автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.02, диссертация на тему:Разработка метода эффективного кодирования цифровых сейсмограмм на основе модели авторегрессии

йь ю 9 ^

шнистерстбо связи российской федерации

Московский ордена Трудового Красного Знамени технический университет связи и итформатики

На правах рукописи

Попов Владимир Игоревич

УЖ 621.398

разработка метода эффективного кодирования цифровых селс:югра!н на основе годам азторегеессии

Специальность 05.12.02. - теория связи, системы и устройства передачи информации по каналам связи

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 1992

Работа выполнена в Московском техническом университете связи и информатики.

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор Прохоров Ю.Н.

Официальные оппонента: д.т.н., проф. Свириденко В.А.

к.т.н., доцэнт Скопинцев О.Д.

Ведущая организация: Российский научно-исследовательский

институт космического приборостроения.

Защита диссертации состоится "У 7 1992 г. в / > часов на заседании Специализированного Совета К 118.06.03 Московского технического университета связи и информатики / 105855 Москва, Авиамоторная д. 8А /

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МТУСИ. Автореферат разослан "/О" /0 1992 г.

Ученый секретарь специализированно го советуй к.тЛ. // О.В. Матвеева

л»

! ¡ТТГ! ?

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. В сейсмологии фактические данные представляют собой электрические сигналы, отображающие механические колебания поверхности Земли. Записи этих сигналов называются сейсмограммами. Колебания могут быть вызваны искусственными взрывами или естественными причинами землетрясениями и извержениями вулканов.

Развитие сейсмологии из практически описательной дисциплины в сложный комплекс современных методов обнаружения, регистрации, анализа и интерпретации сейсмических сигналов произошло не более чем за сто лет, причем последние двадцать лет ознаменовались качественным скачком во всех разделах сейсмологии. Этот скачок связан с переходом от традиционной ручной обработки сейсмических данных к анализу цифровых сейсмограмм на ЭЕМ. Элу способствовали появление средств преобразования аналоговых сигналов в цифровую форму, широкое распостранение цифровых систем связи и регистрации, расширение на несколько порядков динамического и частотного диапазонов регистрируемых сейсмических сигналов.

С развитием техники возрастает количество сейсмических станций , их чувствительность, и увеличивается число регистрируемых землетрясений. При этом происходит нарастание интенсивности потоков данных в системах сбора, передачи и обработки. Соответственно возрастают требования к помехоустойчивости и пропускной способности каналов связи, емкости регистрирующих устройств и архивов. Эти требования могут выполняться'иза счет применения более качественных и дорогих средств передачи и хранения данных.

Более целесообразным является снижение интенсивности потоков данных с помощью методов и средств эффективного кодирования. Существующие метода эффективного кодирования сейсмограмм не обеспечивают коэффициента сжатия данных, достаточного для экономичного развития рассматриваемых систем. Кроме того, эти методы не обладают помехоустойчивостью, необходимой для передачи сейсмических данных по каналам связи.с достаточно большой вероятностью ошибки.

Цели и задачи исследования.

Целью данной работы является разработка методов и средств кодирования, увеличивающих эффективность использования каналов

ТО'

з

связи и помехоустойчивость передачи сейсмометрических данных на основе методов предсказания и статистического кодирования. В диссертации доставлены и решены следующие задачи:

1. Анализ современных методов и алгоритмов эффективного кодирования, обоснование их применения в системах передачи и хранения сейсмометрических данных.

2. Выбор критерия качества восстановления цифровых сейсмограмм. Выбор модели, сейсмического сигнала, получение оценки избыточности цифровых сейсмограмм.

3. Разработка алгоритма эффективного кодирования цифровых сейсмограмм.

4. Исследование погрешности восстановления сигнала при наличии ошибок в канале связи.

5. Разработка метода и алгоритма совместного эффективного и помехоустойчивого кодирования.

6. Экспериментальное исследование разработанного алгоритма, его сравнение с ранее известными алгоритмами.

