяет минимальное значение вероятности для символа; Х1, Х2, Х3 - определяют границы линейных участков на оси х, при этом Х3 также задает точку пересечения соответствующего линейного участка с Pmin, a X2 задает точку пересечения между наклонными линейными участками; К1, К2 - коэффициенты угла наклона соответствующих линейных участков; Method - определяет наличие кусочно-линейного участка слева и справа (0 - симметричные участки, плюс 1 - кусочно-линейный участок только справа, минус 1 - только слева). Интервалы метода арифметического кодирования рассчитываются суммированием значений приведенной функции распределения слева или справа без переходов через 0, суммарная вероятность при этом не должна превышать значения 2, что обеспечивается суммированием вероятностей при вычислении интервала нулевого значения раздельно слева и справа. Отметим, что при таком составе коэффициентов параметризации для быстрого суммирования вероятностей применимы формулы частичных сумм арифметической и геометрической прогрессий. Также обратим внимание, что все значения представленной функции расчета интервалов при целочисленных коэффициентах параметризации также являются целочисленными, что при согласовании правил округления мантиссы арифметического метода между алгоритмами сжатия и извлечения делает однозначным вычисление всех промежуточных значений мантиссы при кодировании.
Итак, сформируем систему ИД, состоящую из связанных массивов данных состава измерений и массивов данных о параметрах измерений, включающих информацию о методах прогнозирования (методах вычисления ожидаемых значений), методах сжатия и о настройках (коэффициентах параметризации для вычислений) для тех и для других. Общая структура этих массивов и связи между ними представлены в виде таблиц на фиг.4. Ключевой таблицей фиг.4, замыкающей на себя все остальные, является таблица описаний параметров, представляющая главный массив данных о параметрах измерений, поэтому рассмотрим ее более подробно. В случае выбранного нами преимущественно однобайтового алфавита, описываемыми этой таблицей параметрами удобнее всего считать однобайтовые символы, соответствующие ячейкам таблиц фиг.2, индексацию которых, в соответствии с заявленным способом создания контекста для сжатия измерительных данных, мы проведем первой, а также назначим для всех параметров соответствующие методы. В таблице фиг.5 приведен вариант индексирования параметров нашего примера, а также выбраны и назначены методы вычисления ожидаемых значений и методы сжатия для всех символов в соответствии с определенными для них индексами (ID символа).
Цифры в колонке «ID метода сжатия» представляют собой идентификаторы выбранных для символов методов сжатия (нумерация соответствует обозначениям фиг.4). Как видно из таблицы фиг.5, большинству символов назначен ID метода сжатия 1, соответствующий арифметическому кодированию однобайтового символа, для которого вероятность рассчитывается в соответствии с описанной выше и приведенной на фиг.3 схемой, а коэффициенты параметризации содержатся в соответствующей таблице «ИД сжатия 1», соответствующей связанному массиву данных о параметрах измерений. Структура этого массива представлена в виде таблицы на фиг.4. Метод сжатия 2 используется для сжатия однобитовых (сигнальных) параметров и соответствует арифметическому кодированию одного бита информации с коэффициентами параметризации, назначенными в соответствии с таблицей «ИД сжатия 2» фиг.4, где поле «№ бита» определяет номер кодируемого бита информации в составе соответствующего байта, a Pmin определяет вероятность несоответствия этого бита ожидаемому значению. В нашем примере таким параметром является единственный параметр «признак наличия тени» (см. фиг.2,в и 5). Заметим, что для кодирования однобитовых значений арифметическим методом точность вычисления вероятностных интервалов повышается, по сравнению с однобайтовыми символами, за счет увеличения количества знаков мантиссы при расчете вероятности на 7, при этом код может быть объединен в один поток при кодировании методами 1 и 2. Наконец метод сжатия 3 в нашем примере демонстрирует возможность кодирования данных в несколько потоков, так, например, параметр «16 Состояние БА» при заранее неизвестном наиболее подходящем для него методе сжатия, в соответствии с назначенным методом сжатия 3, будет передан для кодирования в другой поток. Этот метод кодирования также позволяет увидеть возможность совместного применения заявленного способа проведения измерений с прототипом, так, например, дальнейшая обработка и сжатие данных измерений, кодируемых методом сжатия 3, могут быть проведены в соответствии со способом [6].
