應用行程編碼的航天器分包遙測壓縮算法研究

閆國瑞 李志剛 史簡 趙婷 李國軍

（航天東方紅衛星有限公司，北京 100094）

應用行程編碼的航天器分包遙測壓縮算法研究

閆國瑞 李志剛 史簡 趙婷 李國軍

（航天東方紅衛星有限公司，北京 100094）

針對航天器延時遙測存儲數據量較大的問題，提出了一種應用行程編碼（RLE）的分包遙測壓縮算法。根據遙測數據的特點，對壓縮算法進行改進，使壓縮效果得到進一步提升。此外，對壓縮數據生成符合空間數據系統咨詢委員會（CCSDS）標準的分包遙測機制進行了闡述。對某衛星的試驗表明，使用改進后的壓縮算法，能夠獲得6.11倍的遙測壓縮比，可提高延時遙測采樣頻率，增加航天器在境外的可用遙測數據量。

航天器遙測數據；壓縮算法；延時遙測；分包遙測；行程編碼

1 引言

航天器在軌運行期間，遙測是地面獲取航天器各系統工作狀態和運行狀態的唯一通道。遙測包括實時遙測和延時遙測，延時遙測用來存儲航天器在境外的遙測數據，過境時下傳延時遙測數據，用于判讀航天器在境外的狀態，是航天器狀態監控及故障定位的重要依據。

目前，國內航天器主要采用抽樣的方式進行延時遙測數據存儲，延時遙測采樣周期的大小決定了航天器在境外遙測的采樣存儲密度。延時遙測采樣周期越大，航天器在境外的可用遙測數據越少，故障漏檢率越高，對出現的故障定位越困難；采樣周期越小，可用遙測數據越多，越有利于故障檢測及故障定位。同時，隨著航天器功能、性能以及復雜度的不斷提高，遙測數據量越來越大，若不采用有效的壓縮算法，則要以犧牲延時遙測采樣存儲密度為代價。

國外已將計算機領域常用的壓縮算法應用到航天器遙測數據壓縮中，空間數據系統咨詢委員會（CCSDS）推薦使用RICE無損壓縮算法進行遙測數據壓縮［1］。該算法首先將數據進行分組預處理，然后進行熵編碼，剔除數據的冗余性。文獻［2］中對歐洲航天局“羅塞塔”（Rosetta）彗星探測器的在軌遙測數據進行了研究，利用計算機領域常用的7zip、WinZip等軟件對遙測數據進行無損壓縮，剔除數據的冗余信息。不過，7zip、WinZip等軟件的壓縮算法相對復雜，對航天器上的資源要求較高，因此需要一種更符合國內航天器需求的壓縮算法，以節省數據存儲空間，提高延時遙測采樣頻率，增加航天器的可用遙測數據量。本文針對遙測數據時間冗余的特點，提出了一種應用行程編碼（Run Length Encoding，RLE）的分包遙測壓縮算法，研究了RLE應用到分包遙測數據壓縮并生成符合CCSDS標準的分包遙測機制，最后以真實的在軌遙測數據驗證了算法的有效性。

2 應用RLE的分包遙測壓縮算法

2.1 遙測壓縮算法設計

RLE是一種樸素的無損壓縮算法，其基本思想是對于連續出現y次的重復數據b，使用y，b來表示。例如，數據0x12，0x12，0x12，0x12，0x15，0x15，使用0x04，0x12，0x02，0x15表示。對于相同數據連續個數較少或數據均不相同時，經RLE算法壓縮后會導致數據膨脹。例如，數據0x02，0x03，0x04，0x05，0x06，處理后為0x01，0x02，0x01，0x03，0x01，0x04，0x01，0x05，0x01，0x06，數據最大膨脹1倍。因此，由RLE算法派生出了很多改進算法［3-6］，其中常用的是PCX（PC Paintbrush Exchange）圖像格式所用的行程壓縮方法以及Apple公司提出的PackBits算法。PackBits算法通過引入標志位來避免RLE算法的壓縮膨脹問題，設計見圖1。