7. Разработка структуры и программного обеспечения системы обработки и хранения сейсмометрических данных.

Научная новизна.

1. Получена оценка избыточности цифровых сейсмограмм, моделируемых процессом авторегрессии (АР).

2. Разработан алгоритм эффективного кодирования цифровых сейсмограмм на основе авторегрессионной модели сейсмического сигнала. Для рассматриваемых систем алгоритм обеспечивает коэффициент сжатия данных в полтора - два раза выше, чем ранее известные алгоритмы.

3. Предложен метод анализа искажений, возникающих при передаче кодированных цифровых .сейсмограмм по каналу с ошибками, состоящий в расчете отклика декодера на воздействие ошибок с учетом эффектов квантования.

4. Разработан алгоритм совместного эффективного и помехоустойчивого кодирования цифровых сейсмограмм. Возможность обнаружения ошибок в канале связи достигается еа счет .увеличения сложности алгоритма декодирования, без увеличения сложности алгоритма кодирования и избыточности данных.

5. Разработана структура системы обработки и хранения ¿Йфровых сейсмограмм, обеспечивающая эффективный доступ к данным в системе. '

Практическая ценность.

Проведенные разработка и исследования нового алгоритма совместного эффективного и помехоустойчивого кодирования цифровых сейсмограмм позволяют снизить требования к каналам связи и уменьшают затраты на изготовление и эксплуатацию аппаратуры сетей сбора сейсмометрических данных. Для рассматриваемых систем алгоритм обеспечивает коэффициент сжатия данных в диапазоне 4-6, что в полтора - два раза превышает коэффициент сжатия ранее известных алгоритмов. Вероятность обнаружения ошибок в канале связи при их произвольной кратности не менее, чем 1-10~1? Применение этого алгоритма в сетях автономных сейсмических станций позволяет увеличить срок непрерывной работы станций и повысить надежность регистрации. Применение разработанной программа эффективного кодирования сейсмограмм в центрах сбора и обработки данных позволяет снизить требования к емкости внешних запсгяшаигцпс устройств ЭВМ.

Внедрение результатов работы.

Результаты работы внедрены в НИР, проводимые научно-инженерным центром "Синапс" и Институтом физики Земли РАН.

Апробация работы.

Основные результаты работы были доложены и обсуждены на конференции ' молодых ученых ИВ ДВО АН СССР в 1988г., научно-технической конференции МИС в 1990 и 1991 годах, на Всесоюзной школе-семинаре по статистическим методам обработки сигналов и изображений в 1991 году, на семинарах отдела 100 ИФЗ РАН в 1989 и 1990 годах.

Публикации.

Основные материалы диссертации изложены в трах статьях в центральных изданиях, трех тезисах докладов на Всесоюзных и международных конференциях.

Объем работы.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и содержит 141 страницу, в их числе 19 рисунков, и списка литературы из 85 наименований.

; На защиту выносятся следующие основные -положения.

I. Методика оценки избыточности цифровых сейсмограмм, -моделируемых авторегрессионным процессом с локально-

постоянными параметрами.

2. Алгоритм эффективного кодирования цифровых сейсмограмм.

3. Метод анализа искажений, возникающих при передаче кодированных цифровых сейсмограмм по каналу с ошибками, состоящий в расчете отклика декодера на воздействие ошибок с учетом эффектов квантования.

4. Алгоритм совместного эффективного и помехоустойчивого кодирования цифровых сейсмограмм.

5. Результаты сравнительного анализа разработанного и ранее известных алгоритмов.

6. Структура и программное обеспечение системы обработки и хранения цифровых сейсмограмм.

содержание работы

Во введении обоснована актуальность, указана цель и задачи исследования, кратко изложено основное содержание работы.

