Исследование методов формирования единого носителя данных телеизмерений в многоканальной системе регистрации телеметрической информации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Эльшафеи, Мохамед Абдельмонейм Таха

• Эльшафеи, Мохамед Абдельмонейм Таха
• кандидат наук
• 2015

Оглавление диссертации кандидат наук Эльшафеи, Мохамед Абдельмонейм Таха

Оглавление

Введение

Глава 1. Моделирование телеметрической информации

1.1. Введение

1.2. Общие понятия теории телеизмерений

1.3. Цифровые телеметрические системы

1.4. Поток ТМИ в формате Шв-Юб

1.5. Канал связи с адаптивным беловым гауссовским шумом

1.6. Телеметрические тестовые данные

1.7. Разработанный имитатор ТМИ

1.7.1. Принципы работы имитатора

1.7.2. Генерация тестовых сигналов

1.7.3. Определение структуры телеметрического кадра и генерация цифрового потока кадров телеметрической информации

1.7.4. Моделирование аддитивного белого гауссовского шума в канале связи

1.7.5. Реконструкция сигналов

1.8. Выводы по Главе 1

Глава 2. Сжатие телеметрической информации

2.1. Введение

2.2. Используемые общие понятия и определения энтропии

2.3. Схема двухэтапного обратимого сжатия данных

2.4. Исследование методов энтропийного кодирования

2.4.1. Код Хаффмана

2.4.2. Арифметическое кодирование

2.4.3. КодыРайса

2.5. Вероятностная модель кодируемых данных

2.6. Исследование декорреляции на основе метода линейного предсказания

2.6.1. Используемые понятия и определения декорреляции

2.6.2. Авторегрессионная модель линейного предсказания

2.6.3. Процесс декорреляции на основе авторегрессионной модели

2.6.3.1. Вычисление коэффициентов фильтра предсказателя

2.6.3.2. Определение порядка фильтра предсказателя

2.6.3.3. Кодирование коэффициентов фильтра предсказателя

2.6.3.4. Преобразование ошибок предсказания

2.6.3.5. Экспериментальный анализ двухэтапного обратимого сжатия ТМИ с помощью фильтра предсказателя

2.6.4. Линейное предсказание на основе адаптивного фильтра

2.6.4.1. Адаптивный фильтр на основе нормализованного

алгоритма наименьших средних квадратов

2.6.4.2. Экспериментальный анализ двухэтапного обратимого сжатия ТМИ с помощью адаптивного фильтра предсказателя

2.7. Выводы по Главе 2

Глава 3. Помехоустойчивое кодирование телеметрической информации

3.1. Введение

3.2. Используемые общие понятия и определения помехоустойчивого кодирования

3.3. Код с малой плотностью проверок на чётность (ЬИРС)

3.3.1. Линейные блочные коды

3.3.2. Представление кода ЮРС

3.3.3. Построение кода ЮРС, кодирование и декодирование

3.4. Свёрточный код

3.4.1. Сверточные коды. Используемые понятия и определения

3.4.2. Кодирование и декодирование свёрточного кода

3.4.3. Модифицированный алгоритм Витерби

3.5. Модель канала связи с инверсией, пропуском и вставкой битов

3.6. Предложенный метод помехоустойчивого кодирования, исправляющий

, пропуски и инверсии битов

3.6.1. Применение нерегулярных симметричных LDPC кодов. Результаты экспериментов

3.6.2. Применение LDPC кодов группы AR4JA.

Результаты экспериментов

3.7. Выводы по Главе 3

Глава 4. Кадровая синхронизация цифровой телеметрической

информации

4.1. Введение

4.2. Общие понятия кадровой синхронизации

4.3. Кадровый синхронизатор ТМИ

4.3.1. Теоретическое описание синхронизатора в режиме поиск

4.3.2. Теоретическое описание синхронизатора в режиме проверка

4.3.3. Теоретическое описание синхронизатора в режиме захват

4.4. Теоретический и экспериментальный анализы работы синхронизатора

4.4.1. Подготовка экспериментов

4.4.2. Анализ работы синхронизатора в режиме поиск

4.4.3. Анализ работы синхронизатора в режиме проверка

4.4.4. Анализ работы синхронизатора в режиме захват

4.4.5. Рандомизация данных телеметрических кадров

4.5. Выводы по Главе 4

Глава 5. Построение многоканальной системы регистрации

телеметрической информации

5.1. Введение

5.2. Формат служебной информации многоканальной системы

регистрации ТМИ

5.3. Исследование вариантов построения многоканальной системы

регистрации ТМИ

5.3.1. Исследование варианта построения многоканальной системы регистрации ТМИ, не использующей дополнительные методы помехоустойчивого кодирования

5.3.2. Исследование варианта построения многоканальной системы регистрации ТМИ, использующей дополнительные методы помехоустойчивого кодирования

5.3.3. Сравнительный анализ эффективности дополнительного метода помехоустойчивого кодирования в рассмотренной многоканальной системе регистрации ТМИ

5.4. Предложенная схема многоканальной системы регистрации ТМИ

5.4.1. Описание схемы регистрации ТМИ

5.4.2. Оценка эффективности предложенной схемы многоканальной системы регистрации ТМИ

5.5. Выводы по Главе 5

Общие выводы по диссертации

Список литературы

Приложение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование методов формирования единого носителя данных телеизмерений в многоканальной системе регистрации телеметрической информации»

Введение

Актуальность темы. В диссертационной работе представлены результаты исследований, направленных на повышение надежности передачи телеметрической информации (ТМИ) по каналу связи с шумами от объекта телеизмерений к системе сбора и обработки данных. Рассматривается случай, когда качество принимаемой информации меняется во времени, вследствие перемещения объекта относительно приемной станции или других факторов, вызывающих изменение характеристик шума в канале, вплоть до полной потери связи на некоторых временных участках. Для повышения надежности передачи и обеспечения постоянной связи с объектом телеизмерений, требуется разработать многоканальную систему регистрации ТМИ, состоящую из нескольких телеметрических станций, которые одновременно регистрируют поток данных, передаваемый от объекта телеизмерений. Система должна формировать для потребителя на выходе единый поток ТМИ, составленный из наиболее достоверных фрагментов информации, принимаемой на все входы системы.

