王曉波, 譚業(yè)雙, 孫慧賢, 袁　揚

(軍械工程學(xué)院 信息工程系，石家莊　050003)

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某型指揮信息系統(tǒng)有線遠(yuǎn)傳接口自動識別方法

王曉波, 譚業(yè)雙, 孫慧賢, 袁揚

(軍械工程學(xué)院 信息工程系，石家莊050003)

為提高對指揮信息系統(tǒng)有線遠(yuǎn)距離傳輸接口測試的自動化水平，提出一種基于信號特征提取的信號類型自動識別方法；在對各類接口信號時域和頻域特性分析的基礎(chǔ)上，采用限幅濾波法實現(xiàn)對信號峰峰值的準(zhǔn)確判斷，通過基于Burg算法AR模型的譜估計方法實現(xiàn)信號頻譜準(zhǔn)確估計；依據(jù)提取到的信號峰峰值和頻帶寬度，采用雙閥值判決方法對接口類別進(jìn)行自動識別；實驗結(jié)果表明，基于信號時頻域特征差異的自動識別方法，能夠有效區(qū)分3種類型15個接口，識別準(zhǔn)確度達(dá)到87%以上。

接口信號識別；特征提??；限幅濾波法；譜估計

0　引言

某型指揮信息系統(tǒng)設(shè)備內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜，具有繁多的外部接口，手工測試速度慢、準(zhǔn)確性差[1]。當(dāng)前，針對某型設(shè)備接口進(jìn)行測試，必須首先知道接口的類型，然后相應(yīng)的選取測試方案進(jìn)行測試。使用人員在不熟悉設(shè)備接口的情況下，可能會連接錯誤接口或者存在大量通信線纜時，無法快速準(zhǔn)確識別線路傳輸何種信號連接何種接口。因此，迫切需要實現(xiàn)接口識別技術(shù)的自動化。

接口自動識別技術(shù)就是將采集到的接口信號作為樣本，通過提取樣本特征參數(shù)，并且借助相應(yīng)的信號處理手段，實現(xiàn)對接口的自動識別[2]，代替?zhèn)鹘y(tǒng)人工對接口判斷，具有測試速度快、精確性高的特點。本文通過采用限幅濾波法和基于Burg算法AR模型的譜估計方法分別對信號峰峰值和頻帶寬度特征進(jìn)行提取，利用雙閥值判決方法實現(xiàn)了對接口的自動識別。最后通過具體實驗，驗證了接口自動識別方法的可靠性。

1　接口特征分析

指揮信息系統(tǒng)有線遠(yuǎn)距離傳輸接口包括單路有線用戶接口和遠(yuǎn)傳群路接口，多以二線平衡方式進(jìn)行全雙工傳輸，主要用于野戰(zhàn)地域網(wǎng)設(shè)備接入，數(shù)字終端接入交換設(shè)備，以及遠(yuǎn)距離傳輸設(shè)備之間數(shù)據(jù)通信。本文以有線遠(yuǎn)距離傳輸接口中的單路有線用戶中的數(shù)字接口(K接口)、遠(yuǎn)傳群路接口中的高速率數(shù)字用戶線路接口(HDSL技術(shù)體制)和單對線高速數(shù)字用戶線路接口(G.SHDSL技術(shù)體制)三類為例，具體接口特征參數(shù)如表1所示。通過對接口時頻域特性進(jìn)行深入分析，發(fā)現(xiàn)三類接口時域峰峰值電壓和頻域頻帶寬度區(qū)別明顯，在正常通信情況下，可以作為進(jìn)行接口識別的特征參數(shù)。

表1　接口特征參數(shù)表

2　自動識別方法

2.1總體方案設(shè)計

接口自動識別包括接口信號采集與處理、接口信號特征提取和接口信號識別3個部分。接口自動識別流程如圖1所示，接口信號采集與處理是對采集到的接口信號進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換，并且進(jìn)行預(yù)處理，為后續(xù)特征分析提供合適的數(shù)據(jù)。接口信號特征提取是從數(shù)據(jù)中提取合適的特征參數(shù)。接口信號識別是根據(jù)判決規(guī)則，利用所得的特征參數(shù)將接口信號識別出來。

圖1　接口自動識別流程

2.2接口信號采集與處理

上述3類二線接口信號的最高頻率為850 kHz，根據(jù)分析，數(shù)據(jù)采集卡的采樣速率至少要大于8.5 MHz。通過對采樣速率、動態(tài)范圍、靈敏度以及分辨率等需求的分析，選用阿爾泰科技公司的PXI-8514 數(shù)據(jù)采集卡。它具有四路模擬量同時輸入通道，每個通道輸入信號的電壓幅度范圍為-1～1 V，-5～5 V。在數(shù)模轉(zhuǎn)化方面，具有14位的連續(xù)A/D轉(zhuǎn)換器；最大采樣速率為40 Ms/s，能夠保證對上述3類有線遠(yuǎn)傳接口信號進(jìn)行無失真采集。