В первой главе показано, что развитие систем сейсмометрических наблюдений происходит в направлении создания сетей сбора данных глобального ("IRIS GSN"), регионального и локального ("AKZA", "ТЕСИ") масштабов. Сети можно классифицировать по классам решаемых задач, например сети регистрации местных и удаленных землетрясений, сети контроля за ядерными испытаниями и т.д. В настоящее время четко прослеживается тенденция к универсализации задач, решаемых сетями сбора сейсмических данных. Так как сигналы от различных источников имеют различный частотный и динамический диапазоны, то универсализация сетей приводит к расширению частотного и динамического диапазона аппаратуры пунктов наблюдений и к увеличению интенсивности потоков данных.

С точки зрения аппаратурной реализации подразделяются на телеметрические, в которых данные пэредг по каналам связи в единый центр, и сети автономных станци которых данные регистрируются в пунктах наблюдений. Пока: что применение методов эффективного кодирования даннь телеметрических сетях позволяет снизить требования к каналам связи и уменьшить затраты на изготовление и эксплуатацию аппаратуры сети. Применение этих методов в сетях автономных сейсмических станций позволяет увеличить срок непрерывной

работы станций и повысить надежность регистрации. Сделан вывод о том, что кодирование цифровых сейсмограмм в. универсальных сетях наблюдений целесообразно выполнять с применением алгоритмов сжатия, позволяющих при отсутствии ошибок в канале связи точно восстановить исходный цифровой процесс.

Анализ способов обработки сейсмограмм показывает, что в универсальных сейсмометрических сетях предъявляются высокие требования к достоверности данных. При использовании методов эффективного кодирования одиночная ошибка в канале связи может привести к искажению целого блока данных. Для получения достоверного результата при обработке потеря части данных менее, существенна, чем необнаруженная ■ ошибка. Поэтому, при передаче кодированных сейсмограмм по каналам связи необходимо использовать алгоритмы обнаружения ошибок. С целью достижения наибольшего коэффициента сжатия, при ограничениях на сложность реализации кодера, алгоритмы эффективного кодирования целесообразно разрабатывать совместно с помехоустойчивыми кодами, учитывающими особенности обработки цифровых сейсмограмм.

Для эффективного кодирования ■ цифровых сейсмограмм используются универсальные и специализированные алгоритмы. Эти алгоритмы обеспечивают коэффициент сжатия данных в диапазоне 1,5 -2,5. Существуют объективные предпосылки для достижения больших коэффициентов обратимого сжатия цифровых сейсмограмм за счет сокращения избыточности данных современными методами теории передачи информации. Одним из перспективных направлений разработки оптимальных методов эффективного кодирования является использование адекватных моделей сейсмического сигнала.

Во второй главе рассматриваются модели сейсмического сигнала. Делается обоснование применения модели авторегрессии. При разработке алгоритма эффективного кодирования в качестве модели сейсмического сигнала • предлагается использовать одномерную модель авторегрессии с локально-постоянными параметра™.

ш

V IАА-1+ • <1)

1=1

где Х^ - значение сигнала в момент времени г; А1 - параметры модели; га -порядок модели; 1=1,2,...,ш; • Ц - некоррелированный

«с

случайный процесс с гауссовской плотностью вероятности, дисцерсия этого процесса о|= 1; Х1;=^=0, символ Хг обозначает

математическое ожидание величины Х+.

Во многих системах сейсмометрических наблюдений используется трехкомпонеятная форма представления сигнала. При этом аппаратура регистрирует две горизонтальных и вертикальную компоненты колебаний . земной поверхности, соответствующие каналам ХД и Ъ. Между реализациями сигнала в этих каналах существуют корреляционные связи. Для отражения этих связей рассматривается трехмерная модель сейсмического сигнала. Проведенные экспериментальные исследования показали, что корреляция исходных сигналов обусловлена в основном корреляцией между- параметрами модели, определенными для реализаций сигнала в каждом из каналов. В этом случав выигрыш в коэффициенте сжатия при совместной обработке может быть получен только за счет более экономного кодирования параметров модели. На практике, коды параметров составляют незначительную долю от всего объема сообщения, поэтому совместная обработка не дает существенного выигрыша и ее использование нецелесообразно.

