在多傳感器測(cè)量系統(tǒng)中，為了精確測(cè)量，需要對(duì)傳感器輸出信號(hào)進(jìn)行高速、高分辨率采樣[1]。這樣勢(shì)必會(huì)產(chǎn)生大量需要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，占用很大的存儲(chǔ)空間，同時(shí)也不便于實(shí)時(shí)傳輸。但在一些嵌入式系統(tǒng)中,由于受到工藝、成本等各種因素的限制，存儲(chǔ)器空間非常有限，以至于經(jīng)常采取降低采樣率的辦法來(lái)達(dá)到節(jié)省存儲(chǔ)空間的目的。為此，在采樣率和分辨率均不能降低的情況下，為了保證測(cè)量精度，對(duì)傳感器信號(hào)進(jìn)行壓縮存儲(chǔ)、傳輸是十分必要的。

    目前，有關(guān)傳感器數(shù)據(jù)壓縮傳輸?shù)难芯坑校?1)參考文獻(xiàn)[2]提出一種存儲(chǔ)有效的漸進(jìn)小波數(shù)據(jù)壓縮算法，使得漸進(jìn)傳送的數(shù)據(jù)單元能產(chǎn)生大的編碼增益，在存儲(chǔ)有效的同時(shí)又能夠節(jié)省網(wǎng)絡(luò)傳輸耗能；(2)參考文獻(xiàn)[3]提出了一種基于改進(jìn)的二叉樹(shù)算法對(duì)原始采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)壓縮，對(duì)采樣數(shù)據(jù)在二維方向上進(jìn)行去冗余處理，從而達(dá)到節(jié)省數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間、提高數(shù)據(jù)傳輸效率的目的；(3)參考文獻(xiàn)[4]針對(duì)測(cè)井傳感器數(shù)據(jù)特征將其分為兩類，第一類采用差分編碼（預(yù)處理），再用Huffman編碼壓縮輸出，第二類采用基于統(tǒng)計(jì)的預(yù)測(cè)模型和分段線性預(yù)測(cè)模型(PLOT)進(jìn)行處理輸出。
    但以上幾種方法都是有損壓縮，無(wú)法完全恢復(fù)出原始數(shù)據(jù)，并且壓縮數(shù)據(jù)前后都有相關(guān)性，沒(méi)有提出一旦出現(xiàn)誤碼或丟包情況將如何正確解壓的問(wèn)題。本文以無(wú)損壓縮方法中性能較優(yōu)的Zlib為基礎(chǔ)，并采取改進(jìn)措施，在保證壓縮率和實(shí)時(shí)性的前提下，解決網(wǎng)絡(luò)傳輸中誤碼和丟包容錯(cuò)問(wèn)題，同時(shí)對(duì)測(cè)井傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行了測(cè)試實(shí)驗(yàn)。
1 Zlib無(wú)損壓縮方法
    無(wú)損壓縮就是利用數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)冗余進(jìn)行壓縮，并可完全回復(fù)原始數(shù)據(jù)而不引起任何失真。典型的無(wú)損壓縮算法如Shanno-Fano編碼、Huffman(哈夫曼)編碼、算術(shù)編碼、游程編碼、LZW編碼、LZ編碼以及應(yīng)用最廣也是最好的結(jié)合LZ和Huffman編碼的DEFLATE編碼，其主要應(yīng)用在RAR、LZMA、Zlib、Gzip、Bzip等壓縮算法中。
    雖然LZMA具有好的壓縮率，但是消耗資源過(guò)大（最小資源消耗在1 MB左右）且壓縮速率很慢，不適合實(shí)際嵌入式應(yīng)用。所以本文選用Zlib壓縮算法，其中SYNC_FLUSH模式下的流程圖如1所示。

