【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及空间等离子体研究和空间物理科学，特别是涉及电离层数据实时采集压缩方法、装置、芯片及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提到了与本专利技术相关的
技术介绍
，并不必然构成现有技术。
2、阻滞势分析仪是一种常用于电离层原位探测的传感器，主要用于探测离子密度、离子温度和法向的离子漂移速度。随着电离层研究的深入，对电离层探测精度和时空分辨率的需求越来越高，系统产生的数据量在爆炸式增长。带来了传感器需要更大的存储空间，占用卫星更长的通信时间与带宽等问题。
3、阻滞势分析仪的原型是法拉第杯，其内部具有多层栅网的圆筒形结构，可以对离子密度、离子温度、离子漂移速度等科学参数进行诊断。基本理论立足于麦克斯韦分布模型，通过阻滞栅网的电位扫描对离子进行能量筛选，控制到达收集层的离子数量。采集收集板上的离子电流，即可获得阻滞式分析的伏安特性曲线。阻滞势分析仪的标准曲线，横轴为扫描电压，纵轴为收集的离子电流大小。
4、目前现有的数据无损压缩算法有霍夫曼编码、游程编码、字典编码等，适用于冗余性高、数据有序、数据相似的数据曲线。然而阻滞势电位分析仪的伏安特性曲线的点是随机的，所以常规的无损压缩算法的压缩率极低。
技术实现思路
1、为解决现有压缩算法的压缩率低，内存需求空间大、计算量大的缺点，本专利技术提供了电离层数据实时采集压缩方法、装置、芯片及系统；该压缩与重构算法具有高压缩比、高信噪比、高实时性的优点。有效解决了载荷数据量过大问题，可灵活适用于卫星载荷通信要
2、第一方面，提供了电离层数据实时采集压缩方法，包括：获取电离层的电流信号，根据所获取的电流信号，得到伏安特性曲线；对伏安特性曲线进行离散余弦变换，得到离散余弦变换矩阵，将离散余弦变换矩阵作为稀疏基矩阵；将电流信号与伯努利随机矩阵相乘，得到压缩后的信号数据；根据伯努利随机矩阵、稀疏基矩阵和压缩后的信号数据，采用稀疏度自适应匹配追踪算法，实现信号的解压重构。
3、另一方面，提供了电离层数据实时采集压缩装置，包括：获取模块，其被配置为：获取电离层的电流信号，根据所获取的电流信号，得到伏安特性曲线；变换模块，其被配置为：对伏安特性曲线进行离散余弦变换，得到离散余弦变换矩阵，将离散余弦变换矩阵作为稀疏基矩阵；压缩模块，其被配置为：将电流信号与伯努利随机矩阵相乘，得到压缩后的信号数据；重构模块，其被配置为：根据伯努利随机矩阵、稀疏基矩阵和压缩后的信号数据，采用稀疏度自适应匹配追踪算法，实现信号的解压重构。
4、再一方面，还提供了一种芯片，其上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，完成第一方面所述的步骤。
5、再一方面，还提供了电离层数据实时采集压缩系统，包括：阻滞势分析仪，用于采集电离层的电流信号；电流电压转换电路，将采集的电流信号转换成电压信号；滤波电路，对电压信号进行滤波处理；放大电路，对电压信号进行放大处理；模数转换电路，将电压信号从模拟状态转换到数字状态；中央处理芯片执行第一方面方法所述的步骤，以实现对数字状态的电压信号进行压缩和重构；存储器，实现对已压缩信号的存储。
6、上述技术方案具有如下优点或有益效果：与常规的无损压缩算法相比，在保证离子数据恢复信号高信噪比的前提下，压缩率远远高于常规的无损压缩算法。有效解决了因阻滞势分析仪向高空间分辨率和高精度方向发展，带来的数据量过大与占用通信时间与带宽的问题。
7、本专利技术提出将压缩感知理论应用于离子信号压缩，原数据与选取的传感矩阵相乘得到压缩后的数据。搭配稀疏度自适应匹配追踪算法（sparsity adaptive matchingpursuit）。实现了在保证高信噪比的前提下，高压缩率和高实时性的实时压缩算法。
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1.电离层数据实时采集压缩方法，其特征是，包括：获取电离层的电流信号；根据所获取的电流信号，得到伏安特性曲线；对伏安特性曲线进行离散余弦变换，得到离散余弦变换矩阵，将离散余弦变换矩阵作为稀疏基矩阵；将电流信号与伯努利随机矩阵相乘，得到压缩后的信号数据；根据伯努利随机矩阵、稀疏基矩阵和压缩后的信号数据，采用稀疏度自适应匹配追踪算法，实现信号的解压重构。