В потоке ТМИ передается последовательность кадров с датчиковой информацией. Каждый кадр содержит оцифрованные показания, периодически считываемые с аналоговых датчиков, установленных на объекте телеизмерений (включая датчики температуры, давления и т.д.). Кадр дополнительно может содержать временную привязку, данные позиционирования и другую цифровую информацию. В потоке имеется служебная информация для восстановления кадровой синхронизации.

Частота опроса телеметрических параметров определяется схемой коммутации каналов телеметрической системы. Выходы датчиков могут быть подключены непосредственно к основному коммутатору и опрашиваться с максимальной частотой, или к коммутатору второго уровня, который в свою очередь подключён к одному из каналов основного коммутатора. Для низко опросных параметров допускается применение схемы коммутации с тремя ступенями. Поток ТМИ формируется бортовым компьютером, расположенным на объекте телеизмерений, и

передается по радиоканалу на удаленные телеметрические станции. Каждая телеметрическая станция принимает поток ТМИ, восстанавливает битовую, словную и кадровую синхронизацию и декоммутирует параметры телеизмерений для дальнейшей обработки. Дополнительно требуется выполнить обратимое сжатие принятой информации. Эта операция требуется для сохранения данных на постоянном носителе или передачи, например, по сети, для дальнейшей обработки.

Многоканальная система регистрации позволяет, в режиме реального времени, провести анализ качества принимаемых каждой из входящих в ее состав станций потоков ТМИ и динамически коммутировать эти потоки на выход, основываясь на результатах анализа.

Вышесказанное делает актуальным проведение исследований с целью разработки элементов многоканальной системы регистрации ТМИ, которая обеспечивает одновременный прием данных телеизмерений несколькими станциями и формирование из них единого потока информации для потребителя на основе анализа качества принимаемой информации.

Целью диссертационной работы является разработка методов повышения надежности передачи ТМИ по каналу связи с шумами основанных на применении многоканальной схемы регистрации ТМИ, обеспечивающей одновременный прием данных телеизмерений несколькими телеметрическими станциями и формирование единого потока ТМИ содержащего наиболее достоверные фрагменты принятых данных.

Задачи исследований. Для достижения поставленной цели необходимо было решить следующие задачи:

1. Разработать программное обеспечение имитатора потоков данных телеизмерений для проведения экспериментов.

2. Провести анализ методов обратимого сжатия применительно к сжатию данных телеизмерений. Выбрать, адаптировать и реализовать методы обратимого сжатия потока ТМИ.

3. Разработать метод помехоустойчивого кодирования данных телеизмерений для передачи по каналу связи с шумами, допускающими случайные инверсию и пропуск битов.

4. Провести анализ работы системы кадровой синхронизации и на основе этого анализа разработать кадровый синхронизатор потока ТМИ.

5. Провести сравнительный анализ вариантов реализации многоканальной системы регистрации ТМИ и разработать архитектуру этой системы.

Методы исследований. Для решения вышеуказанных задач были использованы: методы системного анализа, теории информации, теории вероятности, математической статистики.

Научная новизна работы.

1. Представлен новый подход к реализации имитатора ТМИ для проведения исследований и проектирования эффективных алгоритмов обработки ТМИ.

2. Разработано и протестировано программное обеспечение для моделирования ТМИ в формате ШЮ-Юб - стандарта широко используемого в системах регистрации ТМИ различного назначения.

3. Разработаны, реализованы и проверены в экспериментах с реальными данными методы обратимого сжатия ТМИ на основе линейного предсказания. Получены результаты исследований эффективности адаптивных и неадаптивных методов сжатия ТМИ, а также сравнительной эффективности сжатия исходного потока ТМИ и декоммутированных данных, эффективности различных методов декорреляции, включая использование метода побитового исключающего или для каждого канала в потоке данных телеизмерений.

4. Разработаны, реализованы и проверены экспериментально различные подходы к энтропийному кодированию параметров потока ТМИ.

5. Предложена модель канала связи с шумами, допускающая случайную инверсию, пропуск и вставку битов. Реализована модель симметричного двоичного канала с пропуском битов.

6. Предложена и проверена экспериментально схема помехоустойчивого кодирования, основанная на комбинации кода с малой плотностью проверок на четность {ЬБРС) и сверточного кода с целью повышения эффективности восстановления информации, передаваемой по каналу с шумами, допускающими случайную инверсию и пропуск битов.

7. Предложены и проверены в экспериментах с реальными данными телеизмерений критерии выбора параметров системы кадровой синхронизации ТМИ, включая выбор пороговых значений синхронизатора в режимах: поиск, проверка и захват, а также выбор значения среднего времени ожидания синхронизатора в режиме проверка.

8. Разработаны, реализованы и проверены экспериментально два варианта реализации архитектуры многоканальной системы регистрации: схема без использования помехоустойчивого кодирования и схема на основе комбинации сверочных кодов и ЮРС. Проведен сравнительный анализ эффективности этих вариантов реализации. Разработаны критерии выбора достоверных фрагментов из входных потоков ТМИ.

Достоверность и обоснованность научных результатов подтверждена результатами экспериментов проведенных с реальными данными телеизмерений систем автоматического регулирования, полученными в лабораторных условиях и сформированными в формате ШЮ-Юб. Проведенные исследования и результаты, полученные в диссертационной работе, основаны на теоретическом материале, накопленном в области разработки многоканальных систем регистрации ТМИ.

Практическая ценность работы. Созданы программные реализации разработанных в диссертационной работе алгоритмов обработки ТМИ, которые могут быть использованы в дальнейших исследованиях, а также как прототип для аппаратной реализации системы. Создано программное обеспечение многоканальной системы регистрации ТМИ, состоящее из следующих основных компонентов:

1. Библиотека функций для генерации различных видов сигналов, содержащих цифровые или квантованные значения отсчетов сигналов, имитирующие датчиковую информацию.

2. Имитатор для моделирования схем коммутации потока ТМИ в формате Шв-106.

3. Библиотека функций для выполнения двухэтапного обратимого сжатия ТМИ, на основе методов линейного предсказания (адаптивная и не адаптивная версия) и исключающего ИЛИ в качестве декоррелятора, а также разных методов энтропийного кодирования, таких как метод Хаффмана, арифметическое кодирование и коды Райса.

4. Библиотека для моделирования симметричного двоичного канала с пропуском битов и имитации эффекта наложения шума в канале связи.