Цифры в колонке таблицы «ID метода вычисления ожидаемых значений» фиг.5 представляют собой идентификаторы соответствующих методов, их нумерация совпадает с нумерацией таблиц «ИД методов вычисления ожидаемых значений», приведенных на фиг.4. Метод вычисления ожидаемых значений 0 используется в тех случаях, когда вычисление ожидаемых значений не производится, либо производится другими, например описанными далее, методами. Метод вычисления ожидаемых значений 1 применяется для однобайтовых параметров, ожидаемые значения которых соответствуют их предыдущим значениям, уже прошедшим кодирование, либо смещены от них на постоянную величину, определенную в таблице «ИД метода вычисления ожидаемых значений 1» на фиг.4 коэффициентом параметризации «смещение». Метод вычисления ожидаемых значений 2 демонстрирует возможность вычисления ожидаемых значений для параметров размером больше одного байта при наложенных нами ограничениях алфавита с использованием системы исходных данных заявленного способа создания контекста для сжатия измерительных данных. В нашем примере этот метод используется для вычисления ожидаемого значения двух младших байтов (символов) времени проведения измерений с учетом их известной периодичности для каждого типа кадра. Соответствующая данному методу таблица «ИД вычисления ожидаемых значений 2» содержит следующие коэффициенты параметризации: «ID символа 1» - определяет индекс первого символа (например, старшего байта); «ID символа 2» - определяет индекс второго символа (например, младшего байта); «Смещение» - определяет величину постоянного смещения для опорного 2-х байтового значения, сформированного из 2-х перечисленных символов. В соответствии с методом вычисления ожидаемых значений 2 из таблицы описаний параметров (см. фиг.4) извлекаются ожидаемые значения, соответствующие ID символов 1 и 2, затем к полученному опорному значению добавляется смещение и новые ожидаемые значения возвращаются в таблицу описаний параметров по тем же ID символов, откуда они и были взяты. И, наконец, метод вычисления ожидаемых значений 3 используется для символов, ожидаемые значения которых предполагаются постоянными, равными настройке «значение» таблицы «ИД метода вычисления ожидаемых значений 3».
Структуру таблицы описаний параметров на фиг.4 завершают две колонки стартового ожидаемого значения (наиболее вероятного или используемого в качестве ключа безопасности) и текущего (вычисленного для соответствующего символа) ожидаемого значения. Отметим, что эти колонки также могут быть при необходимости, например при различии типов измеряемых значений, отделены от общей структуры таблицы описаний параметров в связанную по ID символа таблицу. Также отметим, что, например, при использовании только одного метода сжатия или только одного метода вычисления контекста для всех параметров соответствующие связанные таблицы могут быть совмещены с таблицей описаний параметров.
В завершение описания заявленного способа создания контекста для сжатия измерительных данных покажем, как на основе приведенной на фиг.4 системы исходных данных может быть проведено кодирование измерений. В начале кодирования блока данных в таблице описаний параметров производится запись всех ожидаемых значений параметров в соответствии с назначенными для них стартовыми значениями. При получении или по мере формирования кадра исходя из структуры таблицы описания состава кадров на фиг.4 в соответствии с назначенным индексом «ID символа» из таблицы описаний параметров извлекается ссылка на метод сжатия данных, включая данные о коэффициентах параметризации из соответствующей связанной таблицы ИД метода сжатия, если таковая имеется. На основании этих ИД производится кодирование разности между значением соответствующего символа в кадре и ожидаемым для него значением из таблицы описаний параметров. Далее в соответствии с установленным для этого же символа в таблице описаний параметров методом вычисления ожидаемых значений производится пересчет ожидаемых значений в колонке «ожидаемое значение» таблицы описаний параметров, после чего осуществляется переход к кодированию следующего символа и так далее, в цикле до конца кадра. Таким же образом может быть закодировано произвольное число кадров из состава выбранной измерительной схемы. Выход из цикла кодирования блока данных может быть произведен по условию ограничения длины кода при хранении или для передачи за один цикл, либо по времени проведения измерений или по какому-либо другому условию, обеспечивающему удобство дальнейшего использования закодированной информации. Кодирование следующего блока данных начинается с выравнивания стартовых и ожидаемых значений и инициализации настроек метода кодирования.