Адекватность модели, качество ее параметрической

индентификации и адаптивного предсказания последовательности Хг

отражаются свойствами процесса: ш

ег= х-г 1аА-1» 1=1

где а^ - оценки параметров А^. .

Если стационарная последовательность Х^. точно соответствует модели, то для оптимальных по критерию минимума СКО предсказания асимптотических оценок а^ и Х^ последовательность е^ является обновляющей. Обновляющий процесс обладает следующими свойствами: во-первых, е^ оказывается последовательностью некоррелированных случайных величин и, во-вторых, при гауссовском распределении вероятностей Х^ распределение е^ также гауссовское.

Таким образом, проверяя гипотезы об отсутствии корреляционных связей и о нормальности распределения для последовательности ег, можно судить об адекватности модели (1) изучаемым сигналам, пренебрегая ошибками округления и дискретностью процессов Хг и е^. На основании

экспериментального исследования свойств ошибки предсказания делается вывод, что при решении задачи эффективного кодирования модель авторегрессии порядка 4-18 адекватно описывает сейсмический сигнал с доверительной вероятностью 0,9.

Предлагаемый алгоритм эффективного кодирования состоит в последовательном применении фильтра-предсказателя и статистического кодера. Фильтр - предсказатель устраняет корреляционные связи в последовательности отсчетов исходного дискретного сигнала. Для оптимального фильтра последовательность ошибок предсказания является некоррелированным процессом. Критерием качества предсказания служит функция вида;

г А12 •

где Х^ - предсказанное значение Х^.

В этом случав наилучшая оценка одношагового предсказания: т

V 2 аА-1 • ' <2>

1=1

Оценка параметров выполняется методом наименьших квадратов. Ошибка предсказания е^ не обладает избыточностью, если ее значения некоррелированы и равновероятны. Избыточность, связанная с различной вероятностью отсчетов, устраняется в статистическом кодере.

На основании результатов эксперимента делается вывод, что достижимый коэффициент обратимого сжатия предлагаемого алгоритма для эталонных реализаций сейсмического сигнала лежит в диапазоне 4,7 - 6,4.

В третьей главе рассматривается применение статистического кода Джелинека для кодирования ошибки предсказания. Показано, что в связи со сложностями реализации статистического кода с малой избыточностью, при ограничениях на длину кодового слова представляет интерес применение методов универсального кодирования, для которых не требуется знание вероятностей символов е^. При этом источник сообщений рассматривается как комбинаторный.. Разрабатывается модификация алгоритма универсального кодирования ошибки предсказания с учетом специфики цифровых сейсмограмм и делается оценка избыточности этого кода. Для кодирования данных разнородных сетей наблюдений предложен алгоритм со структурной адаптацией.

и*

9

При малой дисперсии ошибки предсказания {о* < 10) используется код Джвлинека, в противном случае — универсальный код.

В этой главе, проведен анализ искажений восстановленного сигнала при наличии ошибок в канале связи. Расчет отклика фильтра'-' предсказателя на ошибки в канале связи прЬведен с^ учетом эффектов квантования. Получены статистические характеристики ошибки,восстансвления Е^:

Е1гх1Гх1; •

4 где Х^ - значение исходного сигнала в момент времени 1;; Х^. - значение восстановленного сигнала в момент времени 1;.

Показано, что при наличии ошибки в канале связи возникает процесс Ег, который состоит из двух составляющих. Первая составляющая определяется импульсной характеристикой фильтра-предсказателя. Вторая составляющая обусловлена появлением ошибок, связанных с эффектом квантования величины Ххв кодере и декодере. Эта 'составляющая является последовательностью случайных величин, принимающих значения: -1 с з вероятностью 0,125; О с вероятностью 0,75; 1 с вероятностью 0,125. Статистические характеристики процесса Е^ используются в дальнейшем при синтезе алгоритма обнаружения ошибок.