5. Библиотеки функций для генерации нерегулярной симметричной проверочной матрицы кодов с малой плотностью проверок на четность (.ЮРС), кодирования и декодирования по алгоритму инверсии битов, а также для свёрточного кодирования и декодирования по алгоритму Витерби.

6. Система моделирования работы и определения параметров кадрового синхронизатора.

7. Библиотека для моделирования работы многоканальной системы регистрации ТМИ.

Практические результаты диссертации подтверждаются актами внедрения ООО фирма «Литон-2».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы обсуждались на 3 семинарах, проведённых 10-12-2013, 07-10-2014, 25-11-2014 на кафедре информационных систем и телекоммуникаций ФГБОУ ВПО МГТУ им. Н.Э. Баумана.

Внедрение результатов работы. Результаты диссертационной работы используются в составе системы регистрации ТМИ «Литон-4» разработанной ООО «Литон-2».

Публикации. Основные научные результаты диссертационной работы отражены в 6 статьях, в том числе 5 - в журналах, включенных ВАК РФ в Перечень ведущих рецензируемых научных журналов:

1. Эльшафеи М.А., Сидякин И.М. Имитация передачи данных телеизмерений в канале с шумами // Инженерный вестник. 2014. № 1. С. 6. (0,7 п. л./0,56 п. л.)

2. Эльшафеи М.А., Сидякин И.М., Харитонов A.C., Ворнычев Д.С. Исследование методов обратимого сжатия телеметрической информации // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Серия: Приборостроение. 2014. №. 3 (96). С. 92 - 104. (1,17 п. л. / 0,82 п. л.)

3. Эльшафеи М.А., Сидякин И.М. Применение метода адаптивного линейного предсказания для сжатия телеметрической информации // Наука и образование: электронное научно-техническое издание. 2014. №. 4. С. 354 -366. DOI: 10.7463/0414.0707364 (0,65 п. л. / 0,49 п. л.)

4. Эльшафеи М.А. Метод помехоустойчивого кодирования телеметрической информации, исправляющий пропуски и инверсии битов // Наука и образование: электронное научно-техническое издание. 2014. №.10. С. 328 - 346. DOI: 10.7463/1014.0727907 (0,95 п. л.)

5. Сидякин И.М., Эльшафеи М.А. Исследование кадровой синхронизации цифровой телеметрической информации // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Серия: Приборостроение. 2015. №. 2 (101). С. 117 - 132. (1,44 п. л./1,15 п. л.)

6. Сидякин И.М., Эльшафеи М.А. Исследование методов формирования единого потока данных телеизмерений в многоканальной системе регистрации телеметрической информации // Наука и образование: электронное научно-техническое издание. 2015. №. 4. С. 254 - 269. DOI: 10.7463/0415.0764089 (0,8 п. л./0,6 п. л.)

I Глава 1

Моделирование ТМИ и генерация двоичного образа потока, состоящего из коммутированных цифровых отчетов параметров, измеряемых датчиками, установленными на ¡объекте телеметрии. 1 Глава 3

¡Помехоустойчивое кодирование ТМИ при передаче по каналу связи с шумами, допускающими случайную инверсию и (пропуск битов.

О

Глава 4

¡Применение переданного потока и синхронизация кадров ТМИ в потоке данных.

I____________________

О

Глава 5

Выбор кадра или составление нового кадра ТМИ с наиболее ¡надежными данными из фрагментов информации, принимаемой на входы системы.

I

I Глава 2

Выполнение сжатия без потерь составленного потока для ^охранения данных на постоянном носителе или передачи, например, по сети, для дальнейшей обработки.

Структура диссертационной работы по общей схеме многоканальной системы регистрации ТМИ

(схема для трёхканальной системы)

я

о Ьа (Г и> О

со щ

X

о

КС

Й К н

£

43

Е к

со

К

05

К

п> а о

я &з Я

Я »

Я 05

05 Я Я

я

05 X

я я

и> §

я я

05

В я

X

-о о

»3

Я

§

я

03

н о

л я

о ы <т>

ЧО

43 Я с

я я о во

ч

»3

о\ Й я я

о я я о о я

я

0

1

П1

я я

я м н я

п и

05 И

о а»

в

я

X во Е во о

О ВО

я о

ь я о о п "О н

05

я я я

о

я я о я

05 Ы

я н

п> §

тз

Е

я

43 я

Ьэ

0

Й

п>

1

О а\ о'

П: 2

о Н •V

<<

тэ

к

ь

5

О

о п пз н ю Я Я Я

Й я

о о П>

тз н сэ я я о я я

05 60

хз

05

а\

о

н

05

о о о н о я ч

я

и

во во а>

ю

В первой главе исследуется задача имитации потоков ТМИ, передаваемых по каналу связи с шумами и представлен новый подход к реализации этой задачи для проведения исследований и проектирования эффективных алгоритмов обработки ТМИ. Разработано и протестировано программное обеспечение для моделирования ТМИ в формате 1ЯЮ-106 - стандарта широко используемого в системах регистрации ТМИ различного назначения. Разработанный имитатор ТМИ обеспечивает генерацию различных видов тестовых сигналов, создание требуемой структуры телеметрического кадра и генерацию двоичного образа потока данных телеизмерений в формате ШЮ-Юб на основе этой структуры, имитацию эффекта наложения аддитивного белого гауссовского шума в канале передачи данных телеизмерений, декоммутацию параметров телеизмерений и восстановление кадровой синхронизации.

Во второй главе исследуется задача обратимого сжатия выходного потока телеизмерений многоканальной системы регистрации ТМИ. Предложена двух-этапная схема обратимого сжатия, в которой процесс сжатия разделяется на этап декорреляции и этап энтропийного кодирования, а также приведены критерии для оценки эффективности используемых методов обратимого сжатия данных. Представлены различные методы декорреляции, включая использование методов линейного предсказания (адаптивная и не адаптивная версия) для исходного потока ТМИ и для декоммутированных данных, а также метода побитового исключающего ИЛИ для каждого канала в потоке данных телеизмерений. Проверены экспериментально различные подходы к энтропийному кодированию параметров потока ТМИ. Рассмотрены разные структуры кадров ТМИ и сделаны выводы об эффективности использованных методов двухэтапного обратимого сжатия потока ТМИ.