當標志位Indicator為0時，數據域的內容是Run length指示的長度為m+1的非壓縮數據；當Indicator為1時，數據為數據域的內容重復m+1次。

面向字節型Pack Bits壓縮算法定義見圖2［7］。

圖1 PackBits算法Fig.1 PackBits algorithm

圖2 字節型PackBits壓縮算法Fig.2 Byte-level PackBits compression algorithm

Pack Bits是一種通用算法，本文針對遙測數據特點，對其進行改進。遙測數據從性質上可分為模擬量和數字量:模擬量主要包括電壓、電流和溫度量等；數字量主要包括軟硬件的運行狀態、時間碼和指令計數等。對于某個設備或應用程序，其連續下行的遙測數據構成二維矩陣。根據遙測數據的特性，二維矩陣的每一列具有較強的時間相關性，如設備的開關機狀態、指令計數等在短時間內為常量，時間碼大部分情況下為等差數列，溫度量按照軌道周期進行變化，不會發生跳變。對于時間碼等數字量，大部分情況下為等差數列，只須存儲首項a1，公差d，以及項數n。對于溫度量等模擬量，在短時間內不會發生跳變，其高位比特在短時間內基本不變，因此只須存儲首項a1，項數n，以及低位比特不同的部分。

考慮Pack Bits算法的兩種情況:①Indicator為1，不存在Run Length為0；②Indicator為1，Run Length為1。對于情況①，屬性字節為0x80時，引入融合差分的RLE算法（RLE-D），即其數據域為等差數列，存儲首項a1，項數n—1，以及公差d。對于情況②，若使用Pack Bits算法，不僅不會帶來壓縮性能的改善，反而可能會降低壓縮性能（如數據為133544355），因此屬性字節為0x81時，引入面向比特的RLE算法（RLE-b），即其數據域為首項a1，項數n—1，以及低比特不同的部分。改進后的RLE算法——融合差分及面向比特RLE算法（RLE-D&b）見圖3。

圖3 RLE-D&b算法Fig.3 RLE-D&b algorithm

2.2 壓縮后的遙測數據分包設計

遙測數據的獲取和下行發送主要由中心計算機、總線通信網絡和管理執行單元等共同完成［8］，其中組包由中心計算機完成，遵循CCSDS分包遙測標準。分包遙測描述了從航天器數據源到地面用戶進行傳輸的數據結構，其包格式如圖4所示［9］。

圖4 分包遙測包格式Fig.4 Packet telemetry format

壓縮后的分包遙測處理流程如圖5所示，設延時遙測采樣周期為k，RLE算法最大行程長度為M，對于某個設備或應用程序，其遙測數量為N字節，壓縮后的分包遙測數據處理過程如下。

（1）對遙測數據按采樣周期k進行采樣，k可通過遙控進行設置。

（2）當采樣數每次增加到M（最大為128）時，對壓縮后的數據按列組包（若不使用壓縮算法，將某一時刻的遙測數據按行組包），利用圖4所示CCSDS分包遙測標準中的分段機制，第1列分段標志設為01b，表示首段，第2列到第N—1列分段標志設為00b，表示續段，第N列分段標志設為10b，表示末段。

（3）為了提高分包遙測的信道利用率，對于壓縮后較短的數據，可以將多列組成一個包下傳。

（4）對于圖4所示的應用過程識別符，最高比特（第10 bit）為0時代表實時遙測，為1時代表延時遙測，次高位（第9 bit）為0時代表不壓縮，為1時代表使用壓縮算法，第0 bit到第8 bit代表不同的信源，最后根據壓縮后的數據長度設置包長及源包序列計數等。