    首先初始化程序，然后將待壓縮數(shù)據(jù)存到處理窗口中，用LZ算法對(duì)待壓縮數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。一方面通過(guò)Hash算法生成并不斷更新當(dāng)前塊的壓縮字典；另一方面通過(guò)查找字典將數(shù)據(jù)匹配情況存到緩沖區(qū)中并統(tǒng)計(jì)其頻率。這樣通過(guò)未匹配字節(jié)、匹配長(zhǎng)度和匹配距離描述了原始數(shù)據(jù)的匹配關(guān)系。當(dāng)處理窗口數(shù)據(jù)被處理完之后，再利用動(dòng)態(tài)和靜態(tài)Huffman算法對(duì)其匹配情況進(jìn)行編碼，并比較選擇壓縮效果好的Huffman算法進(jìn)行壓縮編碼輸出。但是如果選擇的是動(dòng)態(tài)Huffman算法，還需要在壓縮數(shù)據(jù)之前用deflate_tree編碼壓縮動(dòng)態(tài)Huffman字典編碼并輸出。當(dāng)每個(gè)壓縮塊完成之后再加上Zlib容錯(cuò)方式，如果是最后一個(gè)壓縮塊，則還需要最后輸出校驗(yàn)信息，否則需要重新初始化壓縮下一個(gè)數(shù)據(jù)塊。
2 改進(jìn)的Zlib算法
2.1 基本思想
    源Zlib壓縮算法中，SYNC_FLUSH模式雖然通過(guò)添加header信息和Zlib容錯(cuò)方式字段實(shí)現(xiàn)分包壓縮，同時(shí)每個(gè)壓縮塊都重新生成字典實(shí)現(xiàn)相互獨(dú)立，但是仍然不能解決容錯(cuò)問(wèn)題，原因如下。
    (1)如果壓縮數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)傳輸過(guò)程中出現(xiàn)誤碼的情況，并且誤碼之后的數(shù)據(jù)又能夠通過(guò)當(dāng)前塊的壓縮字典解壓，但是解壓錯(cuò)誤，而最后輸出錯(cuò)誤的解壓結(jié)果不報(bào)錯(cuò)；
    (2)如果出現(xiàn)丟包的情況，則解壓過(guò)程中會(huì)報(bào)異常且直接終止跳出，導(dǎo)致后面正確的壓縮塊不能正常解壓。
    針對(duì)以上兩個(gè)問(wèn)題，本文提出改進(jìn)并實(shí)現(xiàn)獨(dú)立分包壓縮并且能夠獨(dú)立解壓的方法，以解決因網(wǎng)絡(luò)傳輸導(dǎo)致的誤碼和丟包的容錯(cuò)問(wèn)題。此外，根據(jù)實(shí)際程序應(yīng)用修改滑動(dòng)窗口大小和內(nèi)存消耗等級(jí)，大大減小了內(nèi)存資源消耗。
2.2 獨(dú)立分包壓縮的算法流程
    每次讀4 KB樣本數(shù)據(jù)，然后獨(dú)立壓縮成一個(gè)壓縮塊放到輸出緩沖區(qū)，當(dāng)輸出緩沖區(qū)內(nèi)滿2 KB數(shù)據(jù)時(shí)就寫(xiě)到輸出文件中。每次把4 B檢錯(cuò)信息adler寫(xiě)到壓縮塊最后（Zlib容錯(cuò)方式0x0000ffff之前），便于解壓檢錯(cuò)實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)機(jī)制。這樣就得到如圖2所示的壓縮數(shù)據(jù)格式。

    獨(dú)立分包壓縮要求每次都要初始化字典并重新建立字典，這樣會(huì)導(dǎo)致壓縮率(壓縮率=壓縮后數(shù)據(jù)大小/壓縮前數(shù)據(jù)大小)提高(即壓縮效果變差)。但是測(cè)試表明，壓縮效果較壓縮效果最好的NO_FLUSH模式(其生成的壓縮包之間相互關(guān)聯(lián)，如果出現(xiàn)誤碼或丟包情況，就會(huì)使出錯(cuò)后的壓縮塊不能解壓)并沒(méi)有下降很多，壓縮率只提高了2%；而與源程序的SYNC_FLUSH模式壓縮率幾乎相等，因?yàn)殡m然每個(gè)壓縮包都加了4 B的檢錯(cuò)信息，但是只有第一個(gè)壓縮塊加了2 B的header信息，而源程序中每個(gè)壓縮塊都要加header信息且最后一個(gè)加了檢錯(cuò)信息，最終生成的壓縮數(shù)據(jù)比源程序多(2×N-2)B，其中N表示壓縮塊的個(gè)數(shù)。由于都是獨(dú)立分包壓縮，解壓可以容錯(cuò)，并且可以極大地減小其程序消耗的資源。因?yàn)檫@時(shí)并不需要分配大的滑動(dòng)字典窗口和字典空間，優(yōu)化之后總共動(dòng)態(tài)分配空間為96 KB左右，而NO_FLUSH模式下資源消耗在260 KB左右。
2.3 獨(dú)立解壓的算法流程
    本文是模擬傳感器數(shù)據(jù)獨(dú)立分包壓縮再整體解壓，因?yàn)樵趯?shí)際工程中解壓程序是源源不斷地從輸入緩沖區(qū)中讀數(shù)據(jù)解壓。但是如果讀入的待解壓數(shù)據(jù)出現(xiàn)誤碼和丟包情況(而解壓程序并不知道)，解壓程序必須實(shí)現(xiàn)獨(dú)立解壓功能，即丟棄出錯(cuò)的壓縮塊而又不影響后面的正確的壓縮塊解壓，這就要求每個(gè)壓縮包必須是獨(dú)立壓縮。采用在每個(gè)壓縮塊后面寫(xiě)入檢錯(cuò)信息adler和Zlib容錯(cuò)方式就能很好地解決這個(gè)問(wèn)題。具體解壓流程圖如圖3所示。