В третьей главе исследована задача передачи потока ТМИ от объекта телеизмерений к телеметрической станции по каналу связи с шумами, порождающими инверсии и пропуски битов в рассматриваемой многоканальной системе регистрации. Рассмотрена модель канала связи с шумами, допускающая случайную инверсию, пропуск и вставку битов и реализована модель симметричного двоич-

ного канала с пропуском битов. Предложена и проверена экспериментально схема помехоустойчивого кодирования, основанная на комбинации кода с малой плотностью проверок на четность (ЮРС) и сверточного кода с целью повышения эффективности восстановления информации, передаваемой по реализованной модели канала связи.

В четвёртой главе исследована задача восстановления кадровой синхронизации в потоке ТМИ на каждой телеметрической станции в представленной многоканальной системе регистрации. Представлено описание модели системы кадровой синхронизации и приведены критерии для выбора параметров синхронизатора ТМИ, включая выбор пороговых значений синхронизатора в режимах: поиск, проверка и захват, а также выбор значения среднего времени ожидания синхронизатора в режиме проверка. Доказано сравнением результатов экспериментов с реальными данными телеизмерений и теоретических оценок параметров системы синхронизации, что предложенные критерии выбора параметров синхронизатора приводят к одинаковому результату для теоретической модели потока ТМИ и для реальных данных телеизмерений.

В пятой главе исследуется задача построения многоканальной схемы регистрации телеметрической информации ТМИ. На основе представленных ранее результатов экспериментов рассмотрены два варианта реализации архитектуры многоканальной системы регистрации: схема без использования помехоустойчивого кодирования и схема на основе комбинации сверочных кодов и ЮРС. Представлена предложенная схема многоканальной системы регистрации, использующая комбинацию сверточных кодов и ЮР С, но с разделением ЮРС блока данных на фрагменты. Разработаны критерии выбора достоверных фрагментов из входных потоков ТМИ для представленных вариантов построения системы, представлен сравнительный анализ эффективности этих вариантов и выработаны практические рекомендации по их применению.

В общих выводах по диссертации формулируются выводы, и приводится перечень основных результатов, полученных в диссертации.

Глава 1.

Моделирование телеметрической информации

1.1. Введение

В Главе 1 дано краткое описание предметной области регистрации ТМИ. Исследуется задача имитации потоков ТМИ, передаваемых по каналу связи с шумами и предлагается способ практической реализации этой задачи.

Исследование, результаты которого представлены в первой главе диссертационной работы, направлено на разработку программного обеспечения, позволяющего моделировать ТМИ и генерировать соответствующий двоичный образ потока ТМИ для дальнейшей обработки.

В главе приводится описание общей архитектуры телеметрической системы, и рассматриваются разные структуры кадров, формируемые в формате 1КЮ-106. Структура кадра ТМИ в формате 1ЯЮ-106 хорошо подходит для создания компактных и эффективных алгоритмов обработки потока данных, включая декоммутацию параметров и восстановление кадровой синхронизации.

В главе описана математическая модель канала связи с адаптивным белым гауссовским шумом. Подробно рассмотрена программная реализация имитатора потока данных ТМИ, передаваемых по каналу связи с шумами.

1.2. Общие понятия теории телеизмерений

Телеизмерение (ТИ) - это получение информации о значениях измеряемых параметров контролируемых и управляемых объектов методами и средствами телемеханики (ГОСТ 26.005-82). Таким образом, телеизмерение определяется как область автоматических измерений на расстоянии через каналы связи без непосредственного участия человека в процессе измерения.

Телеметрия (ГОСТ 19619-74) - это область науки и техники, занимающаяся вопросами разработки и эксплуатации комплекса автоматизированных средств,

обеспечивающих получение, преобразование, передачу по каналу связи, прием, обработку и регистрацию измерительной информации о значениях измеряемых параметров (напряжения, тока, давления, температуры и т. п.).

Сущность телеизмерения заключается в том, что измеряемая величина, предварительно преобразованная в ток или напряжение, дополнительно преобразовывается в сигнал, который затем передается по линии связи. Таким образом, передается не сама измеряемая величина, а эквивалентный ей сигнал, параметры которого выбирают так, чтобы искажения при передаче были минимальными [1,2].

X Датчик Преобразов- ¿»1 Передатчик Кг

—> -7 атель Л

канал связи

Регистрирую- У? Преобразов- 02 Приёмник < \

щий прибор ^- атель V

К—- 2

Г' °

с=

Рис. 1.1. Структурная схема телеизмерения

Измеряемая величина X (давление, температура, скорость, вибрация и т.п.) преобразуется с помощью датчика (первичного преобразователя) в электрическую величину Ух (ток, напряжение, сопротивление, емкость, индуктивность). Сигнал с выхода датчика не может быть непосредственно использован для передачи по информационному каналу. В таких случаях выходные сигналы от датчиков подаются на канальные преобразователи, где они преобразуются в унифицированный параметр D1, принятый для данной системы. Параметр Пх преобразуется в передатчике методом кодирования и модуляции в параметр сигнала Къ пригодный для передачи по каналу связи. Следовательно, передатчик согласовывает параметр Кх с каналом связи. На приемной стороне сигнал К2 , который отличается от Кг за счет воздействия помех в канале связи, поступает на вход приемника и преобразуется (демодулируется и декодируется) в величину й2 , которая прием-

ным преобразователем преобразуется в значение тока или напряжения, эквивалентное измеряемой величине и воспроизводит её на регистрирующем приборе.

По методам воспроизведения измеряемой величины системы ТИ подразделяются на аналоговые и цифровые. В диссертационной работе исследуются цифровые системы, где телеизмеряемый параметр преобразуется в цифровой эквивалент.

1.3. Цифровые телеметрические системы

Принцип действия цифровой телеметрической системы состоит в том, что вся информация, поступающая с датчиков в аналоговом виде, преобразуется в цифровую форму аналого-цифровым преобразователем (АЦП) (в случае использования цифровых датчиков такой преобразователь не нужен). Затем формируется полный цифровой телеметрический сигнал, который обеспечивает высокую помехоустойчивость и эффективность восстановления. Выход приемного устройства телеметрической системы подключается к системе обработки информации. Передача и обработка информации в цифровой форме позволяет создавать высокоэффективные телеметрические системы, обеспечивающие хорошее качество и высокую скорость передачи сообщений, высокую степень автоматизации процессов обработки, надежность и гибкость.

