强瞬态信号是相对于平稳信号的一种非均匀分布信号,其产生往往伴随着强烈的能量释放、高频震动以及高背景噪声,同时引发物体动量、姿态的一系列变化。非均匀、非平稳、瞬时变是强瞬态信号最显著的特征,在石油勘测、矿山开采、汽车安全碰撞测试、武器研制、机械故障诊断等领域都有对强瞬态信号的测量需求,同时,强瞬态信号发生前后过程压力、温度、物体线运动状态、角运动状态变化也是极具参考价值的测量参数。在包括强瞬态在内的多参数、多模态复合信号的存储测试系统中,由于缺乏对强瞬态信号的实时识别,全过程高密度采样记录了大量低价值数据;另一方面,采样频率和测量参数的增加也加重了存储测试系统数据存储的压力。对多参数、高密度的复合信号进行优化存储既是迫切的现实需求,同时也是该领域必然的发展过程。与其他应用相比,有限物理空间约束和存储容量约束的弹载存储系统具有更大的数据存储难度,在此背景下,本文以弹载存储测试系统为研究对象,开展了以下研究:1.为了完成对弹载飞行试验强瞬态信号的实时精确识别,首先对强瞬态信号进行了全面的时频域特征分析,通过时域特征参数计算、短时傅里叶变换和小波变换获取了强瞬态信号的多域特征参数,在此基础上提出一种基于强瞬态信号多域特征的联合识别方法,该方法能实现对强瞬态信号的实时准确感知,从而解决强瞬态信号识别问题。2.针对强瞬态信号长时平稳、瞬时突变的特点,首先分析了现有通用数据压缩方法的不足,将有损压缩的高压缩比和无损压缩的无失真优点相结合,提出一种弹载数据动态自适应压缩方法,对测试数据达到全局50.48的压缩比,其中强瞬态信号得以完整保留,非瞬态信号最大还原误差不超过0.72%FS。3.针对弹载环境有限存储容量约束条件下多参数复合信号的高密度、大数据量存储难题,通过对复合信号多模态、多参数特征的分析,提出一种多通道高密度数据流的动态变速率优化存储方法,实现了高密度复合数据的高效存储。4.通过仿真试验对所研究方法进行检验,验证方法的可行性;研制工程样机,设计了系统的软硬件架构,在硬件平台实现识别与压缩存储算法,通过飞行试验验证方法的有效性。