袁超杰 蘇中 劉寧

摘 ?要： 針對(duì)全彈道全過程動(dòng)態(tài)飛行參數(shù)高密度采樣帶來的大量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)難題，提出一種數(shù)字變頻采樣與數(shù)據(jù)壓縮相結(jié)合的優(yōu)化存儲(chǔ)方法。該方法根據(jù)全過程飛行參數(shù)變化特點(diǎn)將飛行試驗(yàn)劃分為5個(gè)過程：準(zhǔn)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(hào)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(chǔ)量，再對(duì)動(dòng)態(tài)變化過程中的非關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行無失真數(shù)據(jù)壓縮，從而進(jìn)一步降低數(shù)據(jù)量。最后通過試驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)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(chǔ)量大幅降低，各過程數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)也更加合理，通過數(shù)據(jù)重建，完整還原了試驗(yàn)過程，驗(yàn)證了方法的可行性。

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

中圖分類號(hào)： TN919.5?34; TP212.1 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)： 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(dǎo)武器的發(fā)展，全彈道全過程動(dòng)態(tài)飛行參數(shù)的獲取對(duì)武器研制有著至關(guān)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(jìn)行發(fā)射試驗(yàn)已成為現(xiàn)代武器研制的重要手段[1?3]。為實(shí)現(xiàn)對(duì)全彈道全過程動(dòng)態(tài)飛行參數(shù)的完整獲取，需要對(duì)彈體發(fā)射試驗(yàn)的膛內(nèi)、膛外、落地撞擊的動(dòng)態(tài)變化過程進(jìn)行高密度采樣，高密度采樣帶來的大量數(shù)據(jù)導(dǎo)致彈載存儲(chǔ)介質(zhì)容量不斷提高。彈載存儲(chǔ)介質(zhì)容量的增大不僅給測(cè)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(yàn)存在的龐大數(shù)據(jù)量問題，國(guó)內(nèi)許多單位都進(jìn)行了降低數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量的優(yōu)化方法研究。為解決采樣率不合理的問題，文獻(xiàn)[4]對(duì)ADC變頻采樣策略進(jìn)行研究，但改變ADC采樣頻率的方法易丟失部分關(guān)鍵數(shù)據(jù)。文獻(xiàn)[5]通過數(shù)字變頻采樣策略，通過對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字變頻存儲(chǔ)減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量，但文中僅對(duì)加速度參數(shù)進(jìn)行分析，對(duì)其他參數(shù)未進(jìn)行深入研究。除了變頻采樣存儲(chǔ)，國(guó)內(nèi)其他單位也進(jìn)行了數(shù)據(jù)壓縮方法的研究[6?8]，但對(duì)多參數(shù)、全過程動(dòng)態(tài)飛行參數(shù)存儲(chǔ)方法的研究相對(duì)較少。

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

1 ?全彈道全過程動(dòng)態(tài)飛行參數(shù)分析

在彈體飛行試驗(yàn)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(cè)的參量，隨彈飛行的數(shù)據(jù)記錄儀要實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)動(dòng)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(chǔ)不同，全過程全彈道的存儲(chǔ)環(huán)境更加復(fù)雜，信號(hào)規(guī)律更加多變，給彈載記錄儀的設(shè)計(jì)也帶來了更大挑戰(zhàn)。由文獻(xiàn)[9]以及彈體飛行試驗(yàn)數(shù)據(jù)研究分析可知，全彈道全過程飛行試驗(yàn)數(shù)據(jù)可分為以下幾個(gè)過程：

1） 準(zhǔn)備過程

準(zhǔn)備過程指數(shù)據(jù)采集存儲(chǔ)裝置從上電后到發(fā)射前的時(shí)間段。彈載記錄裝置調(diào)試完成后，內(nèi)部電源供電開始記錄數(shù)據(jù)，經(jīng)歷機(jī)械結(jié)構(gòu)裝配、調(diào)試臺(tái)到炮位的運(yùn)輸、上膛、裝藥等過程，由經(jīng)驗(yàn)得，準(zhǔn)備階段約占4～6 min。準(zhǔn)備階段數(shù)據(jù)不是飛行試驗(yàn)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，卻是飛行參數(shù)獲取過程中不可忽略的一個(gè)環(huán)節(jié)。

2） 內(nèi)彈道過程

火藥點(diǎn)火后產(chǎn)生高壓氣體推動(dòng)彈體在炮筒加速，到達(dá)炮口達(dá)到最大速度，同時(shí)，炮筒內(nèi)彈體開始旋轉(zhuǎn)，由于型號(hào)不同，彈體飛行試驗(yàn)內(nèi)彈道過程持續(xù)時(shí)間不等。

