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    全彈道全過程動態(tài)飛行高密度參數(shù)優(yōu)化存儲方法研究

    2019-10-14 03:18:09袁超杰蘇中劉寧
    現(xiàn)代電子技術 2019年19期

    袁超杰 蘇中 劉寧

    摘 ?要: 針對全彈道全過程動態(tài)飛行參數(shù)高密度采樣帶來的大量數(shù)據(jù)存儲難題,提出一種數(shù)字變頻采樣與數(shù)據(jù)壓縮相結合的優(yōu)化存儲方法。該方法根據(jù)全過程飛行參數(shù)變化特點將飛行試驗劃分為5個過程:準備過程、內(nèi)彈道過程、外彈道過程、落地撞擊過程、落地靜止過程,通過分析加速度參數(shù)、角速度參數(shù)、溫度參數(shù)在各過程的信號特征,利用數(shù)字變頻采樣方法降低各參數(shù)在各過程的數(shù)據(jù)存儲量,再對動態(tài)變化過程中的非關鍵數(shù)據(jù)進行無失真數(shù)據(jù)壓縮,從而進一步降低數(shù)據(jù)量。最后通過試驗數(shù)據(jù)驗證,經(jīng)過數(shù)字變頻與數(shù)據(jù)壓縮,加速度參數(shù)、角速度參數(shù)、溫度參數(shù)數(shù)據(jù)存儲量大幅降低,各過程數(shù)據(jù)存儲結構也更加合理,通過數(shù)據(jù)重建,完整還原了試驗過程,驗證了方法的可行性。

    關鍵詞: 飛行試驗; 優(yōu)化存儲; 數(shù)據(jù)壓縮; 全彈道過程; 多參數(shù); LZW算法

    中圖分類號: TN919.5?34; TP212.1 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼: A ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號: 1004?373X(2019)19?0001?05

    Abstract: ?In order to solve the problem of big data storage caused by high?density sampling of dynamic flight parameters in the whole trajectory process, an optimization storage method combining digital frequency conversion sampling and data compression is proposed. Firstly, according to the variation characteristics of the flight parameters in the whole process, the flight test is divided into five processes(preparation process, interior trajectory process, exterior trajectory process, landing impact process, landing stationary process). By analyzing the signal characteristics of acceleration parameters, angular velocity parameters and temperature parameters in each process, the digital frequency conversion sampling method is used to reduce the data storage capacity of each parameter in each process, and then the undistorted data compression for the non?critical data in the process of dynamic change is performed ?to further reduce the amount of data. Finally, the proposed method is verified by the test data. The experimental results show that the storage capacity of acceleration parameter, angular velocity parameter and temperature parameter are greatly reduced by digital frequency conversion and data compression, and the data storage structure of each process is more reasonable. The test process is completely restored by data reconstruction, and the feasibility of the method is verified.

    Keywords: flight test; optimization storage; data compression; whole trajectory process;multiple parameter;LZW ?algorithm

    0 ?引 ?言

    目前,伴隨著精確制導武器的發(fā)展,全彈道全過程動態(tài)飛行參數(shù)的獲取對武器研制有著至關重要的作用,利用微體積、大容量的彈載數(shù)據(jù)記錄儀隨彈體進行發(fā)射試驗已成為現(xiàn)代武器研制的重要手段[1?3]。為實現(xiàn)對全彈道全過程動態(tài)飛行參數(shù)的完整獲取,需要對彈體發(fā)射試驗的膛內(nèi)、膛外、落地撞擊的動態(tài)變化過程進行高密度采樣,高密度采樣帶來的大量數(shù)據(jù)導致彈載存儲介質容量不斷提高。彈載存儲介質容量的增大不僅給測試系統(tǒng)小型化帶來困難,也給后期數(shù)據(jù)回讀與分析過程增加了許多不便。

    為解決傳統(tǒng)彈體發(fā)射試驗存在的龐大數(shù)據(jù)量問題,國內(nèi)許多單位都進行了降低數(shù)據(jù)存儲量的優(yōu)化方法研究。為解決采樣率不合理的問題,文獻[4]對ADC變頻采樣策略進行研究,但改變ADC采樣頻率的方法易丟失部分關鍵數(shù)據(jù)。文獻[5]通過數(shù)字變頻采樣策略,通過對采集到的數(shù)據(jù)進行數(shù)字變頻存儲減少數(shù)據(jù)存儲量,但文中僅對加速度參數(shù)進行分析,對其他參數(shù)未進行深入研究。除了變頻采樣存儲,國內(nèi)其他單位也進行了數(shù)據(jù)壓縮方法的研究[6?8],但對多參數(shù)、全過程動態(tài)飛行參數(shù)存儲方法的研究相對較少。

    本文針對全彈道全過程動態(tài)飛行高密度參數(shù)的存儲難題,提出一種數(shù)字變頻采樣與數(shù)據(jù)壓縮相結合的優(yōu)化存儲方法,通過試驗數(shù)據(jù)證明了該方法的可行性。

    1 ?全彈道全過程動態(tài)飛行參數(shù)分析

    在彈體飛行試驗中,發(fā)射過載、飛行速度、姿態(tài)角變化、溫度變化都是需要觀測的參量,隨彈飛行的數(shù)據(jù)記錄儀要實現(xiàn)對多個動態(tài)飛行參數(shù)的記錄。與常規(guī)環(huán)境下的數(shù)據(jù)采集存儲不同,全過程全彈道的存儲環(huán)境更加復雜,信號規(guī)律更加多變,給彈載記錄儀的設計也帶來了更大挑戰(zhàn)。由文獻[9]以及彈體飛行試驗數(shù)據(jù)研究分析可知,全彈道全過程飛行試驗數(shù)據(jù)可分為以下幾個過程:

