ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ СЖАТИЯ ДАННЫХ В ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ

Одной из современных тенденций в развитии информационной техники является то, что технические возможности информационно-измерительных систем (ИИС) широко используются во всех отраслях. В зависимости от возможностей современных технологий возникает необходимость в совершенствовании сетей связи и повышении качества их пропускной способности, а также в сжатии данных ИИС, поскольку объем информации передается по сетям связи. Рассматриваются различные способы сжатия объема информации при хранении, обработке и передаче больших массивов информации в каналах связи. Сжатие высокоинформативных данных эффективно проводится в системах телеметрических измерений. Например, в космических кораблях и спутниковых системах пропускная способность канала связи уменьшается за счет использования различных методов сжатия при сборе данных и их передаче на станцию управления. Это инновационное научное направление, которая позволяет собирать, измерять и передавать различные параметры удаленным устройствам. Методы сжатия направлены на раздельную обработку данных в разных источниках. Открытые или скрытые информационные связи становятся все более взаимосвязанными способами, что потенциально увеличивает возможности сжатия данных. На этапе проектирования ИИС усиливают проведение методов сжатия данных, полученных из сложных параметров измерений. Таким образом, рассмотрение методов измерения, обработки и сжатия данных является актуальной задачей. В статье отражаются результаты исследований по методам сжатия данных.

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.