АҚПАРАТТЫҚ-ӨЛШЕУ ЖҮЙЕЛЕРІНДЕ ДЕРЕКТЕРДІ ҚЫСУ ӘДІСТЕРІН ЗЕРТТЕУ

Ақпараттық техниканың дамуындағы заманауи тенденцияның бірі ақпараттықөлшеу жүйелерінің (АӨЖ) техникалық мүмкіндіктері барлық салаларда кеңінен қолданылады. Заманауи технологиялардың мүмкіндіктеріне қарай байланыс желілерін жетілдіру және олардың өткізу қабілеттілігінің сапасын арттыру, сондай-ақ ақпараттың көлемі байланыс желілері арқылы берілгендіктен АӨЖ деректерді қысу қажеттілігі туындайды. Байланыс арналарында ақпараттың үлкен массивтерін сақтауда, өңдеуде және жіберуде ақпараттың көлемін қысудың әртүрлі әдістері қарастырылады. Ақпараттылығы жоғары деректерді қысу, телеметриялық өлшеу жүйелерінде тиімді жүргізіледі. Мәселен, ғарыш аппараттары мен спутниктік жүйелерде деректерді жинауда және оларды басқару станциясына беруде әртүрлі қысу әдістерін қолдану арқылы байланыс арнасының өткізу қабілеттілігі азайтылады. Бұл әртүрлі параметрлерді жинауға, өлшеуге және қашықтағы құрылғыларға беруге мүмкіндік беретін инновациялық ғылыми бағыт. Қысу әдістері әртүрлі дерек көздерде деректерді бөлек өңдеуге бағытталған. Ашық немесе жасырын ақпараттық байланыстар деректерді қысу мүмкіндіктерін арттыруы ықтимал тәсілдермен өзара байланысты болып келеді. АӨЖ жобалау кезеңінде күрделі өлшеу параметрлерінен алынған деректердің қысу әдістерінің жүргізілуін нығайтады. Осылайша, деректерді өлшеу, өңдеу және қысу әдістерін қарастыру өзекті міндет болып табылады. Мақалада деректерді қысу әдістері бойынша зерттеу нәтижелері көрсетіледі.

1. Адаптивные телеизмерительные системы / Б.Я. Авдеев и др. – Л.: Энергия, 1981. – 248 с.

2. Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео / Д. Ватолин и др. – М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2003. – 384 с.

3. Бакулина М.П. Эффективное сжатие изображений на основе кодирования низкоэнтропийных источников / М.П. Бакулина // Автометрия. – 2011. – Т. 47, № 1. – С. 59-66.

4. Карпенко Д.С. Метод сжатия телеизмерений с использованием бинарного арифметического кодирования / Д.С. Карпенко, И.А. Максимов, В.В. Иванов // Труды МАИ. – 2013. – № 65. – С. 26-36.

5. Петрянин Д.Л. Сжатие текстовых данных / Д.Л. Петрянин, Е.А. Сидорова, А.В. Зорькин // Новые информационные технологии в автоматизированных системах: Материалы семнадцатого научно-практического семинара. – Москва: ИПМ им. М.В. Келдыша, 2014. – С. 505-507.

6. Левенец А.В. Принципы разработки перспективных способов сжатия телеметрических данных / А.В. Левенец // Вестник ТОГУ. – 2017. – № 2. – С. 31-38.

7. An enhanced run-length encoding compression method for telemetry data / Yanhu Shan et al // Metrology and measure-ment systems. – 2017. – № 4. – P. 551-562.

8. Обзор способов снижения избыточности телеметрической информации / Ф.Н. Байбекова и др. // Радиопромышленность. – 2019. – Т. 29, № 2. – С. 8-16.

9. A hierarchical adaptive spatio-temporal data compression scheme for wireless sensor networks / S. Chen et al // Wireless Networks. – 2019. – № 25. – P. 429-438.

10. Chen C. A new lossy compression algorithm for wire-less sensor networks using Bayesian predictive coding / C. Chen, L. Zhang, R.L.K. Tiong // Wireless Networks. – 2020. – Vol. 26, Issue 8. – P. 5981-5995.

11. Алгоритмы сжатия данных без потерь: учебное пособие для вузов / Е.Р. Пантелеев, А.Л. Алыкова. – Санкт-Петурбург: Лань, 2021. – 172 с.