2.如权利要求1所述的电离层数据实时采集压缩方法，其特征是，对伏安特性曲线进行离散余弦变换，得到离散余弦变换矩阵，将离散余弦变换矩阵作为稀疏基矩阵，其中，离散余弦变换矩阵的每个元素，被表示为：；其中，表示待压缩信号点数，表示列号，表示行号，表示散余弦变换矩阵的每个元素。
3.如权利要求1所述的电离层数据实时采集压缩方法，其特征是，将电流信号与伯努利随机矩阵相乘，得到压缩后的信号数据；其中，伯努利随机矩阵的设计方法为：构造一个大小为的矩阵Ф，使Ф中的每一个元素独立服从伯努利分布，即：；其中，表示伯努利矩阵中第i行第j列的元素，表示概率，表示方差。
4.如权利要求1所述的电离层数据实时采集压缩方法，其
5.如权利要求4所述的电离层数据实时采集压缩方法，其特征是，所述S选取为，故当M为64，N为256时，S设置为4。
6.如权利要求1所述的电离层数据实时采集压缩方法，其特征是，所述方法还包括：计算重构信号的信噪比，如果信噪比高于设定阈值，则表示重构信号满足要求，否则，表示重构信号不满足要求。
7.如权利要求6所述的电离层数据实时采集压缩方法，其特征是，信噪比是衡量信号质量的一个指标，其计算公式为：；其中，代表信号的平均功率，代表恢复误差的平均功率。
8.电离层数据实时采集压缩装置，其特征是，包括：获取模块，其被配置为：获取电离层的电流信号，根据所获取的电流信号，得到伏安特性曲线；变换模块，其被配置为：对伏安特性曲线进行离散余弦变换，得到离散余弦变换矩阵，将离散余弦变换矩阵作为稀疏基矩阵；压缩模块，其被配置为：将电流信号与伯努利随机矩阵相乘，得到压缩后的信号数据；重构模块，其被配置为：根据伯努利随机矩阵、稀疏基矩阵和压缩后的信号数据，采用稀疏度自适应匹配追踪算法，实现信号的解压重构。
9.一种芯片，其特征是，其上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，完成权利要求1-7任一项所述的方法。
10.电离层数据实时采集压缩系统，其特征是，包括：阻滞势分析仪，用于采集电离层的电流信号；电流电压转换电路，将采集的电流信号转换成电压信号；滤波电路，对电压信号进行滤波处理；放大电路，对电压信号进行放大处理；模数转换电路，将电压信号从模拟状态转换到数字状态；中央处理芯片，执行权利要求1-7任一项所述的方法，以实现对数字状态的电压信号进行压缩和重构；存储器，实现对已压缩信号的存储。
...【技术特征摘要】
1.电离层数据实时采集压缩方法，其特征是，包括：获取电离层的电流信号；根据所获取的电流信号，得到伏安特性曲线；对伏安特性曲线进行离散余弦变换，得到离散余弦变换矩阵，将离散余弦变换矩阵作为稀疏基矩阵；将电流信号与伯努利随机矩阵相乘，得到压缩后的信号数据；根据伯努利随机矩阵、稀疏基矩阵和压缩后的信号数据，采用稀疏度自适应匹配追踪算法，实现信号的解压重构。
2.如权利要求1所述的电离层数据实时采集压缩方法，其特征是，对伏安特性曲线进行离散余弦变换，得到离散余弦变换矩阵，将离散余弦变换矩阵作为稀疏基矩阵，其中，离散余弦变换矩阵的每个元素，被表示为：；其中，表示待压缩信号点数，表示列号，表示行号，表示散余弦变换矩阵的每个元素。
3.如权利要求1所述的电离层数据实时采集压缩方法，其特征是，将电流信号与伯努利随机矩阵相乘，得到压缩后的信号数据；其中，伯努利随机矩阵的设计方法为：构造一个大小为的矩阵ф，使ф中的每一个元素独立服从伯努利分布，即：；其中，表示伯努利矩阵中第i行第j列的元素，表示概率，表示方差。
4.如权利要求1所述的电离层数据实时采集压缩方法，其特征是，根据伯努利随机矩阵、稀疏基矩阵和压缩后的信号数据，采用稀疏度自适应匹配追踪算法，实现信号的解压重构，具体包括：
5.如权利要求4所述的电离层数据实时采集压缩方法，其特征是，所述s选取为，故当m为64，n为256时，s设置为4。
6.如权利要求1所述的电离层数据实...
【专利技术属性】
技术研发人员：张清和，冷万昌，代路遥，梁立凯，邢赞扬，孙祺，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：
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