郭建方，曹麗娜，朱方娥，(石家莊鐵道大學(xué)四方學(xué)院，河北 石家莊 051132)

1 引言

數(shù)據(jù)壓縮理論始于上世紀(jì)40年代，數(shù)據(jù)壓縮是指在數(shù)據(jù)儲(chǔ)存空間的要求之下，重組龐大的原始數(shù)據(jù)，從而滿足一定儲(chǔ)存空間的數(shù)據(jù)集合，使得該數(shù)據(jù)集合中被恢復(fù)出來(lái)的數(shù)據(jù)能夠完全符合原始數(shù)據(jù)[1]。信息技術(shù)的發(fā)展，擴(kuò)大了各個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)量，嚴(yán)重阻礙了數(shù)據(jù)的傳輸與儲(chǔ)存，因此，數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)的研究越來(lái)越廣泛。國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)數(shù)據(jù)壓縮的研究中，雖然指出了負(fù)載均衡對(duì)數(shù)據(jù)壓縮的重要性，但是在壓縮過(guò)程中，仍然采用傳統(tǒng)的評(píng)估準(zhǔn)則，以壓縮率為指標(biāo)，很少涉及到數(shù)據(jù)壓縮理論[2]；國(guó)外學(xué)者對(duì)數(shù)據(jù)壓縮的研究?jī)H僅考慮到了壓縮算法在層次上的改進(jìn)，主要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)改造和裁剪，缺少壓縮算法在執(zhí)行效率上的優(yōu)化研究[3]。

任秀江等人[4]從減少網(wǎng)絡(luò)注入數(shù)據(jù)量的角度出發(fā)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)通信實(shí)時(shí)壓縮技術(shù)進(jìn)行了研究，給出了一種面向網(wǎng)絡(luò)通信的硬件實(shí)時(shí)壓縮引擎RTCE的設(shè)計(jì)，在網(wǎng)絡(luò)通信過(guò)程中，硬件自動(dòng)實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)包的壓縮傳輸，采用SPEC2006，Graph500，CFD算法測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，壓縮后的網(wǎng)絡(luò)包數(shù)據(jù)量平均減少32.8%～48.7%。但是該方法的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)壓縮比較大；楊理踐[5]提出一種管道漏磁檢測(cè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)壓縮算法，在實(shí)時(shí)壓縮和提升小波編碼的基礎(chǔ)上，利用雙緩沖區(qū)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，并根據(jù)管道漏磁數(shù)據(jù)的特征，通過(guò)自適應(yīng)算術(shù)編碼完成數(shù)據(jù)無(wú)損壓縮，無(wú)損壓縮比可達(dá)9.166:1。但是該方法的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的通信能耗較大。

針對(duì)上述方法存在的問(wèn)題，本文在負(fù)載均衡策略下，提出了一種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮方法，減少實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存空間、提高數(shù)據(jù)傳輸速度，從而提升實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的漸進(jìn)式壓縮性能。

2 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮方法設(shè)計(jì)

2.1 自適應(yīng)量化實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)

由于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)在樣本采集過(guò)程中，采集頻率過(guò)高、樣本數(shù)量較大，導(dǎo)致實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理起來(lái)較麻煩[6]，因此，需要先分塊處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的自適應(yīng)量化。由于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)在漸進(jìn)式處理時(shí)具有周期性，因此對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采用分塊處理的方式，將數(shù)據(jù)間聯(lián)系起來(lái)[7]，這種聯(lián)系可以提高實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的漸進(jìn)式壓縮性能。

在負(fù)載均衡策略下，DCT變換和離散小波變換都具有良好的負(fù)載均衡特性，但是離散小波變換更適用于強(qiáng)烈且非平穩(wěn)的數(shù)據(jù)，DCT變換在處理變化不大的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)時(shí)具有更優(yōu)的負(fù)載均衡特性[8]。考慮到網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)硬件平臺(tái)的支持，在負(fù)載均衡策略下，采用DCT變換的IV變換為

(1)

其中，k的取值為k=1，2，…，N，N表示實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的分塊大小，mn表示原始實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

經(jīng)過(guò)分塊處理后，0得到

(2)