Декодирование данных осуществляется таким же образом, при этом для каждого кадра первым извлекается общий для всех типов кадров параметр ID типа кадра, на основании него выбирается соответствующая таблица описания состава кадра. Отметим, что при общем для всех типов кадров заголовке возможен порядок кодирования без идентификатора типа кадра, при котором тип кадра определяется по заголовку, а состав и порядок следования параметров заголовка является строго одинаковым для всех типов кадров и может быть даже вынесен в отдельную таблицу состава кадра. Однако такой порядок кодирования менее универсален, так как накладывает достаточно серьезные ограничения на структуру кадров. При необходимости определять тип поступающего кадра наиболее универсальным представляется подход, при котором предварительно (отметим - на основе любых параметров из состава кадра) вычисляется идентификатор типа кадра и, далее, в соответствии с ним производится привязка к конкретной таблице описания состава кадра. При этом вычисленный идентификатор, для возможности определения соответствующей таблицы состава кадра при декодировании, должен быть помещен в код первым с общим для всех типов кадров методом кодирования, что возвращает нас к порядку, соответствующему первому примеру.
Переходя к описанию заявленного способа проведения измерений, разберем подробнее процесс сжатия измерительных данных в нашем примере для каждого измерения, и, одновременно с этим, подробнее раскроем смысл назначений, сделанных нами в таблице описаний параметров на фиг.5:
Поведение идентификатора «ID типа кадра» всецело зависит от выбранной измерительной схемы (частоты накопления кадров) и может быть определено различными способами. При заранее неизвестном его поведении, например, можно воспользоваться ограниченным числом кадров системы. Так, в нашем примере существует всего три типа кадра, поэтому, соответствующим образом назначив идентификаторы и задав для них равные вероятности, при этом считая остальные вероятности минимальными, мы можем уже получить степень сжатия приблизительно в 5 раз (1,5 бита на 8-ми битное измерение) от исходного размера. Больший эффект сжатия может быть достигнут при наличии более точных предположений о поведении идентификатора типа кадров. Например, если для кадров на фиг.2 известно, что кадр 1 с показаниями дозы опрашивается 1 раз в час, кадр 3 с данными телеметрических измерений КА опрашивается 1 раз в минуту, а кадр 2 с показаниями давления и температуры при работе ДУ опрашивается 1 раз в секунду, то вероятность встретить нулевое изменение идентификатора типа кадра будет существенно выше, поэтому, подобрав коэффициенты функции распределения для аппроксимации гистограммы разностей (см. фиг.3) в соответствии с этим предположением, а также назначив 0 в качестве постоянного ожидаемого значения для метода вычисления ожидаемых значений 3 (см. фиг.4), мы можем значительно повысить коэффициент сжатия этого параметра.
Во всех кадрах нашего примера присутствует время проведения измерений, задаваемое четырехбайтовым параметром, предположим, что время у нас измеряется в секундах, либо в тактах процессора, начиная с некоторого, неважно какого для нашего примера, стартового своего значения. Два старших байта времени, в предположении небольших интервалов измерений, будут изменяться между кадрами редко, поэтому для них вполне эффективными являются вычисление ожидаемых значений методом 1 с нулевым заданным смещением, при котором они ожидаются равными предыдущим значениям, и метод сжатия 1, где посредством коэффициентов аппроксимации выбирается наибольшая вероятность нулевой разности. Отметим, что два старших байта времени при соблюдении единства формата времени всех кадров могут быть заданы в таблицах состава кадров одними и теми же идентификаторами символов, что еще больше снижает энтропию их поведения и, следовательно, повышает коэффициент их сжатия.