В третьей главе разрабатывается алгоритм совместного эффективного и помехоустойчивого кодирования (обнаружение ошибок). Структурная схема алгоритма представлена на рис. I. Исходные данные разделяются на блоки фиксированного размера в N отсчетов. Выбор наилучших с точки зрения достижимого коэффициента сжатия, размера блока N и порядка модели М проводится экспериментально на выборке зарегистрированных ранее ' данных рассматриваемой системы наблюдений. Блок данных регистрируется в памяти кодера. По зарегистрированной реализации сигнала методом Левинсона-Дарбина вычисляются оценки параметров модели а^ и дисперсия ошибки предсказания Ор.

По формуле (2)^ вычисляются оценки • одношагового предсказания Х^. Оценку Х^ необходимо вычислять в процессоре с большим числом разрядов. Поэтому Х^ квантована на число уровней значительно большее, чем X,.. Затем Х^ квантуется (округляется) в" соответствии с разрядной сеткой величины Хг. Далее определяются значения ошибок предсказания е{:

где Хц - квантованное значение величины Х^.

Кодирование •

Декодирование

Рис. I. Структурная схема алгоритма совместного эффективного и помехоустойчивого кодирования цифровых сейсмограмм

Последовательность ошибок предсказания е^ и значение ее дисперсии о| подаются на вход статистического кодера. По значению о| выбирается используемый способ кодирования ошибки предсказания. При использовании кода Джэлкнока сначала вычисляется оценка вероятностей символов последовательности а затем строится статистический код. 3 случае применения универсального кода оценка вероятностей символов е^ не нужна. Кодированная последовательность ошибок предсказания е^, параметры модели. а^и значение о| подаются на мультиплексор и затем передаются в канал связи.

В демультиплексоре производится разделение данных. Затем

по принятому значению в декодере строится статистический кед

*к

и проводится декодирование последовательности е+. С выхода

*

статистического декодера последовательность е^ поступает в блок восстановления.

*

В цифровом фильтре блока восстановления по е^ и принятым

оценкам параметров а^ вычисляется Х^.. При отсутствии ошибок в канале связи фильтры кодера и декодера оперируют ^с одинаковыми

последовательностями Х^. и Х^.,. и значения Хг и Х^ совпадают.

Затем Х^ квантуется (округляется) в соответствии с разрядной

сеткой исходных данных Х^.. Так как шаг квантования в кодере и

декодере одинаков, квантованное значение Хц в „ декодере

совпадает с Хц в кодере. Далее по известным Х^ и е^

вычисляется восстановленная-последовательность данных Х^.

При отсутствии ошибок, в канале связи описанный алгоритм позволяет точно восстанавливать исходные цифровые данные. В случае возникновения ошибки в канале связи цифровые фильтры кодера и декодера ^начинают работать с разными последовательностями Х^ и Х^, при этом точное восстановление исходных данных невозможно.

Рассмотрим процедуру декодирования с обнаружением ошибок.

По восстановленной последовательности Х^ и принятому значению

о? рассчитываются оценки параметров модели а,. Различие меаду к *

величинами а1 и свидетельствует о наличии ошибки при

приеме блока данных.

В этой главе аналитически получены выражения для оценки

дисперсии и математического ожидания величины * ~

Показано, что при увеличении порядка модели М и уменьшении шага квантования оценок параметров модели h вероятность обнаружения ошибок Pjj стремится к 1. Для характерного случая М=4, N=128, h=1/216 вероятность обнаружения ошибки произвольной кратности в канале связи оценивается величиной Pd> 1 -1СГ1?

В предложенном алгоритме возможность обнаружения ошибок в канале связи достигается за счет увеличения сложности алгоритма декодирования без увеличения сложности алгоритма кодирования и избыточности данных. Важным достоинством алгоритма является то, что в кодере, где наиболее жестко ограничена сложность реализации, процедуры эффективного и помехоустойчивого кодирования совмещены.