3） 外彈道過程

彈體出炮筒時(shí)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(zhuǎn)動(dòng)速度逐漸降低，同時(shí)彈內(nèi)溫度逐漸升高。彈體經(jīng)過上升、下降過程，到達(dá)地面后外彈道過程結(jié)束。

4） 落地撞擊過程

與內(nèi)彈道過程相似，落地撞擊時(shí)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(huì)保持靜止?fàn)顟B(tài)直至內(nèi)部電池耗盡，該段過程與準(zhǔn)備過程相似，數(shù)據(jù)信息量有限，但持續(xù)時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)。

從表1可以看出，若以單一采樣率對(duì)全過程數(shù)據(jù)進(jìn)行采集存儲(chǔ)，會(huì)將大部分存儲(chǔ)資源分配在信息量較少的非動(dòng)態(tài)過程。

1.1 ?加速度參數(shù)全過程變化特點(diǎn)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(hào)在準(zhǔn)備過程變化幅度較小，在上膛、裝藥時(shí)出現(xiàn)波動(dòng)，在發(fā)射時(shí)加速度達(dá)到最大值;內(nèi)彈道過程加速度信號(hào)變化劇烈且持續(xù)時(shí)間較短，在幾十毫秒甚至更短的時(shí)間內(nèi)彈體加速到最大運(yùn)動(dòng)速度，實(shí)際應(yīng)用中需要100 kHz甚至更高的采樣率才能捕獲并且還原信號(hào)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(fù)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(shí)間較短，信號(hào)發(fā)生突變;落地靜止過程與準(zhǔn)備過程數(shù)據(jù)價(jià)值有限，數(shù)據(jù)在某一范圍內(nèi)波動(dòng)。

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(duì)溫度參量采用全過程最大200 Hz進(jìn)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(duì)各過程選取合適的采樣存儲(chǔ)頻率，但高密度采樣在動(dòng)態(tài)變化過程依舊會(huì)帶來大量數(shù)據(jù)，通過對(duì)數(shù)據(jù)分析，動(dòng)態(tài)過程包含大量重復(fù)、規(guī)律變化的數(shù)據(jù)，對(duì)于這些非關(guān)鍵數(shù)據(jù)，本文采用無失真的數(shù)據(jù)壓縮方法進(jìn)一步減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量。

LZW（Lemple?Ziv?Welch）是目前廣泛應(yīng)用于多種領(lǐng)域和通用數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)壓縮方法，具有壓縮和復(fù)原速度快、實(shí)時(shí)性高、算法簡(jiǎn)單的特點(diǎn)。它是一種自適應(yīng)壓縮算法，根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)建立一個(gè)實(shí)時(shí)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(fù)原時(shí)，算法會(huì)通過壓縮數(shù)據(jù)流建立與壓縮過程相同的字典，最終達(dá)到無失真壓縮的目的。

LZW的算法流程如圖5所示。

3 ?試驗(yàn)驗(yàn)證

采用研制的多通道數(shù)據(jù)記錄儀在靶場(chǎng)對(duì)某型破甲彈進(jìn)行飛行試驗(yàn)數(shù)據(jù)采集、記錄，并對(duì)獲取的試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真分析。從表5可看出，通過數(shù)字變頻技術(shù)，試驗(yàn)準(zhǔn)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(chǔ)相比，加速度、角速度動(dòng)態(tài)飛行過程試驗(yàn)數(shù)據(jù)占比大大增加，優(yōu)化了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，提高了存儲(chǔ)空間利用率。

通過LZW壓縮算法對(duì)變頻采樣后的動(dòng)態(tài)飛行數(shù)據(jù)進(jìn)一步壓縮處理，結(jié)果見表6?？傻?，加速度、角速度、溫度參量數(shù)據(jù)壓縮率分別達(dá)到63.8%，52.2%與27.3%，從而進(jìn)一步減少了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量。

從整個(gè)試驗(yàn)過程來看，與單一最高采樣率獲取的數(shù)據(jù)相比，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)量大幅減少，結(jié)果如表7所示。

最后，對(duì)壓縮后數(shù)據(jù)進(jìn)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(dòng)態(tài)變化過程峰值數(shù)據(jù)未丟失，提出的優(yōu)化存儲(chǔ)方法具有良好的數(shù)據(jù)壓縮、還原特性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖6所示。