Два младших байта времени (байты времени 2 и 1 (младший)) изменяются гораздо чаще, однако их поведение также является довольно точно предсказуемым при известном способе проведения измерений. Например, зная точно интервалы, с которыми поступают кадры можно воспользоваться методом вычисления ожидаемых значений 1 и установить смещение для самого младшего байта в соответствие с этим интервалом. Заметим, что если устанавливать смещение только для байта 1, то поведение байта 2 будет предсказывать гораздо сложнее, поэтому в нашем примере (см. таблицу фиг.5) для одного из этих байтов во всех кадрах установлен метод вычисления ожидаемых значений 1 со смещением 0 (ожидаемое значение равно предыдущему), а для второго - метод вычисления ожидаемых значений 2. Коэффициенты параметризации метода вычисления ожидаемых значений 2 при этом содержат соответствующие обоим этим байтам ID символа и ожидаемые значения для них вычисляются совместно со смещением, соответствующим известному для каждого типа кадра периоду измерений. Сжатие байтов времени 2 и 1 также производится в соответствии с методом сжатия 1 и предполагает высокую степень сжатия, по крайней мере, для байта 2. Степень сжатия младшего байта времени (байта 1) в высокой мере зависит от способа проведения измерений, в данном случае от выбора оптимального соотношения между точностью определения времени измерения и точностью формата его хранения, а также, возможно, от точности измерений самого времени на измерительном устройстве. Для уменьшения энтропии данного параметра в соответствии с заявленным способом проведения измерений может быть применена модуляция, связанная с ограничением точности формата хранения времени, с учетом реальной или требуемой точности измерения времени для выбранной методики проведения измерений.
Параметры «приращение дозы» и «доза» (см. кадр 1 на фиг.2 и соответствующие им параметры на фиг.5) в нашем примере являются зависимыми друг от друга: первый из них показывает дозу (например, число срабатываний ионизационной камеры), набранную за интервал измерения, второй - общую суммарную дозу как результат суммирования приращений. В соответствии этим сделаны назначения в таблице описаний параметров фиг.5: для приращения дозы, подсчет которого каждый раз начинается сначала, - это метод вычисления ожидаемых значений 3 с постоянным ожидаемым значением, а для накапливаемой дозы, показания которой зависят от предыдущего ее значения, - это метод вычисления ожидаемых значений 1. Методом снижения энтропии для данного параметра является, например, «загрубление» измерений ионизационной камеры в соответствии с требуемой точностью проведения измерений при выбранной для них методике, которая может быть определена на этапе проектирования датчика. Отметим, что взаимосвязь этих параметров также можно использовать для снижения энтропии их показаний, например, если дополнить методы вычисления ожидаемых значений для одного из них методом, который будет точно вычислять показания другого. Конечно же, в данном примере их совместная передача скорее демонстрирует избыточность данных предназначенных для передачи, так, если передавать только показания дозы, то всегда можно вычислить приращение вычитанием рядом стоящих ее значений. Тем не менее данный пример дополнения методов вычисления ожидаемых значения методами, учитывающими взаимосвязи, демонстрирует возможность снижения энтропии поведения связанных между собой, например, каким-либо известным законом параметров.
Параметры «давление» и «температура газа ДУ» (см. кадр 2 на фиг.2 и соответствующие им параметры на фиг.5) в нашем примере приведены для демонстрации возможности использования заявленного способа создания контекста для сжатия измерительных данных, для сжатия данных, формируемых другим измерительным устройством. Назначенный для них метод сжатия 1 позволяет кодировать эти параметры без потерь в том виде, в котором они получены с измерительного устройства. Использованный способ вычисления ожидаемых значений 1 (предположительно с нулевым смещением) позволяет добиться высокого эффекта сжатия при их гладком поведении, обеспечивающимся большой частотой измерений. Отметим, что для этих параметров также возможно снижение энтропии, например за счет включения в измерительную схему модулирующего устройства (подобного устройству 2 фиг.1) или программного преобразования кадров данных, содержащих эти измерения. Другим решением представляется предварительное согласование (в виде требований) форматов данных и точности измерений устройства 4 для ограничения избыточности данных в соответствии с применяемой схемой проведения измерений при их последующем сжатии.