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)自適應(yīng)量化的好壞時(shí)刻影響實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的失真大小，根據(jù)自適應(yīng)量化原則，能夠提高負(fù)載均衡較大的子帶分配的位數(shù)，設(shè)定每一個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)塊所期望的總位數(shù)R，子帶負(fù)載自適應(yīng)量化的步驟如下：

Step2：設(shè)置每一個(gè)子帶對(duì)應(yīng)的初始位數(shù)nj為0，求解得到每一個(gè)子帶的最大絕對(duì)值大小A=[a1，a2，…，aN]，計(jì)算出每一個(gè)子帶所需要的最大位數(shù)；

(3)

Step3：計(jì)算實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)子帶j的負(fù)載總和

(4)

其中，j的取值為j=1，2，…，N。

Step4：將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)子帶的負(fù)載總和從大到小進(jìn)行排序，假設(shè)第r個(gè)實(shí)時(shí)能量子帶的負(fù)載最大，將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)子帶r的分配位數(shù)加1，即nr=nr+1,,如果實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)子帶的分配位數(shù)大于最大位數(shù)br，那么就使nr=br；

Step5：將實(shí)時(shí)能量子帶的負(fù)載與4作商，并使實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)總位數(shù)減1；

Step6：重復(fù)Step4和Step5，直到實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)總位數(shù)等于0，將得到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)子帶分配位數(shù)Nb=[n1，n2，…，nN]作為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)邊帶信息進(jìn)行保存。

在完成實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)各個(gè)子帶的位數(shù)分配之后，對(duì)均勻量化處理分配位數(shù)進(jìn)行計(jì)算，將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)子帶設(shè)置為大于0并且小于最大位數(shù)，即

(5)

利用離散余弦變換的負(fù)載均衡特性，對(duì)原始實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分塊處理和DCT變換，使實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中DCT變換系數(shù)的負(fù)載均衡儲(chǔ)存在少量子帶中，根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)各個(gè)子帶的負(fù)載均衡大小自適應(yīng)分配量化位數(shù)，完成實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的自適應(yīng)量化處理，接下來(lái)通過(guò)設(shè)計(jì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮算法，來(lái)簡(jiǎn)化實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮的程序。

2.2 設(shè)計(jì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮算法

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)在漸進(jìn)式壓縮過(guò)程中會(huì)面臨兩個(gè)比較關(guān)鍵的問(wèn)題，首先，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮算法必須可以為系統(tǒng)提供比較高的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)壓縮率，從而來(lái)支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存特點(diǎn)；其二，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的記錄功能和查詢功能需要漸進(jìn)式壓縮算法在數(shù)據(jù)壓縮和解壓兩項(xiàng)都具有一定的速度性能。

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮算法在運(yùn)行原理和實(shí)現(xiàn)方面都比較容易，代碼實(shí)現(xiàn)過(guò)程中也沒(méi)有相對(duì)復(fù)雜的運(yùn)算過(guò)程，需要消耗更短的數(shù)據(jù)壓縮和解壓時(shí)間。尤其在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的解壓過(guò)程中，具有更高的加壓效率，但是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮算法也存在很多缺點(diǎn)和不足，因此，在負(fù)載均衡策略下，設(shè)計(jì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮算法。

對(duì)于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)而言，如果直接采用漸進(jìn)式壓縮算法會(huì)因?yàn)閷?shí)時(shí)數(shù)據(jù)的波動(dòng)浮動(dòng)較大、規(guī)律性不強(qiáng)等特點(diǎn)，導(dǎo)致實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的漸進(jìn)式壓縮速度和效率不理想，通過(guò)在負(fù)載均衡策略下設(shè)計(jì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮算法，從而提高壓縮算法的執(zhí)行速度。

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮以測(cè)點(diǎn)為單元，讀取單位時(shí)間內(nèi)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，分別對(duì)其進(jìn)行壓縮處理，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的壓縮過(guò)程是一個(gè)以字節(jié)為單位的字符串，根據(jù)讀入的字符依次添加到表項(xiàng)中，記錄一段時(shí)間后就要將其清空，保留一個(gè)標(biāo)識(shí)項(xiàng)。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮流程如圖1所示。

