深海自持式剖面浮标数据处理系统设计

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近年来,随着人们对海洋资源开发、海洋灾害预警、海洋环境保护等需求的不断增加,海洋监测技术得到了越来越多的重视。海洋监测是探索海洋、开发海洋、经略海洋的基础。深海自持式剖面浮标通过搭载多种传感器,能够在剖面运动过程中测量多种海洋剖面资料,在海洋监测中发挥着不可替代的作用。然而,深海自持式剖面浮标测量要素的不断增加给剖面数据处理链路带来了诸多问题,譬如由于长期观测导致数据占用存储空间大、使用卫星与数据接收端通信时费用高且效率低、通信数据不能保证安全性等。针对上述问题,本文设计了深海自持式剖面浮标数据处理系统,并将数据压缩算法成功应用到深海自持式剖面浮标数据处理系统。首先,本文介绍了深海自持式剖面浮标的研究现状,在总结了深海自持式剖面浮标数据处理系统存在问题的基础上,提出了将数据压缩算法应用到深海自持式剖面浮标数据处理系统中的方法,并对数据压缩算法的定义和分类进行概括。其次,本文基于STM32开发板对深海自持式剖面浮标数据处理链路进行硬件和软件设计。硬件部分主要设计了数据采集、数据存储、铱星通信和电源等系统的硬件电路;软件设计包含两部分,一部分是对系统任务程序的设计,包括数据采集解析任务、数据存储任务、铱星通信任务;另一部分是对岸站监控端系统程序的设计,包括系统的邮箱设置、浮标监控和数据查询等人机交互界面。再次,为减少卫星通讯数据发送量,依据数据压缩理论分析深海自持式剖面浮标采集的数据特点,得出数据文件中数据的冗余度类型,并给出Huffman算法和mini LZO算法具体的应用到嵌入式系统的过程,完成了深海自持式剖面浮标的数据压缩与解压任务。最后,通过对4000米深海自持式剖面浮标数据处理系统进行测试,证明了将数据压缩算法应用到系统中的可行性,其中Huffman算法的平均压缩效率为48%左右,mini LZO算法的平均压缩效率达到了78%。实验对比得出Huffman算法在稳定性方面较优,而mini LZO算法在压缩效率和复杂度方面较优,两种压缩算法综合性能均满足系统要求,具有良好的应用前景。
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