В третьей главе сделан также расчет эквивалентной вероятности ошибки при передаче . кодированных цифровых сейсмограмм по каналам связи диапазона УКВ. За счет сужения полосы частот, занимаемой каналом, эквивалентная

вероятность ошибки в рассматриваемом канале уменьшается приблизительно на два порядка.

В четвертой главе " проводится экспериментальное исследование разработанного алгоритма и сравнение этого алгоритма с ранее известными специализированными алгоритмами эффективного кодирования цифровых сейсмограмм. Рассматривается сложность реализации данного алгоритма в - последовательных процессорах. Сложность типовой реализации предложенного.- в диссертации-алгоритма оценивается величиной в 10 операций типа умножения и 15 операций типа сложения на один отсчет исходных данных, что превышает сложность реализации ранее известных алгоритмов. Поэтому скорость выполнения программы, моделирующей этот алгоритм на компьютере класса IBM PC386 в полтора-два раза' ниже, чем скорость_ выполнения программ, моделирующих ранее известные алгоритмы. Тем не менее предложенный алгоритм может быть реализован в программе, выполняемой процессорами пунктов наблюдений современных сейсмометрических сетей в режиме реального времени. Это позволяет, сделать вывод, что при существующем - уровне развития микропроцессорной техники

:з

достижение большего коэффициента сжатия в системах сбора сейсмометрических данных за счет увеличения сложности алгоритма кодирования, является целесообразным.

На выборках данных различных сетей наблюдений с использованием сейсмограмм, зарегистрированных в различных регионах, показано, что предлагаемый алгоритм обеспечивает средний коэффициент сжатия -данных для записей сейсмических событий 4. В системах сбора сейсмометрических данных, работающих в непрерывном режиме, более 90% времени регистрируется сейсмический шум. При этом средний коэффициент сжатия данных определяется коэффициентом сжатия сейсмического шума. Коэффициент сжатия для реализаций сигнала,соответствующих шуму выше, чем для реализаций сигнала, соответствующих сейсмическим событиям. Это связано с меньшей амплитудой шума и с его более низкочастотным спектром. При эффективном кодировании данных сейсмометрических сетей, работающих в непрерывном режиме, коэффициент сжатия около 6. В среднем коэффициент сжатия данных предложенного алгоритма в полтора-два раза выше, чем коэффициенты сжатия ранее известных алгоритмов.

В 1'лаве проведено экспериментальное исследование вероятности обнаружения ошибок различной кратности в канале связи косвенным методом. Результаты эксперимента в целом подвердили достоверность сделанной ранее теоретической оценки вероятности обнаружения величиной 1-10-12. Экспериментальную оценку вероятности обнаружения непосредственно с помощью измерений частоты появления необнаруженных ошибок получить не удалось из-за необходимости выполнения чрезмерно большого объема вычислений.

Четвертая' глава содержит описание структуры и программного обеспечения системы обработки и хранения сейсмометрических данных, разработанной при участии автора. В состав программного обеспечения системы включена программа, реализующая предложенный в диссертации алгоритм эффективного кодирования. ' Экспериментальные исследования показали, что хранение сейсмограмм в виде эффективного кода позволяет в 4-5 раз снизить требования к емкости внешних запоминающих устройств без существенного увеличения времени реакции системы на характерный запрос' пользователей. Эксплуатация системы подтвердила целесообразность использования разработанного

алгоритма и программы эффективного кодирования в системах обработки и хранения цифровых сейсмограмм.

заключение

Основные результаты работы:

1. Анализ методов обработки сейсмограмм и характеристик аппаратуры универсальных сетей сбора сейсмометрических данных показал, что применение методов эффективного кодирования данных в телеметрических сетях позволяет снизить требования к каналам связи и уменьшить затраты на изготовление и эксплуатацию аппаратуры сети. Применение этих методов в сетях автономных сейсмических станций позволяет увеличить срок непрерывной работы станций и повысить надежность регистрации. Кодирование цифровых сейсмограмм в универсальных сетях сбора сейсмометрических данных целесообразно выполнять с применением алгоритмов сжатия, позволяющих при отсутствии ошибок в канале связи точно восстанавливать исходный цифровой процесс.

