在多傳感器測量系統(tǒng)中，為了精確測量,，需要對傳感器輸出信號進行高速,、高分辨率采樣[1]。這樣勢必會產(chǎn)生大量需要存儲的數(shù)據(jù),，占用很大的存儲空間,，同時也不便于實時傳輸。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,，存儲器空間非常有限，以至于經(jīng)常采取降低采樣率的辦法來達到節(jié)省存儲空間的目的,。為此,，在采樣率和分辨率均不能降低的情況下,，為了保證測量精度，對傳感器信號進行壓縮存儲,、傳輸是十分必要的,。

    目前，有關傳感器數(shù)據(jù)壓縮傳輸?shù)难芯坑校?1)參考文獻[2]提出一種存儲有效的漸進小波數(shù)據(jù)壓縮算法,，使得漸進傳送的數(shù)據(jù)單元能產(chǎn)生大的編碼增益,，在存儲有效的同時又能夠節(jié)省網(wǎng)絡傳輸耗能；(2)參考文獻[3]提出了一種基于改進的二叉樹算法對原始采樣數(shù)據(jù)進行實時壓縮,，對采樣數(shù)據(jù)在二維方向上進行去冗余處理,，從而達到節(jié)省數(shù)據(jù)存儲空間、提高數(shù)據(jù)傳輸效率的目的,；(3)參考文獻[4]針對測井傳感器數(shù)據(jù)特征將其分為兩類,，第一類采用差分編碼（預處理），再用Huffman編碼壓縮輸出,，第二類采用基于統(tǒng)計的預測模型和分段線性預測模型(PLOT)進行處理輸出,。
    但以上幾種方法都是有損壓縮，無法完全恢復出原始數(shù)據(jù),，并且壓縮數(shù)據(jù)前后都有相關性,，沒有提出一旦出現(xiàn)誤碼或丟包情況將如何正確解壓的問題。本文以無損壓縮方法中性能較優(yōu)的Zlib為基礎,，并采取改進措施,，在保證壓縮率和實時性的前提下，解決網(wǎng)絡傳輸中誤碼和丟包容錯問題,，同時對測井傳感器數(shù)據(jù)進行了測試實驗,。
1 Zlib無損壓縮方法
    無損壓縮就是利用數(shù)據(jù)的統(tǒng)計冗余進行壓縮，并可完全回復原始數(shù)據(jù)而不引起任何失真,。典型的無損壓縮算法如Shanno-Fano編碼,、Huffman(哈夫曼)編碼、算術編碼,、游程編碼,、LZW編碼、LZ編碼以及應用最廣也是最好的結(jié)合LZ和Huffman編碼的DEFLATE編碼,，其主要應用在RAR,、LZMA、Zlib,、Gzip,、Bzip等壓縮算法中。
    雖然LZMA具有好的壓縮率，但是消耗資源過大（最小資源消耗在1 MB左右）且壓縮速率很慢,，不適合實際嵌入式應用,。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算法對待壓縮數(shù)據(jù)進行預處理,。一方面通過Hash算法生成并不斷更新當前塊的壓縮字典,；另一方面通過查找字典將數(shù)據(jù)匹配情況存到緩沖區(qū)中并統(tǒng)計其頻率。這樣通過未匹配字節(jié),、匹配長度和匹配距離描述了原始數(shù)據(jù)的匹配關系,。當處理窗口數(shù)據(jù)被處理完之后,，再利用動態(tài)和靜態(tài)Huffman算法對其匹配情況進行編碼,，并比較選擇壓縮效果好的Huffman算法進行壓縮編碼輸出。但是如果選擇的是動態(tài)Huffman算法,，還需要在壓縮數(shù)據(jù)之前用deflate_tree編碼壓縮動態(tài)Huffman字典編碼并輸出,。當每個壓縮塊完成之后再加上Zlib容錯方式，如果是最后一個壓縮塊,，則還需要最后輸出校驗信息,，否則需要重新初始化壓縮下一個數(shù)據(jù)塊。
2 改進的Zlib算法
2.1 基本思想
    源Zlib壓縮算法中,，SYNC_FLUSH模式雖然通過添加header信息和Zlib容錯方式字段實現(xiàn)分包壓縮,，同時每個壓縮塊都重新生成字典實現(xiàn)相互獨立，但是仍然不能解決容錯問題,，原因如下,。
    (1)如果壓縮數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡傳輸過程中出現(xiàn)誤碼的情況，并且誤碼之后的數(shù)據(jù)又能夠通過當前塊的壓縮字典解壓,，但是解壓錯誤,，而最后輸出錯誤的解壓結(jié)果不報錯；
    (2)如果出現(xiàn)丟包的情況,，則解壓過程中會報異常且直接終止跳出,，導致后面正確的壓縮塊不能正常解壓。
    針對以上兩個問題,，本文提出改進并實現(xiàn)獨立分包壓縮并且能夠獨立解壓的方法,，以解決因網(wǎng)絡傳輸導致的誤碼和丟包的容錯問題。此外,，根據(jù)實際程序應用修改滑動窗口大小和內(nèi)存消耗等級,，大大減小了內(nèi)存資源消耗。
2.2 獨立分包壓縮的算法流程
    每次讀4 KB樣本數(shù)據(jù)，然后獨立壓縮成一個壓縮塊放到輸出緩沖區(qū),，當輸出緩沖區(qū)內(nèi)滿2 KB數(shù)據(jù)時就寫到輸出文件中,。每次把4 B檢錯信息adler寫到壓縮塊最后（Zlib容錯方式0x0000ffff之前），便于解壓檢錯實現(xiàn)容錯機制,。這樣就得到如圖2所示的壓縮數(shù)據(jù)格式,。

