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1、GPS数据压缩算法研究李慧娟,等GPS数据压缩算法研究ResearchontheGPSDataCompressionAlgorithm李慧娟董昱靳文军(兰州交通大学自动化与电气工程学院,甘肃兰州730070)摘要:针对GPS应用中因定位数据量大而导致的存储器资源及传输带宽有限的问题,提出了一种基于提升小波变换的GPS数据压缩算法。该算法针对GPS数据特点,利用提升小波对GPS观测数据进行提升分解,并结合Huffman编码算法,对分解后的小波系数进行编码。Matlab仿真试验结果表明,该算法具有压缩算法简单、方案灵活、易于实现等特点,重构后的数据基本无信息损失,且压缩比得到了有效提高
2、。关键词:GPS提升小波小波系数Huffman编码数据压缩数据重构中图分类号:TP274文献标志码:AAbstract:InordertosolvetheproblemsoflimitedstorageresourceandtransmissionbandwidthcausedbyhugeamountofpositioningdatainGPSapplication,theGPSdatacompressionalgorithmbasedontheliftwavelettransformisproposed.InaccordancewiththefeaturesofGPSdata,t
3、heGPSobservationdataaredecomposedbyusingliftingwavelet,andthedecomposedwaveletcoefficientisencodedbycombiningtheHuffmanencodingalgorithm.TheMatlabsimulationtestresultsshowthatthealgorithmfeaturessimplecompresscalculation,flexibleschemeandeasytobeimplemented,theconstructeddataarebaselywithoutin
4、formationloss,andthecompressrateiseffectivelyimproved.Keywords:GPSLiftingwaveletWaveletcoefficientsHuffmancodingDatacompressionDatareconstruction0引言1提升小波变换GPS定位系统是一种高精度、快速的连续定位系小波变换利用多分辨分析的概念对数据进行处[1]统。目前该系统已经在车辆定位、地壳运动监测、变理,可以在一定程度上去除数据间的相关性,消除冗形监测等诸多领域得到了广泛使用。但该系统在测量余信息,降低数据集的熵值,实现较高的压缩比。提时间
5、较长的情况下,获得的观测值数量巨大,观测值的升小波采用简单的数乘运算代替传统小波中的卷积冗余度很高。此外,在GPS定位过程中会产生各种误运算,计算过程可以完全在空间域中完成,变换过程[2]差,使得测量数据中包含大量干扰信息,给后续数据简单,易于硬件实现。提升小波变换主要有以下3个[6]的处理带来诸多不便。虽然针对GPS观测数据曾有步骤。[3]jj学者提出了基于小波变换的压缩算法,但该算法的①分裂:将原始信号c={c}分解成两个较小的l灵活性不够,压缩率也不高。因此,有必要对观测数据子集。最简单的方法是将信号按下标分解为偶数点集进行更有效的压缩,以减轻后续数据处理的压力。e和奇数点集
6、o。分裂后的子集可表示为:j-1j-1j小波变换具有良好的多分辨率分析能力和自适应split(c)={e,o}(1)j-1j-1性,被广泛应用于信号分析[4-5],其提升格式既保持了jj式中:e={c};o={c}。j-12lj-12l+1第一代小波的特性,同时又克服了平移和伸缩的不变②预测:基于分解出的两个序列数据之间的相关性。因此,本文以提升小波为算法基础,结合Huffman性,可以用偶数序列e预测奇数序列o。该过程采j-1j-1编码理论,借助Matlab软件对GPS经纬度数据进行压~用一个与数据结构无关的预测算子P来完成,即o=j-1缩处理。试验表明,该算法具有压缩算法简单、
7、方案灵P(e)。预测总是有误差的,预测误差为:j-1活、易于实现等特点,重构后的数据基本无信息损失,j-1d=o-P(e)(2)j-1j-1且压缩比得到了有效提高。j-1③更新:更新的目的是寻找一个更好的子集c,使其保持某个标量特性Q(·)(如消失矩、均值等)不修改稿收到日期:2013-08-26。j-1j变,即Q(c)=Q(c)。利用更新算子U,并借助预测第一作者李慧娟(1986-),女,现为兰州交通大学交通信息工程及控制j-1j-1专业在读硕士研究生;主要从事智能