圖1 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮流程

根據(jù)上述流程可知：

Step1：初等變換原始實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并將變換處理后的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采用字節(jié)為單位進(jìn)行讀??；

Step2：對(duì)字典進(jìn)行初始化處理，使字典中包含單字符實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)；

Step3：對(duì)代碼進(jìn)行清零處理，使字符串為空集；

Step4：對(duì)于輸入實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)字符流中的每一個(gè)字符重復(fù)操作Step5～ Step9；

Step5：抽取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)字符保存在字符串中；

Step6：如果實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)字符串S+String在字典中，那么S=S+String，轉(zhuǎn)到Step5；

Step7：在字典中編寫(xiě)與S對(duì)應(yīng)的代碼，將其輸出為字符流；

Step8：將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)字符串S+String寫(xiě)在字典中，并在字典中添加一項(xiàng)；

Step9：S=String，再一次轉(zhuǎn)到Step5；

Step10：在字典中編寫(xiě)與S對(duì)應(yīng)的代碼，將其輸出為字符流；

Step11：編寫(xiě)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮算法的結(jié)束碼。

針對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮面臨的問(wèn)題，依據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮算法的原理，設(shè)計(jì)了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮算法流程，利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮算法的實(shí)現(xiàn)步驟，完成實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮算法設(shè)計(jì)，接下來(lái)通過(guò)設(shè)計(jì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮程序，來(lái)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的漸進(jìn)式壓縮。

2.3 重構(gòu)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)

在對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)沒(méi)有先驗(yàn)了解的情況下，選取第一個(gè)周期內(nèi)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)樣本作為基準(zhǔn)，利用距離測(cè)度來(lái)判斷實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)出現(xiàn)的時(shí)刻，并再一次重新選擇基準(zhǔn)數(shù)據(jù)。采用歸一化距離測(cè)度的計(jì)算方法，如下式

(6)

其中，a表示實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)向量，b表示基準(zhǔn)向量，d(a，b)表示實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)向量和基準(zhǔn)向量的歸一化距離測(cè)度。

由于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的信號(hào)頻率會(huì)出現(xiàn)一個(gè)比較小的波動(dòng)，在確定實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)周期的起止點(diǎn)時(shí)還會(huì)產(chǎn)生誤差，為了消除外界因素對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮的影響，需要建立一個(gè)數(shù)據(jù)組，來(lái)保存各個(gè)周期實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的起點(diǎn)和終點(diǎn)。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮流程如圖2所示。

圖2 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮流程

根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮流程，得到實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮步驟，如下：

Step1：獲取第一個(gè)采樣周期內(nèi)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)樣本作為初始的基準(zhǔn)向量Db，并將基準(zhǔn)向量Db賦值給實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮過(guò)程中的運(yùn)算基準(zhǔn)向量Dt；

Step2：按照一定順序?qū)⒁粋€(gè)采樣周期內(nèi)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)樣本保存至中間向量Do中，將表征該數(shù)據(jù)起點(diǎn)和終點(diǎn)的參數(shù)保存在數(shù)組中，將Do與Dt做差值處理，并將計(jì)算得到的差值向量De保存到數(shù)據(jù)文件中；

Step3：通過(guò)與事先設(shè)定好的判決門(mén)限進(jìn)行對(duì)比，觀察實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)樣本的歸一化測(cè)度值是否在連續(xù)兩個(gè)周期內(nèi)超過(guò)了該限值，從而來(lái)判斷實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)樣本在連續(xù)兩個(gè)周期內(nèi)是否發(fā)生了畸變，如果實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)樣本發(fā)生了較大畸變，將數(shù)組中表征該采樣周期內(nèi)截止點(diǎn)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)后面添加一個(gè)標(biāo)記0，此時(shí)令該周期數(shù)據(jù)等于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮過(guò)程中的運(yùn)算基準(zhǔn)向量Dt；如果實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)樣本沒(méi)有發(fā)生了較大畸變，將數(shù)組中表征該采樣周期內(nèi)截止點(diǎn)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)后面添加一個(gè)標(biāo)記-1，且實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮過(guò)程中的運(yùn)算基準(zhǔn)向量Dt保持不變；

Step4：如果仍然存在待處理的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，那么就跳轉(zhuǎn)到Step2繼續(xù)處理，否則就要跳轉(zhuǎn)到Step5；