圖5 分包遙測壓縮框圖Fig.5 Schematic diagram of packet telemetry compression

3 試驗分析

3.1 RLE長度的選取對壓縮效果影響的分析

設壓縮前數據大小為Q，其中不重復數據的大小為q。若不考慮最大行程長度M的限制，則RLE算法理想最高壓縮比r≈Q/q；若考慮M的限制，則實際最高壓縮比為

式中:s為重復數據壓縮后所占用的字節數；x為非重復數據需要額外引入的字節數。

對于PackBits算法，s=2，x=1，M最大為128，最好情況下壓縮比為M/s=64倍，最壞情況下數據膨脹（M+1）/M倍，能夠有效避免RLE算法數據膨脹問題。

式（1）對RLE長度的選取有指導意義。例如，理想最高壓縮比r=4，M=128時，R=3.76，M=64時，R=3.55，也就是說，M=128相對于M=64的壓縮比僅能提高0.21，但對于某些應用程序卻須要開辟2倍的臨時緩沖區。RLE長度對壓縮效果的影響如圖6所示，當理想最高壓縮比r＜9時，M=128與M=64對壓縮比的影響小于1。

圖6 RLE長度對壓縮效果影響分析Fig.6 Compression effect analysis of different RLE length

3.2 試驗結果分析

選取某衛星真實在軌數據，對比Pack Bits算法、RLE-D算法和RLE-D&b算法，驗證結果如表1所示。可以看出，RLE-D算法相對于Pack Bits算法性能提高約7%，RLE-D&b算法相對于Pack Bits算法性能提高約19%。M=64時，RLE-D&b壓縮比為5.67；M=128時，RLE-D&b壓縮比為6.11，顯著地提高了航天器在境外可用的遙測數據量。

表1 3種算法的壓縮結果Table 1 Compression results of three algorithms

4 結束語

本文提出了一種航天器分包遙測壓縮算法，將RLE應用到分包遙測數據壓縮中，針對遙測數據的特點對RLE算法進行了改進，并提出了能將壓縮數據生成符合CCSDS標準的分包遙測機制。本文算法編碼及解碼簡單，并且編碼過程可以邊采樣、邊編碼，使編碼的占用資源均勻分布在每個采用周期，節省了航天器上的資源。對某衛星的試驗驗證表明，使用改進后的壓縮算法，能夠獲得6.11倍的遙測壓縮比，可提高延時遙測采樣頻率，顯著地增加航天器在境外可用的遙測數據量。

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［1］CCSDS.CCSDS 120.0-G-2 Lossless data compression［S］.Washington D.C.:CCSDS，2006

［2］José-Antonio，Martínez-Heras，David Evans，et al.Housekeeping telemetry compression:when，how and why bother［C］//Proceedings of the 2009 First International Conference on Advances in Satellite and Space Communications.Colmar，France，SPACOMM，2009: 35-40

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［8］李孝同.小衛星星務系統的遙測技術研究［J］.航天器工程，2008，17（2）:38-43 Li Xiaotong.Telemetry in computer integrated satellite system［J］.Spacecraft Engineering，2008，17（2）:38-43（in Chinese）

［9］CCSDS.CCSDS 102.0-B-5 Packet telemetry［S］.Washington D.C.:CCSDS，2000

（編輯：夏光）

Research on Packet Telemetry Compression Algorithm Using RLE

YAN Guorui LI Zhigang SHI Jian ZHAO Ting LI Guojun
（DFH Satellite Co.Ltd.，Beijing 100094，China）

For large storage of spacecraft telemetry data，a packet telemetry compression algorithm using RLE（run length encoding）is proposed in this paper.According to the characteristics of telemetry data，the compression algorithm is improved，so that the compression ratio can be further increased.The mechanism of producing CCSDS-compliant packet data is also presented.An experimental results for a certain satellite show that the improved algorithm can obtain a compression ratio of 6.11，which can raise the stored telemetry sampling frequency，and increase the amount of available telemetry data without ground contact.

spacecraft telemetry data；compression algorithm；stored telemetry；packet telemetry；RLE（run length encoding）

TN91

A DOI：10.3969/j.issn.1673-8748.2015.02.010

2014-03-17；

2014-05-13

國家重大航天工程

閆國瑞，男，碩士，從事星務系統、星載軟件研究工作。Email：yanguorui5000@qq.com。