    獨立分包壓縮要求每次都要初始化字典并重新建立字典，這樣會導致壓縮率(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聯(lián)，如果出現(xiàn)誤碼或丟包情況,，就會使出錯后的壓縮塊不能解壓)并沒有下降很多,，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,，因為雖然每個壓縮包都加了4 B的檢錯信息,，但是只有第一個壓縮塊加了2 B的header信息，而源程序中每個壓縮塊都要加header信息且最后一個加了檢錯信息,，最終生成的壓縮數(shù)據(jù)比源程序多(2×N-2)B,，其中N表示壓縮塊的個數(shù)。由于都是獨立分包壓縮,，解壓可以容錯,，并且可以極大地減小其程序消耗的資源。因為這時并不需要分配大的滑動字典窗口和字典空間,，優(yōu)化之后總共動態(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 獨立解壓的算法流程
    本文是模擬傳感器數(shù)據(jù)獨立分包壓縮再整體解壓,，因為在實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)，解壓程序必須實現(xiàn)獨立解壓功能,，即丟棄出錯的壓縮塊而又不影響后面的正確的壓縮塊解壓,，這就要求每個壓縮包必須是獨立壓縮。采用在每個壓縮塊后面寫入檢錯信息adler和Zlib容錯方式就能很好地解決這個問題,。具體解壓流程圖如圖3所示,。

    為了便于誤碼或丟包的測試，將壓縮數(shù)據(jù)存放在一個緩沖區(qū)中,。這就要求預判壓縮數(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：因為在分包壓縮過程中可以統(tǒng)計每個壓縮塊的大小,，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),、檢錯信息和Zlib容錯方式來模擬誤碼，并且通過移除一定長度的壓縮數(shù)據(jù)來模擬丟包情況,；最后對測井傳感器數(shù)據(jù)測試驗證了容錯能力,。
2.4 壓縮算法的DSP實現(xiàn)
    首先在CCS3.3編譯環(huán)境下，選擇F2812的Device Simulator仿真,。其DSP擴展一個256 KB的片外空間,，因為程序在F2812中測試程序總空耗(程序執(zhí)行消耗總資源，包括動態(tài)分配heap空間96 KB左右)為140 KB左右,，并選擇大寄存器模式,；設置heap大小,；在調(diào)試程序通過之后選擇XDS560 emulator將程序下載到F2812上運行,。在運行之前設置一個定時中斷，定時從樣本數(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)進行壓縮,。
3 實驗與分析
    在現(xiàn)代傳感器遙測遙傳網(wǎng)絡中，石油測井網(wǎng)絡是極具代表性的,。隨著測井技術的發(fā)展,，尤其是組合測井,、成像測井的出現(xiàn),，造成了測井數(shù)據(jù)的快速膨脹。但是數(shù)據(jù)傳輸帶寬的限制和實時的要求,，不能夠把這些數(shù)據(jù)實時而可靠地傳到地面,，成為阻礙測井技術發(fā)展的一大問題，迫切需要解決,。而應用無損數(shù)據(jù)壓縮技術來減小數(shù)據(jù)傳輸量是最有效途徑之一[5],。
    所以本文以石油測井網(wǎng)絡為例，利用DSP F2812嵌入式平臺對測井數(shù)據(jù)進行實時壓縮,，并把壓縮后的數(shù)據(jù)實時傳到地面PC機后再由網(wǎng)絡傳輸?shù)娇刂浦行倪M行實時解壓縮,。測試結(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井儀,、方位測井儀,、電纜遙測傳輸儀、總線適配器等儀器采集生成,。

    測試結(jié)果表明,，不同類型測井數(shù)據(jù)樣本壓縮率、時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,。而且在滿足獨立分包壓縮前提下,，每個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，但實時性也能達標,。因為壓縮速率大于測井儀器的采集數(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500 kb/s）。而在沒改進之前,，farheap空間占192 KB,，heap空間占40 KB，程序總消耗約為260 KB,，所以改進后的Zlib算法運行所占資源很少且壓縮效果很好,，適合于嵌入式平臺應用。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,，并沒有進一步在匯編級別上的優(yōu)化,，因此壓縮速率提升空間還很大。
    本文針對傳感器數(shù)據(jù)在分組傳輸環(huán)境下的特點和要求,，提出基于Zlib的傳感器數(shù)據(jù)壓縮方法,，并在DSP嵌入式平臺上得到應用驗證。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)分包壓縮獨立解壓,，解決了在網(wǎng)絡傳輸過程中誤碼和丟包的容錯問題，
參考文獻
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