基于DSP+FPGA的遥测噪声无损压缩关键技术

本文主要探讨了遥测噪声数据无损压缩的关键技术实现，针对航空航天领域中日益增长的遥测数据量，提出了一种结合数字信号处理器(DSP)和现场可编程门阵列(FPGA)构建的硬件平台。文章的核心技术集中在模/数转换、数据缓冲设计以及DSP程序设计上。 1. 模/数转换 (ADC) 文章中采用了TI公司ADS8365芯片作为模数转换器，这是一款16位、6通道的并行A/D转换器，具有高达250kS/s的采样速率，能满足对4路噪声信号进行27kHz采样的需求。ADS8365支持三组同步并行采样，每个通道都有独立的保持信号(HOLDA、HOLDB和HOLDC)，以实现高效的转换过程。 2. 数据缓冲设计 在硬件设计中，FPGA内置8KB双端口FIFO (First-In-First-Out) 用于存储采集的噪声数据，直到达到半满状态才会被DSP处理。这种设计确保了数据的连续性和压缩过程的实时性。此外，FPGA还配置有4KBFIFO来缓冲压缩后的数据，以便后续的串口传输和外设通信。 3. DSP程序设计与算术编码(ARC) DSP负责使用ARC算法对噪声数据进行无损压缩。ARC算法是一种基于概率的编码方式，它能根据数据的概率分布进行编码，从而显著减少数据量。由于FPGA的高速并行处理能力，以及DSP在算法实现中的优势，这种组合使得实时压缩成为可能，对于噪声信号这种相关性差、变化无规律的数据尤为适用。 4. 通信控制模块与数据传输 压缩后的数据首先被缓存在SDRAM中，然后通过McBSP串口发送到FPGA，通过内部4KBFIFO进一步缓冲。422通信控制模块负责接收读取命令，并在FIFO半满时按照HDLC协议的要求，将数据传输到外部设备，进行存储、传输和分析。 总结来说，本文提供了一种基于DSP和FPGA的遥测噪声数据无损压缩解决方案，通过精心设计的模数转换电路、高效的数据缓冲机制和ARC算法的应用，有效解决了遥测系统在大数据量下存储和传输的压力问题，提高了通信效率。这对于航空航天领域的遥测数据处理具有重要意义。