Step5：對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行閾值處理，如下式

(7)

綜上所述，在負(fù)載均衡策略下，對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行了自適應(yīng)量化處理，通過(guò)設(shè)計(jì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮算法，簡(jiǎn)化了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮的程序，結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮程序設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的漸進(jìn)式壓縮。

3 仿真分析

為了驗(yàn)證負(fù)載均衡策略下實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮方法在實(shí)際應(yīng)用中的性能，通過(guò)MATLAB平臺(tái)進(jìn)行仿真分析。在仿真軟件中50m*50m的區(qū)域內(nèi)部署100個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)。仿真分析過(guò)程中采用1024*4個(gè)具有光強(qiáng)、溫度、濕度和節(jié)點(diǎn)電壓的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，擬合多項(xiàng)式的次數(shù)為1，2，3，相關(guān)性閾值為0.7，0.8，0.9，1.0時(shí)，將負(fù)載均衡策略下實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮方法與文獻(xiàn)[4]提出的面向網(wǎng)絡(luò)通信的高實(shí)時(shí)壓縮方法、文獻(xiàn)[5]提出的管道漏磁檢測(cè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)壓縮方法進(jìn)行對(duì)比，分別從壓縮比和通信能耗兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析。

三種方法的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)壓縮比測(cè)試結(jié)果如圖3所示。

圖3 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)壓縮比測(cè)試結(jié)果

從圖3中的測(cè)試結(jié)果可以看出，隨著相關(guān)性閾值的增大，三種數(shù)據(jù)壓縮方法的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)壓縮比也在逐漸增大，但是負(fù)載均衡策略下實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮方法始終小于文獻(xiàn)[4]提出的面向網(wǎng)絡(luò)通信的高實(shí)時(shí)壓縮方法和文獻(xiàn)[5]提出的管道漏磁檢測(cè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)壓縮方法。原因是相關(guān)性閾值越大，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)序列之間的相關(guān)性就比較弱，需要設(shè)置更多的參數(shù)來(lái)進(jìn)行描述，當(dāng)相關(guān)性閾值為1時(shí)，不需要考慮實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的相關(guān)性，此時(shí)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的壓縮比達(dá)到了最大值；在相關(guān)性閾值相同的情況下，擬合次數(shù)越大，負(fù)載均衡策略下實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮方法對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)序列的分段個(gè)數(shù)就越少，因此，本文提出的負(fù)載均衡策略下實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮方法可以縮小實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的壓縮比。

對(duì)本文提出的負(fù)載均衡策略下實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮方法、文獻(xiàn)[4]提出的面向網(wǎng)絡(luò)通信的高實(shí)時(shí)壓縮方法和文獻(xiàn)[5]提出的管道漏磁檢測(cè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)壓縮方法的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)通信能耗進(jìn)行測(cè)試對(duì)比，對(duì)比結(jié)果如圖4所示。

圖4 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的通信能耗測(cè)試結(jié)果

從圖4的測(cè)試結(jié)果可以看出，隨著相關(guān)性閾值的增大，負(fù)載均衡策略下實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮方法的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)通信能耗逐漸降低，說(shuō)明負(fù)載均衡策略下實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮方法的壓縮效果越來(lái)越好，而隨著相關(guān)性閾值的增大，文獻(xiàn)[4]提出的面向網(wǎng)絡(luò)通信的高實(shí)時(shí)壓縮方法和文獻(xiàn)[5]提出的管道漏磁檢測(cè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)壓縮方法的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)通信能耗逐漸上升。說(shuō)明本文提出的負(fù)載均衡策略下實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮方法的通信能耗始終小于其它兩種壓縮方法。

4 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)在漸進(jìn)式壓縮過(guò)程中受到數(shù)據(jù)特征的影響，降低了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的漸進(jìn)式壓縮性能，本文提出了負(fù)載均衡策略下實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮方法，在負(fù)載均衡策略下，對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行了自適應(yīng)量化處理，通過(guò)設(shè)計(jì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮算法，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的漸進(jìn)式壓縮。仿真結(jié)果顯示，該數(shù)據(jù)壓縮方法具有較高的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)漸進(jìn)式壓縮能力。