В ряде случаев требуется обеспечить одновременную передачу сообщений о медленно- и быстропротекающих процессах. Для изменения частоты опроса параметров используется система коммутаторов, которая позволяет изменять число каналов и тактовую частоту опроса по различным каналам при предварительной настройке телеметрической системы, а также в процессе работы, в соответствии с программой телеизмерений.

На Рис. 1.2 представлена структурная схема объекта телеизмерений. Схема приемной части представлена на Рис. 1.3. Работа системы синхронизируется генератором тактовых импульсов. Преобразователь параллельного кода в последовательный подсчитывает такты и определяет границы подциклов. Под подциклом понимается время, отведенное для передачи информации по одному информационному каналу. Распределитель каналов подсчитывает подциклы и определяет границы циклов. Таким образом, в каждый момент времени открыт только один ключ коммутатора и аналоговое сообщение от соответствующего датчика поступает на вход АЦП, где преобразуется в двоичный код (цифровой эквивалент).

Рис. 1.2. Структурная схема объекта телеизмерений

Неизбыточная кодовая комбинация поступает в устройство защиты от ошибок (УЗО), где кодируется помехозащищенным кодом, а в качестве синхросигналов применяется специальная кодовая комбинация. Операция формирования полного телеметрического сигнала (помехозащищенные коды и синхрокод) заканчивается в сумматоре. Таким образом, полный кодо-импульсно-модулированный (КИМ) сигнал - это последовательность единиц и нулей, несущих информацию о результатах отдельных измерений и различную вспомогательную информацию. Разметка телеметрического цикла (кадра) в цифровой форме поступает на выход сумматора.

С выхода сумматора КИМ сигнал поступает на модулятор передатчика, в котором может быть применен любой вид манипуляции несущей - амплитудной (АМП), частотной (ЧМП) или фазовой (ФМП), но с точки зрения повышения помехоустойчивости наиболее предпочтительны ФМП, затем ЧМП [1,2].

из ^ канала связи

Линейный блок

Демодулятор

Восстан-овлива-

тель сигнала

Узел тактовой синхронизации

X

Узел цикловой синхронизации

Синхронизация битов

.инхронизация кадров

Устройство защ. от ошибок

Преобразователь последовательного кода в параллельный и Распределитель каналов

регис-тер

Рис. 1.3. Структурная схема приёмной стороны в цифровой телеметрической системе

Структура сигналов в цифровой телеметрической системе с циклической передачей кодовых сообщений во временной области включает время передачи синхрокода Ьск и время передачи измерительного эквивалента Ьк для каждого из N каналов.

Синхрокод 1 -и канал Д'-й канал

с 3 с а т

1ПППП ПП..ПГ 1П.П.П

Рис. 1.4. Временная структура циклического кадра ТМИ

Сигнал КИМ с приемника, где проведено детектирование несущей частоты, фильтрация и усиление сигнала, поступает в устройство демодуляции КИМ. Поскольку двоичный сигнал искажен помехой, перед обработкой он проходит через восстановитель, который отфильтровывает помеху и генерирует импульсы стандартной формы.

щ

т

Щ)

и«)

КИМ сигнал с помехой 10 10 II

На выходе порогового устройства

л_а

На выходе восстановителя

1 0 1 0 1 1

Рис. 1.5. Временные диаграммы работы восстановителя сигнала

Работа приемной части телеметрической системы управляется двумя типами синхронизирующих устройств: узлом тактовой синхронизации и узлом цикловой синхронизации. Импульсы синхронизации кодовых слов и циклов получаются в устройстве цикловой синхронизации. В УЗО имеются схемы, анализирующие принятые кодовые комбинации и производится коррекция ошибок. Информационные символы принимаются преобразователем последовательного кода в параллельный и поступают на регистрирующие устройства, которые могут быть как аналоговыми, так и цифровыми.

Наиболее сложные современные системы телеметрии используются в аэрокосмических исследованиях. Чтобы достичь некоторого уровня стандартизации, испытательные полигоны стремятся придерживаться системы стандартов, разработанных межведомственной комиссией по измерительным средствам (IRIG). Формат тестовых телеметрических данных диссертационной работы соответствует стандарту IRIG-106.

1.4. Поток ТМИ в формате IRIG-106

IRIG-16 является широко распространенным в промышленности стандартом, разработанным для представления ТМИ [3,4]. Это открытый стандарт, который поддерживается организацией (Telemetry Group, RCC). Стандарт был первоначально разработан для применения в аэрокосмической промышленности. Однако, в настоящее время он используется в телеметрических системах различного назначения. Целесообразность использования стандарта обоснована его широким применением в промышленности. В стандарте определяется двухступенчатая схема коммутации. Структура кадра достаточно удобна для того, чтобы можно было создавать компактные и эффективные алгоритмы обработки потока данных. В то же время она удовлетворяет требованиям широкого круга приложений. В предлагаемой здесь методике используются кадры IRIG-106 класса 1 [4]. На Рис. 1.6. приведена схема коммутации каналов, состоящая из двух ступеней.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Эльшафеи, Мохамед Абдельмонейм Таха, 2015 год

Список литературы

1. Carden F., Jedlicka R., Henry R. Telemetry Systems Engineering. London (UK): Artech House, 2002. 622 p.

2. Сорока Н.И., Кривинченко Г.А. Телемеханика: Конспект лекций. 4.4: Системы телемеханики. Мн.: БГУИР, 2004. 153 с.

3. Telemetry Standards, IRIG Standard 106-13. Secretariat Range Commanders Council US Army White Sand Missile Range. New Mexico (USA), 2013. URL: http://www.irigl06.org/docs/106-13/ (дата обращения 10.12.2013).

4. IRIG 106-07, Chapter 10: Programming Handbook. Secretariat Range Commanders Council U.S. Army White Sands Missile Range. New Mexico (USA), 2013.URL:http://www.irigl 06.org/docs/123 -09/IRIG_l 06-07_Chapter_10_Programming_Handbook.pdf (дата обращения 10.12.2013).

5. Divya M. Bit Error Rate Performance of BPSK Modulation and OFDM-BPSK with Rayleigh Multipath Channel // International Journal of Engineering and Advanced Technology (IJEAT). 2013. Vol. 2, № 4. p. 623-626.

6. Haykin S. Communication systems. 4th edition. New York (USA): John Wiley & Sons, 2001. 816 p.

7. TelSim: Telemetry Simulator. Command and Control technologies Corp. URL: http://cctcoф.com/products/telemetry-acquisition-simulation/telsim/ (дата обращения 10.12.2013).