Параметр «напряжение (модулированное)» (см. фиг.2в) и таблицу описаний параметров на фиг.5) демонстрирует возможность модулирования данных измерений. В нашем примере этот параметр, вместе с двумя описанными выше параметрами «признак наличия тени» и «Состояние БА», содержится в схеме измерений стандартной телеметрии КА (устройство 3 фиг.1). Значение напряжения первичного питания КА передается на Землю в зоне видимости КА, также его значение может быть опрошено и использовано другими системами и устройствами КА для своих целей, в том числе и нашим измерительным устройством 1 (см. фиг.1). Если, к примеру, контроль этого параметра на всем витке орбиты КА и передача этих данных в моменты относительно коротких сеансов связи с ним достаточно накладны и при этом нас интересует только значение напряжения, находящееся за пределами установленной для него нормы, то мы можем поступить следующим образом: Во-первых, согласно таблице фиг.5 назначить способ формирования контекста 3 с постоянным ожидаемым значением, соответствующим середине интервала его нормального поведения. А, во-вторых, на устройстве 2 приравнять значения этого параметра, находящиеся в пределах нормы, к значению середины интервала нормы. Такая модуляция параметра «напряжение» сделает его поведение существенно более предсказуемым, что при сжатии этого параметра назначенным для него в таблице описаний параметров фиг.5 методом сжатия 1 даст существенно больший эффект сжатия, когда напряжение находится в пределах нормы. Заметим, что в случае выхода напряжения за пределы нормы его сжатие по методу 1 может также существенно увеличить объем, требуемый для передачи этого параметра, что, в свою очередь, может быть использовано, например, для сигнализации о неисправности. Так, если все параметры в нашей измерительной системе будут модулированы таким же образом относительно нормы, то признак прироста кода становится универсальным способом сигнализации о неисправности, или автоматизированным признаком аномальных измерений, предлагаемым в заявленном способе проведения измерений.
Наконец, параметр CRC в нашем примере используется для контроля целостности данных. Подход к его сжатию, в зависимости от реализации измерительной схемы, может быть различным: Например, при необходимости контроля целостности кадров после извлечения мы можем выбрать для него любой из перечисленных методов расчета ожидаемых значений и равные интервалы вероятностей для всех разностей, что сделает для него коэффициент сжатия равным единице (один к одному), но, при этом, существенно повысит степень контроля целостности извлекаемого кода. В случае же, когда надежность кода не вызывает сомнений (либо контролируется другими методами) лучшим вариантом будет расчет ожидаемого значения для CRC в соответствии с, собственно, алгоритмом расчета CRC. В нашем примере возможность этого обеспечивает кодирование CRC после всех данных, по которым она рассчитывается (в конце кадра). При таком подходе, во-первых, существенно повышается вероятность предсказания значения CRC, а следовательно, и коэффициент сжатия для нее. Во-вторых, при несоответствии CRC существенно возрастает объем передаваемого кода, что может быть использовано в качестве упомянутой сигнализации о неисправности соответствующего измерительного оборудования.
Преимуществом заявленных способов создания контекста для сжатия измерительных данных и проведения измерений является возможность на основе только ИД (без изменения алгоритмов сжатия и вычисления ожидаемых значений) выбора методов сжатия и состава измеряемых параметров, настройки оптимальных коэффициентов сжатия данных. Так, например, можно провести замену одного датчика на другой при выходе из строя первого, или замену коэффициентов параметризации и/или методов сжатия при изменении энтропии значений параметра. К недостаткам можно отнести необходимость четкого определения для каждого параметра вероятностной картины его поведения, которая, на самом деле, может меняться. На практике, однако, существенные изменения в поведении параметров происходят крайне редко, проблема же может быть решена за счет использования адаптивных методов сжатия.