2. Известные ранее специализированные алгоритмы эффективного кодирования цифровых сейсмограмм просты в реализации и обеспечивают коэффициент сжатия данных в диапазоне 1,5 - 2,5. Такой коэффициент сжатия данных недостаточен для экономичного развития сейсмометрических сетей. .Существуют объективные предпосылки для достижения большего коэффициента обратимого сжатия цифровых' сейсмограмм за счет применения современных методов эффективного кодирования. Автором получена оценка энтропии и избыточности цифровых сейсмограмм, моделируемых процессом авторегрессии. Достижимый коэффициент сжатия данных для эталонных реализаций сейсмического сигнала лежит в диапазоне 4,7 - 6,4.

3. При разработке алгоритмов эффективного кодирования в качестве модели сейсмического сигнала предлагается использовать одномерную модель авторегрессии с локально-постоянными параметрами. Экспериментальные исследования свойств ошибки предсказания позволяют сделать вывод, что в задаче эффективного кодирования описание ' сейсмического сигнала моделью авторегрессии конечного порядка (т < 18) является адекватным, с доверительной вероятностью 90£. Трехмерная модель авторегрессии отражает взаимосвязь между различными ■ компонентами сейсмического сигнала. Экспериментально установлено, что ее применение может дать выигрыш в коэффициенте сжатия только за

1а

счет более экономного кодирования параметров модели. На практике размер блока данных много больше числа параметров модели, при этом совместная обработка не дает существенного выигрыша и ее использование нецелесообразно.

4. Разработан алгоритм эффективного кодирования цифровых сейсмограмм, позволяющий при отсутствии ошибок в канале связи точно восстанавливать исходные цифровые данные. Алгоритм состоит в последовательном применении методов линейного предсказания и статистического кодирования. Фильтр-предсказатель устраняет корреляционные связи ц последовательности отсчетов исходного дискретного сигнала. Избыточность, связанная с, различной вероятностью отсчетов в последовательности ошибок предсказания, устраняется в статистическом кодере. Оценка параметров -фильтра-предсказателя проводится методом наименьших квадратов. Ошибка предсказания кодируется с использованием алгоритма со структурной адаптацией. При дисперсии ошибки предсказания менее 10 используется код Джелинека, при большей дисперсии используется разработанная автором модификация универсального кода:

5. Проведено экспериментальное исследование разработанного алгоритма эффективного кодирования и сравнение этого алгоритма с ранее известными. На выборках данных различных сетей наблюдений с использованием сейсмограмм, зарегистрированных в различных регионах, показано, что алгоритм обеспечивает средний коэффициент сжатия данных для записей сейсмических событий 4. При эффективном кодировании данных сейсмометрических сетей, работающих в непрерывном режиме, коэффициент сжатия около 6. Алгоритм обеспечивает коэффициент сжатия данных в полтсра-два раза выше, чем ранее известные алгоритмы. Сложность типовой реализации предложенного алгоритма оценивается величиной в 10 операций типа умножения и 15 операций типа сложения на один отсчет исходных данных, что превышает сложность реализации ранее известных алгоритмов. Разработанный алгоритм может быть реализован в программе, выполняемой процессорами пунктов наблюдений современных сейсмометрических сетей в режиме реального времени. Сделан вывод, что при 'существующем уровне, развития микропроцессорной техники достижение большего коэффициента сжатия в системах сбора сейсмометрических Данных за счет увеличения сложности алгоритма кодирования является

1С,

целесообразным.