8. MAG_200/SIM_RF: Mobile RF Telemetry Simulation Station Data Sheet. URL:http://www.magali.com/telemesure/pdf/MAG_200_SIM-RF.pdf

(дата обращения 10.12.2013).

9. TarsusHS-PCI-01 33Mbps: PCM Processor Data Sheet. ULYSSIX Technologies. URL: http://www.ulyssix.com/Downloads/Brochures/TarsusHS-PCI-01 .pdf (дата обращения 10.12.2013).

10. ALSEP : Telemetry Data Simulation. Aerospace System Division, 1967. URL : http://www.lpi.usra.edu / lunar / ALSEP / pdf / ALSEP%20%23222%20-%20Telemetry%20Data%20Sim_ATM%20646.pdf

(дата обращения 10.12.2013).

11. Virtual telemetry for dynamic data-driven application simulations / Douglas C.C. [et al.] // Proceedings of ICCS - Computational Science. 2003. P. 279-288.

12. Документация MATLAB. The Math Works Inc. URL : http:// www.mathworks.com / help/ matlab / index.html (дата обращения 10.12.2013).

13. Fout N. and Kwan-Liu Ma. An Adaptive Prediction-Based Approach to Lossless Compression of Floating-Point Volume Data // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2012. Vol. 18, № 12. P. 2295 - 2304.

14. Compression for an Effective Management of Telemetry Data. - NASA Technical Documents: nasa_techdoc_l9940019483/ J.P. Arcangeli [et al.]. 1993. P. 823- 830.

15. Martinez-Heras J.A., David E., Rainer T. Housekeeping Telemetry Compression: When, How And Why Bother // 1st International Conference IEEE On Advances In Satellite And Space Communications. 2009. P. 35 - 40.

16. Lossless Data Compression. - Report Concerning Space Data System Standard. - Informational Report CCSDS 120.0-G-3 Green Book. 2013.

17. Lossless Compression For Archiving Satellite Telemetry Data / Staudinger P. [et al.] // IEEE Aerospace Conference Proceedings. 2000. Vol. 2. P. 299 - 304.

18. Maluf D.A., Tran P.B., Tran D. Effective Data Representation and Compression in Ground Data Systems // IEEE Aerospace Conference. 2008. P 1 - 7.

19. Multi-Channel Data Structure and Real-Time Compression Algorithm Research / Y. Ren [et al.] // IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine. 2009. P 28 - 35.

20. Sayood К. Lossless compression handbook. California (USA): Academic Press, 2003.488 р.

21. Shannon С. E. A mathematical theory of communication // The Bell System Technical Journal. 1948. Vol. 27. P. 379 - 423, 623 - 656.

22. Hankerson D.C., Harris G.A., Johnson P.D. Introduction to Information Theory and Data Compression. 2nd Edition. New York (USA): Chapman and Hall -CRC, 2003. 384 p.

23. Сидякин И. M. Система обратимого сжатия телеметрической информации: Дис... канд. техн. наук: 05:13:11 (МГТУ им. Н.Э. Баумана). Москва. 2007. 130 с.

24. Mandyam G., Magotra N., Stearns S. Lossless Waveform Compression. Industrial Electronics Handbook, CRC Press, 1997. 32 p.

URL: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=l0.1.1.49.2138 (дата обращения 01.03.2014).

25. Hans M., Schafer R.W. Lossless Compression of Digital Audio // IEEE Signal Processing Magazine. 2001. Vol. 18, № 4. P. 21 - 32.

26. Robinson T. Shorten: Simple lossless and near-lossless waveform compression -Technical Report. Cambridge University, Engineering Department, CUED/F-INFENG/TR.156. 1994. 16 p.

27. Das S., Nagendra P.S. Arithmetic coding based lossless compression schemes for power system steady state operational data // International Journal of Electrical Power & Energy Systems. 2012. Vol. 43, № 1. P. 47 - 53.

28. Gilbert E. N., Moore E. F. Variable Length Binary Encodings // Bell System Technical Journal. 1959. Vol. 38, № 4. P. 933 - 967.

29. Ziv J., Lempel A. A Universal Algorithm for Sequential Data Compression // IEEE transactions on information theory. 1977. Vol. 23, № 3. P. 337 - 343.

30. Salomon D., Motta G. Handbook of Data Compression. 5th Edition. London (UK): Springer-Verlag, 2010. 1361 p.

31. Методы сжатия данных: Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео / Ватолин Д. [et. al], М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2003. 384 с.

32. Балашов К.Ю. Сжатие информации: анализ методов и подходов. Минск, 2000. 42 с.

33. Huffman D. A. A Method for the Construction of Minimum Redundancy Codes // Proceedings of the I.R.E. 1952. Vol. 40, № 9. P. 1098 - 1101.

34. Rissanen J. G., Langdon G., Jr. Arithmetic Coding - IBM Research Develop. 1979. Vol. 23, № 2. P. 149 - 162.

35. Howard P. G., Vitter J. S. Analysis Of Arithmetic Coding For Data Compression // Proceedings of the IEEE Data Compression Conference. 1991. P. 3 - 12.

36. Howard P. G., Vitter J. S. Arithmetic Coding For Data Compression // Proceedings of the IEEE. 1994. Vol. 82, № 6. P. 857 - 865.

37. Stems S. D. Arithmetic Coding In Lossless Waveform Compression // IEEE Transactions On Signal Processing. 1995. Vol. 43, № 8. P. 1874 - 1879.

38. Moffat A., Neal R. M., Witten I. H. Arithmetic Coding Revisited // Proceedings of the IEEE Data Compression Conference. 1995. P. 202 - 211.

39. Rice R. F. Some Practical Universal Noiseless Coding Techniques - Technical Report, Jet Propulsion Laboratory Jpl-79-22. 1979. 130 p.

40. Golomb S. Run-length encodings // IEEE Transactions on Information Theory. 1966. Vol. 12, №3. P. 399-401.

41. Kim J. Lossless Wideband Audio Compression: Prediction and Transform. PhD dissertation. Institute for Communication Sciences, Technical University Berlin, Germany, 2004. 190 p.

42. Ohsmann M. Fast transforms of Toeplitz matrices // Linear Algebra and its Applications. 1995. Vol. 231. P. 181-192.

43. Akaike. H. Statistical predictor identification // Annals of the Institute of Statistical Mathematics. 1970. Vol. 2. P. 203 - 217.