    1) 準備過程

    準備過程指數(shù)據(jù)采集存儲裝置從上電后到發(fā)射前的時間段。彈載記錄裝置調試完成后,內(nèi)部電源供電開始記錄數(shù)據(jù),經(jīng)歷機械結構裝配、調試臺到炮位的運輸、上膛、裝藥等過程,由經(jīng)驗得,準備階段約占4~6 min。準備階段數(shù)據(jù)不是飛行試驗的關鍵數(shù)據(jù),卻是飛行參數(shù)獲取過程中不可忽略的一個環(huán)節(jié)。

    2) 內(nèi)彈道過程

    火藥點火后產(chǎn)生高壓氣體推動彈體在炮筒加速,到達炮口達到最大速度,同時,炮筒內(nèi)彈體開始旋轉,由于型號不同,彈體飛行試驗內(nèi)彈道過程持續(xù)時間不等。

    3) 外彈道過程

    彈體出炮筒時以最大速度飛向空中,飛行期間受重力和空氣阻力影響,飛行速度與轉動速度逐漸降低,同時彈內(nèi)溫度逐漸升高。彈體經(jīng)過上升、下降過程,到達地面后外彈道過程結束。

    4) 落地撞擊過程

    與內(nèi)彈道過程相似,落地撞擊時間短暫,彈體加速度、角速度劇烈變化。

    5) 落地靜止過程

    彈體落地撞擊完成后會保持靜止狀態(tài)直至內(nèi)部電池耗盡,該段過程與準備過程相似,數(shù)據(jù)信息量有限,但持續(xù)時間相對較長。

    從表1可以看出,若以單一采樣率對全過程數(shù)據(jù)進行采集存儲,會將大部分存儲資源分配在信息量較少的非動態(tài)過程。

    1.1 ?加速度參數(shù)全過程變化特點分析

    圖 1為典型彈體飛行過程單軸加速度參數(shù)變化示意圖。由圖1可知,加速度信號在準備過程變化幅度較小,在上膛、裝藥時出現(xiàn)波動,在發(fā)射時加速度達到最大值;內(nèi)彈道過程加速度信號變化劇烈且持續(xù)時間較短,在幾十毫秒甚至更短的時間內(nèi)彈體加速到最大運動速度,實際應用中需要100 kHz甚至更高的采樣率才能捕獲并且還原信號變化過程;外彈道飛行過程加速度變化較為規(guī)律,1 kHz采樣率即可滿足復現(xiàn)外彈道飛行過程的要求。落地撞擊過程與內(nèi)彈道過程類似,持續(xù)時間較短,信號發(fā)生突變;落地靜止過程與準備過程數(shù)據(jù)價值有限,數(shù)據(jù)在某一范圍內(nèi)波動。

    2.1.2 ?角速度參量變頻策略

    角速度參量最大采樣頻率為1 kHz,變頻策略如表3所示。

    2.1.3 ?溫度參量變頻策略

    對溫度參量采用全過程最大200 Hz進行采樣,采樣策略如表4所示。

    2.2 ?數(shù)據(jù)壓縮策略

    經(jīng)過數(shù)字變頻,對各過程選取合適的采樣存儲頻率,但高密度采樣在動態(tài)變化過程依舊會帶來大量數(shù)據(jù),通過對數(shù)據(jù)分析,動態(tài)過程包含大量重復、規(guī)律變化的數(shù)據(jù),對于這些非關鍵數(shù)據(jù),本文采用無失真的數(shù)據(jù)壓縮方法進一步減少數(shù)據(jù)存儲量。

    LZW(Lemple?Ziv?Welch)是目前廣泛應用于多種領域和通用數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)壓縮方法,具有壓縮和復原速度快、實時性高、算法簡單的特點。它是一種自適應壓縮算法,根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)動態(tài)建立一個實時字典,根據(jù)后續(xù)數(shù)據(jù)在該字典中存在與否決定數(shù)據(jù)輸出。在數(shù)據(jù)復原時,算法會通過壓縮數(shù)據(jù)流建立與壓縮過程相同的字典,最終達到無失真壓縮的目的。

    LZW的算法流程如圖5所示。

    3 ?試驗驗證

    采用研制的多通道數(shù)據(jù)記錄儀在靶場對某型破甲彈進行飛行試驗數(shù)據(jù)采集、記錄,并對獲取的試驗數(shù)據(jù)進行仿真分析。從表5可看出,通過數(shù)字變頻技術,試驗準備過程與落地靜止過程數(shù)據(jù)量占比大幅降低,與全過程單一采樣率記錄存儲相比,加速度、角速度動態(tài)飛行過程試驗數(shù)據(jù)占比大大增加,優(yōu)化了數(shù)據(jù)存儲結構,提高了存儲空間利用率。

    通過LZW壓縮算法對變頻采樣后的動態(tài)飛行數(shù)據(jù)進一步壓縮處理,結果見表6??傻茫铀俣?、角速度、溫度參量數(shù)據(jù)壓縮率分別達到63.8%,52.2%與27.3%,從而進一步減少了數(shù)據(jù)存儲量。

    從整個試驗過程來看,與單一最高采樣率獲取的數(shù)據(jù)相比,存儲數(shù)據(jù)量大幅減少,結果如表7所示。

    最后,對壓縮后數(shù)據(jù)進行解壓縮重建,重建后數(shù)據(jù)與壓縮前數(shù)據(jù)保持一致,動態(tài)變化過程峰值數(shù)據(jù)未丟失,提出的優(yōu)化存儲方法具有良好的數(shù)據(jù)壓縮、還原特性。實驗結果如圖6所示。

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