    為了便于誤碼或丟包的測(cè)試，將壓縮數(shù)據(jù)存放在一個(gè)緩沖區(qū)中。這就要求預(yù)判壓縮數(shù)據(jù)大小再分配緩沖區(qū)空間保證有足夠大，再整體解壓；然后就是模擬誤碼和丟包情況：因?yàn)樵诜职鼔嚎s過(guò)程中可以統(tǒng)計(jì)每個(gè)壓縮塊的大小，再根據(jù)壓縮塊的格式就可很容易修改Zlib頭信息、壓縮數(shù)據(jù)、檢錯(cuò)信息和Zlib容錯(cuò)方式來(lái)模擬誤碼，并且通過(guò)移除一定長(zhǎng)度的壓縮數(shù)據(jù)來(lái)模擬丟包情況；最后對(duì)測(cè)井傳感器數(shù)據(jù)測(cè)試驗(yàn)證了容錯(cuò)能力。
2.4 壓縮算法的DSP實(shí)現(xiàn)
    首先在CCS3.3編譯環(huán)境下，選擇F2812的Device Simulator仿真。其DSP擴(kuò)展一個(gè)256 KB的片外空間，因?yàn)槌绦蛟贔2812中測(cè)試程序總空耗(程序執(zhí)行消耗總資源，包括動(dòng)態(tài)分配heap空間96 KB左右)為140 KB左右，并選擇大寄存器模式；設(shè)置heap大?。辉谡{(diào)試程序通過(guò)之后選擇XDS560 emulator將程序下載到F2812上運(yùn)行。在運(yùn)行之前設(shè)置一個(gè)定時(shí)中斷，定時(shí)從樣本數(shù)據(jù)文件中讀數(shù)據(jù)到輸入緩沖區(qū)，而在壓縮程序中每次直接從輸入緩沖區(qū)中讀數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮。
3 實(shí)驗(yàn)與分析
    在現(xiàn)代傳感器遙測(cè)遙傳網(wǎng)絡(luò)中，石油測(cè)井網(wǎng)絡(luò)是極具代表性的。隨著測(cè)井技術(shù)的發(fā)展，尤其是組合測(cè)井、成像測(cè)井的出現(xiàn)，造成了測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)的快速膨脹。但是數(shù)據(jù)傳輸帶寬的限制和實(shí)時(shí)的要求，不能夠把這些數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)而可靠地傳到地面，成為阻礙測(cè)井技術(shù)發(fā)展的一大問(wèn)題，迫切需要解決。而應(yīng)用無(wú)損數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)來(lái)減小數(shù)據(jù)傳輸量是最有效途徑之一[5]。
    所以本文以石油測(cè)井網(wǎng)絡(luò)為例，利用DSP F2812嵌入式平臺(tái)對(duì)測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)壓縮，并把壓縮后的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳到地面PC機(jī)后再由網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)娇刂浦行倪M(jìn)行實(shí)時(shí)解壓縮。測(cè)試結(jié)果如表1所示。其中樣本數(shù)據(jù)主要由自然伽瑪能譜測(cè)井儀、方位測(cè)井儀、電纜遙測(cè)傳輸儀、總線適配器等儀器采集生成。

    測(cè)試結(jié)果表明，不同類型測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)樣本壓縮率、時(shí)延和壓縮速率差異還是很明顯的，主要由于不同樣本文件的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)差異很大。而且在滿足獨(dú)立分包壓縮前提下，每個(gè)包都要重新建立字典，包越小壓縮效果越差，而本方法的包只有4 KB，壓縮率基本上都在60%以下，但實(shí)時(shí)性也能達(dá)標(biāo)。因?yàn)閴嚎s速率大于測(cè)井儀器的采集數(shù)據(jù)速率（這取決于不同的儀器速率傳輸能力和采集間隔的控制，但最大不超過(guò)500 kb/s）。而在沒(méi)改進(jìn)之前，farheap空間占192 KB，heap空間占40 KB，程序總消耗約為260 KB，所以改進(jìn)后的Zlib算法運(yùn)行所占資源很少且壓縮效果很好，適合于嵌入式平臺(tái)應(yīng)用。由于壓縮程序的移植優(yōu)化只是在算法和程序結(jié)構(gòu)上，并沒(méi)有進(jìn)一步在匯編級(jí)別上的優(yōu)化，因此壓縮速率提升空間還很大。
    本文針對(duì)傳感器數(shù)據(jù)在分組傳輸環(huán)境下的特點(diǎn)和要求，提出基于Zlib的傳感器數(shù)據(jù)壓縮方法，并在DSP嵌入式平臺(tái)上得到應(yīng)用驗(yàn)證。本壓縮方法具有良好的壓縮效果和壓縮速率，并且能夠?qū)崿F(xiàn)分包壓縮獨(dú)立解壓，解決了在網(wǎng)絡(luò)傳輸過(guò)程中誤碼和丟包的容錯(cuò)問(wèn)題，
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