44. Rissanen J. Modeling of shortest data description // Automatica. 1978. Vol. 14. P. 465-471.

45. Rissanen J. Stochastic complexity // Journal of the Royal Statistic Society. 1987. Vol. 49, №3. P. 223-239.

46. Parzen E. Multiple time series modeling: determining the order of approximating autoregressive schemes // Multivariate analysis IV /Ed. P.R. Amsterdam: North Holland, 1977. P. 283 -295.

47. Akaike H. A new look at the statistical model identification // IEEE Transactions on Automatic Control. 1974. Vol. 19, № 6. P. 716 - 722.

48. Tan L.Z. Theory and techniques for lossless waveform data compression: PhD dissertation. Albuquerque: The University of New Mexico, 1992. 177 p.

49. Liebchen Т. The MPEG-4 lossless coding for high definition audio // Audio Engineering Society (AES) 115th Convention, New York (USA), 2003. 6 p.

50. Garcia j., Gournay P., Lefebvre R. Backward Linear Prediction for Lossless Cod-

th

ing of Stereo Audio // Audio Engineering Society (AES) 116 Convention, Berlin, Germany, 2004. 7 p.

51. Gailly J., Adler M. - Zlib Software, Copyright 1995-2012. URL: http://www.zlib.net/ (дата обращения 15.1.2014).

52. Konecki M., Kudelic R., Lovrencic A. Efficiency of Lossless Data Compression // IEEE, MIPRO, Proceedings of the 34th International Convention. 2011. P 810 - 815.

53. Haykin S. Adaptive Filter Theory. 3rd Edition. USA: Prentice Hall, 1996. 989 p.

54. Poularikas A. D., Ramadan Z. M. Adaptive Filtering Primer with MATLAB. USA: Taylor & Francis Group, 2006. 240 p.

55. Douglas S.C., Losada R. Adaptive filters in Matlab: from novice to expert // IEEE Digital Signal Processing Workshop and the 2nd Signal Processing Education Workshop Proceedings. 2002. P. 168 - 173.

56. Thenua R. K., Agarwal S.K. Simulation and performance analysis of adaptive filter in noise cancellation // International Journal of Engineering Science and Technology, India. 2011. Vol. 2, № 9. P. 4373 -4378.

57. McCoy J. W., Magotra N., Stearns S. Lossless predictive coding // IEEE Proceedings of the 37th Midwest, Circuits and Systems. 1994. Vol. 2. P. 927 - 930.

58. Lossless data compression using adaptive filters / Magotra N. [et. al] // IEEE International Conference Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP). 1995. Vol.2. P. 1217- 1220.

59. Mandyam G., Magotra N., McCoy W. Lossless seismic data compression using adaptive linear prediction // IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). 1996. Vol. 2. P. 1029 - 1031.

60. Information technology - ASN.l encoding rules: Specification of Basic Encoding Rules (BER), ITU-T X.690, 07/2002. URL: http://www.itu.int/ITU-T/studygroups/coml7/languages/X.690-0207.pdf (дата обращения 15.1.2014).

61. Ryan W. E., Lin S. Channel Codes: Classical and Modern. England: Cambridge University Press, 2009. 710 p.

62. Robert H. M. The Art of error correcting Coding. 2nd Edition. England: John Wiley & Sons, 2006. 278 p.

63. Jiang Y. A Practical Guide to Error Control Coding. London (UK): Artech House, 2010. 281 p.

64. On the Design of Low-Density Parity-Check Codes within 0.0045 dB of the Shannon Limit / Chung S.Y. [et. al] // IEEE Communications Letters. 2001. Vol. 5, № 2. P. 58 - 60.

65. Lin S., Costello D. J. Error Control Coding. 2nd Edition. New Jersey (USA): Prentice Hall, 2004. 1272 p.

66. Gallager R. G. Low Density Parity Check Codes // Transactions of the IRE Professional Group on Information Theory. 1962. Vol. 8. P. 21 - 28.

67. Gallager R. G. Low-Density Parity-Check Codes, Cambridge. England: MIT Press, 1963. 90 p.

68. MacKay D. J., Neal R. M. Near Shannon Limit Performance of Low Density Parity Check Codes // Electronics Letters. 1997. Vol. 33, № 6. P. 457 - 458.

69. MacKay D. J. Good Error-Correcting Codes Based on Very Sparse Matrices // IEEE Transactions on Information Theory. 1999. Vol. 45, № 2. P. 399 - 431.

70. Короткое JI.H., Башкиров A.B., Свиридова И.В. Использование LDPC-кодов // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2013. Т. 9. № 6-3. С. 41 - 44.

71. Tanner R. M. A recursive approach to low complexity codes // IEEE Transactions on Information Theory. 1981. Vol. 27, № 5. P. 533 - 547.

72. Construction of low density parity-check codes by superposition / Jun Xu [et. al] // IEEE Transactions on Communications. 2005. Vol.53, № 2. P 243 - 251.

73. Bonello N., Chen C. S., Hanzo L. Construction of regular quasi cyclic Proto-graph LDPC codes based on Vandermonde matrices // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2008. Vol. 57, № 4. P. 2583 - 2588.

74. Construction of low-density parity-check codes based on balanced incomplete block designs / Ammar B. [et. al] // IEEE Transactions on Information Theory. 2004. Vol. 50, № 6. P. 1257 - 1269.

75. Yu К., Lin S., Fossorier M. Low density parity check codes based on finite geometries: a discovery and new results // IEEE Transactions on Information Theory. 2001. Vol. 47, № 7. P. 2711 - 2736.

76. Rosenthal J., Vontobel P. O. Construction of LDPC codes using Ramanujan graphs and ideas from Margulis // Proceedings of the 38th Allerton Conference on Communications, Control and Computing, Monticello. 2000. P. 248 - 257.

77. Chen L., Djurdjevic I., Xu J. Construction of quasi-cyclic LDPC codes based on the minimum weight code words of Reed-Solomon Codes // IEEE International Symposium on Information Theory. 2004.

78. TM Synchronization and Channel Coding-Summary of Concept and Rationale. Report Concerning Space Data System Standard. Informational Report CCSDS 130.1-G-2. Green Book. Issue 2. November 2012. Washington, DC, USA, CCSDS, 2012.