6. Разработан метод анализа искажений, возникающих при передаче кодированных цифровых сейсмограмм по каналу с ошибками, состоящий в расчете отклика декодера на воздействие ошибок с учетом эффектов квантования. При наличии ошибки в канале связи в восстановленном сигнале возникает процесс,который состоит из двух составляющих. Первая составляющая определяется импульсной характеристикой фильтра-предсказателя. Вторая составляющая обусловлена появлением ошибок, связанных с эффектами квантования в кодер« и декодере. Получены статистические характеристики ошибки восстановления.

7. В универсальных се^ях сбора сейсмометрических данных предъявляются высокие требования к .достоверности данных. При обработке потеря части данных менее существенна, чем необнаруженная ошибка. Поэтому при передаче сейсмограмм по каналам связи целесообразно использовать алгоритмы обнаружения ошибок. В диссертацш предложен алгоритм совместного эффективного и помехоустойчивого кодирования цифровых сейсмограмм. Возможность обнаружения ошибок в канале связи достигается за счет увеличения сложности алгоритма декодирования без увеличения сложности алгоритма кодирования и избыточности данных. Вероятность обнаружения ошибок произвольной кратности оценивается величиной 1-10-!2 Достоверность этой оценки подтверждена экспериментальными исследованиями.

8. Сделан расчет эквивалентной вероятности ошибки при передаче кодированных цифровых сейсмограмм по каналам связи диапазона УКВ. Применение алгоритма эффективного кодирования позволяет уменьшить полосу частот, занимаемую каналом, за счет этого эквивалентная вероятность ошибки может быть уменьшена на два порядка.

9. Разработана структура системы обработки и хранения цифровых сейсмограмм, обеспечивающая эффективный доступ • к данным. Разработано и внедрено программное обеспечение системы. В системе используются программы, реализующие предложенный автором алгоритм эффективного кодирования сейсмограмм. Применение этих программ позволило более чем в четыре раза снизить требования к емкости внешних запоминающих устройств системы без существенного увеличения времени реакции системы

на запрос. Эксплуатация системы показала возможность и целесообразность применения алгоритма эффективного кодирования в системах обработки и хранения сейсмометрических данных.

Материалы диссертационной работы внедрены в учреждениях АН СССР, о чем свидетельствуют имеющиеся акты внедрения.

Материалы диссертационной работы отражены в следующих публикациях:

1. Чебров В.Н.Попов В.И., Воропаева Н.П. Система накопления сейсмометрических данных, ß кн.: Приборы и методы регистрации землетрясений.— М.: Наука, 1987, с. 21-28 (Сейсмические приборы; Вып. 19).

2. Попов В.И., Прохоров Ю.Н. Метод сжатия цифровых' сейсмограмм на основе линейного предсказания. Сейсмические приборы, выпуск 22,-Москва: Наука, 1991, с. 147-153.

3. Попов 'В.И. Сравнение алгоритмов сжатия цифровых сейсмограмм. Вулканология и сейсмология, N 2, 1992, с. 8-14.

4. Popov V.l., Prokhoroy Y.N. Seismic Data Compression Algorithm and. Program. XVII General АззетЫу оi the European Geophysical Society (EGS), Eainburg, April 1992.

5. Попов В. И. Оценка эффективности сжатия цифровых сейсмограмм. В сб.: Тезисы докладов конференции молодых ученых вулканологов .-Петропавловск-Камчатский, 1988, с. 84-90.

6. Попов В.И., Прохоров Ю.Н. Алгоритмы эффективного кодирования для передачи и хранения сейсмометрических данных. Тезисы докладов школы-семинара по статистическим методам обработки сигналов и изображений.-Новороссийск,1991, с. 35-39.

Подписано в печать 22.09.92. Формат г.0г84/16. Печать офсетная. Объем 1,0 усл.п.л. Тиран I0C экз. Заказ 334. Бесплатно.

ООП '.Iii "Пнх'Ормсвязьиздат". ¡.1осква, ул. Лвиамотог.!1а<\ ^