79. Quasi-Cyclic Low Density Parity-Check (QC-LDPC) Codes for Deep Space and High Data Rate Application / Andreadou N. [et. al] // International Workshop on Satellite and Space Communications (IWSSC 2009). IEEE, 2009. P. 225 - 229.

80. Rakibul M., KIM J. Quasi Cyclic Low Density Parity Check Code for High SNR Data Transfer // Radio engineering. 2010. Vol. 19, № 2. P. 356 - 362.

81. Divsalar D., Dolinar S., Jones C. Construction of Protograph LDPC Codes with Linear Minimum Distance // IEEE International Symposium on Information Theory. 2006. P. 664 - 668.

82. Thuy V. N., Aria N. Rate-Compatible Short-Length Protograph LDPC Codes // IEEE communications letters. 2013. Vol. 17, № 5. P. 948 - 951.

83. Arun's - LDPC toolkit for MATLAB. 2002. URL: http://arun-10.tripod.com/ldpc/ldpc.htm (дата обращения 21.4.2014).

84. Neal R. M. - Software for Low Density Parity Check (LDPC) codes. 2012. URL: http : // www.cs.utoronto.ca / -radford / ldpc.software.html (дата обращения 21.4.2014).

85. Althoen S. С., McLaughlin R., Gauss-Jordan reduction: a brief history // American Mathematical Monthly. 1987. Vol. 94, № 2. P. 130 - 142.

86. Richardson T. J., Urbanke R. L. Efficient Encoding of Low Density Parity Check Codes // IEEE Transactions on Information Theory. 2001. Vol. 47, №2. P. 638-656.

87. Efficient implementations of the sum product algorithm for decoding LDPC codes / Hu X.Y. [et. al] // IEEE Global Telecommunications Conference. 2001. Vol. 2. P. 1036 - 1036E.

88. Reduced Complexity Decoding of LDPC Codes / Jinghu C. [et. al] // IEEE Transactions on Information Communications. 2005. Vol. 53, № 8. P. 1288- 1299.

89. Wiberg N. Codes and decoding on general graphs. PhD dissertation. Linkoping University, Sweden, 1996. 94 p.

90. Kschischang F. R., Frey В. J., Loeliger H. A. Factor graphs and the sum-product algorithm // IEEE Transactions on Information Theory. 2001. Vol. 47, № 2. P. 498-519.

91. Davey M., MacKey D. Watermark codes Reliable Communications over Channels with Insertions, Deletions and Substitutions // IEEE Transaction on Information Theory. 2001. Vol. 47, № 2. P. 687 - 698.

92. Ratzer E. A. Marker codes for channels with insertions and deletions // Annals of Telecommunications, 60:1-2. 2005. P. 29 - 44.

93. Correction of insertions/deletions using standard convolutional codes and the Viterbi decoding algorithm / D. Santos [et. al] // Proceedings of IEEE Information Theory Workshop. 2003. P. 187 - 190.

94. Swart T., Ferraira H., Santos D. Insertion/Deletion correction by using parallel interconnected Viterbi Decoders // SAIEE Africa Research Journal.

2006. Vol. 97, № 2. P. 151 - 156.

95. Elias P. Coding for Noisy Channels // IRE Convention. 1955. P. 37 - 47.

96. Viterbi A. J. Error Bounds for Convolutional Codes and an Asymptotically Optimum Decoding Algorithm // IEEE Transaction on Information Theory. 1967. Vol. 13, №2. P. 260-269.

97. Forney G. D., Jr. The Viterbi Algorithm // Proceedings of the IEEE. 1973. Vol. 61, №3. P. 268-278.

98. Forney G. D., Jr. Convolutional Code II: Maximum Likelihood Decoding // Information and Control. 1974. Vol. 25, № 3. P. 222 - 266.

99. Berrou C., Glavieux A., Thitimajshima P. Near Shannon Limit Error-Correcting Coding and Decoding: Turbo Codes // Proceedings IEEE International Conference on Communications. 1993. Vol. 2. P. 1064 - 1070.

100. Barbelescu A., Pietrobon S. Interleaver Design for Turbo Codes // Electronics Letters, 1994. Vol. 30, № 25. P. 2107 - 2108.

101. Dinoi L., Benedetto S. Design of Fast Prunable S-Random Interleaves // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2005. Vol. 4, № 5. P. 1-9.

102. Popovski P., Kocarev L., Risreski A. Design of Flexible-Length S-Random Inter leaver for Turbo Codes // IEEE Communications Letters. 2004. Vol. 8, № 7. P. 461 -463.

103. Sun J., Takeshita O. Y. Interleaves for Turbo Codes Using Permutation Polynomial over Integer Rings // IEEE Transactions on Information Theory. 2005. Vol. 51, № l. p. 101 - 119.

104. Malema G. Low density Parity-Check Codes: Construction and Implementation. PhD dissertation, Faculty of Eng. Comp., Univ. of Adelaide, Australia,

2007. 160 p.

105. Davey M. С. Error-correction using low-density parity-check codes. PhD dissertation, Univ. Cambridge, Cambridge, U.K., 1999. 107 p.

106. Бильярд M. В. Некоторые вопросы синхронизации в цифровых системах / пер. Л.С. Гельбштейна. М.: МИР, 1970. С. 58 - 73.

107. Techniques For Synchronizing Pulse-Code-Modulated Telemetry: report the theoretical and experimental investigation of synchronization methods for PCM telemetry / California: Naval Ordnance Laboratory Corona. 1963. 111 p.

108. Prasad G., Vasantha N. Design and implementation of multi-channel frame synchronization in FPGA // International journal of electronics and communication engineering & technology (IJECET). 2013. Vol. 4. P. 189 - 199.

109. Horan S. Introduction to PCM Telemetering Systems. 2nd Edition. USA: CRC Press, 2002. 448 p.

110. Massey J. L. Optimum frame synchronization // IEEE transactions on communications. 1972. Vol. 20, № 2. P. 115 - 119.

111. Stiffler J. J. Self-synchronizing binary telemetry codes. PhD dissertation, California: Institute of technology, 1962. 156 p.

112. Chiani M., Martini M. G. Analysis of Optimum Frame Synchronization Based on Periodically Embedded Sync Words 11 IEEE transactions on communications. 2007. Vol. 55, № 11. P. 2056 - 2060.

113. Wilson M. J. Combining and Filtering Telemetry Data - Army Research Laboratory, 2004. Aberdeen Proving Ground, MD 21005-5066.