由于開關(guān)閉合等原因，在信號傳輸過程中，易于產(chǎn)生抖動和毛刺。為了獲得更加準(zhǔn)確的信號特征參數(shù)，需要對信號進(jìn)行去抖處理，從而減弱干擾的影響，提高測試數(shù)據(jù)的可靠性和準(zhǔn)確性。常用的方法有限幅濾波法、中位值濾波、遞推平均濾波、加權(quán)平均濾波和慣性濾波等，限幅濾波法(削波法)是當(dāng)中最簡單實用的算法。限幅濾波算法的思想是[3]：在相同采樣時間間隔內(nèi)，認(rèn)為最大變化量增量的絕對值總是在一定范圍內(nèi)變化，增量的具體值需要根據(jù)實際情況確定。若實際相鄰兩次采樣值均超出此偏差值Δe，則表明發(fā)生了干擾，此時就應(yīng)該忽略掉本次采樣值，并用前一次采樣值作為本次采樣值；若小于此偏差值Δe，就認(rèn)為此次采樣值有效。

由于限幅濾波算法總是對單一相鄰點進(jìn)行比較，如果干擾連續(xù)出現(xiàn)，則此時只有干擾的初始點可以濾除，后續(xù)的干擾點則無法濾除。根據(jù)上述思想對限幅濾波法進(jìn)行改進(jìn)，即將采樣點與前后兩個相鄰點同時進(jìn)行比較，如果偏差均超過標(biāo)準(zhǔn)值，則為干擾點；如果偏差均不超過，則為有效點；如果偏差只有一個超過標(biāo)準(zhǔn)值，則需要進(jìn)一步分析防止干擾連續(xù)出現(xiàn)，具體算法如下所示：

(1)首先根據(jù)具體實際情況，確定相鄰兩次采樣之間的偏差值Δe；

(2)依次比較所有數(shù)據(jù)，若有|x(i)-x(i-1)|>Δe且|x(i)-x(i+1)|>Δe，表明|x(i)|是無效點；若有|x(i)-x(i-1)|>Δe，|x(i)-x(i+1)|<Δe且|x(i)-x(i+2)|>Δe，表明|x(i)|和|x(i+1)|都產(chǎn)生干擾；

(3)若|x(i)|是無效點，則將|x(i)|和|x(i+1)|的平均值賦給|x(i)|；若有|x(i)|和|x(i+1)|都是無效點，將|x(i)|和|x(i+1)|的平均值分別賦給|x(i)|和|x(i+1)|。

以G.SHDSL接口信號為例，如圖2所示，上圖是未經(jīng)過處理的接口信號波形，下圖是經(jīng)過限幅濾波處理之后的接口信號波形。顯然經(jīng)過限幅濾波處理之后，能夠獲得更加準(zhǔn)確的信號電平值信息。

圖2　平滑前后G.SHDSL接口信號波形圖

2.3信號特征提取

信號特征提取的基本任務(wù)，就是從眾多特征之中找出最能夠有效反映信號本質(zhì)的最優(yōu)特征參量。最優(yōu)特征參量的提取，對于后續(xù)的分類識別具有重要作用，是自動識別中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

2.3.1信號峰峰值提取

信號峰峰值指的是信號電平最大峰值和最小峰值的差值[4]。具體提取步驟如下：首先，選一幀波形內(nèi)任一點作為最大值電壓Vmax和 最小值電壓Vmin的初始值。其次，利用Vmax和Vmin與一幀波形內(nèi)其余采樣點Vi進(jìn)行依次比較。如果Vi大于Vmax時，將Vi值賦給Vmax；如果Vi小于Vmin時，將Vi值賦給Vmin，直至完成與整幀波形所有數(shù)據(jù)的比較。最后，將所得的Vmax與Vmin相減求出峰峰值。為提高信號峰峰值的準(zhǔn)確性，重復(fù)上述流程，進(jìn)行多組幀波形峰峰值提取，并且取結(jié)果的平均值，即為所得信號峰峰值。峰峰值提取方法流程圖如圖3所示。

圖3　峰峰值提取方法流程圖

2.3.2信號頻帶寬度提取

功率譜估計是從頻域分析隨機(jī)信號的一種方法，利于判斷信號占據(jù)的頻帶寬度[5]。其中，利用模型進(jìn)行譜估計是以隨機(jī)過程的參數(shù)模型為基礎(chǔ)，能夠基于有限數(shù)據(jù)從頻域內(nèi)提取出淹沒在噪聲中的有用信號。當(dāng)前比較常用的模型譜估計包括：AR模型、ARMA模型、MA模型等。Burg算法遞推過程建立在數(shù)據(jù)序列基礎(chǔ)上，避開了序列的自相關(guān)函數(shù)估計。所以，與自相關(guān)法相比具有較好的頻率分辨率。其基本思想是直接從觀測的數(shù)據(jù)利用線性預(yù)測器的前向和后向預(yù)測的總均方誤差之和為最小的準(zhǔn)則來，先估計反射系數(shù)，進(jìn)而通過Levinson遞推公式求出AR模型優(yōu)化參數(shù)，在譜分辨率方面有著良好的性能。假設(shè)觀察到的x(0)，x(1)，…，x(N-1)個數(shù)據(jù)，具體算法實現(xiàn)如下：

①取m=1，初始化：

②計算反射系數(shù)：

③計算濾波器系數(shù)以及預(yù)測誤差功率:

④遞推高一階前、后向預(yù)測誤差：

以3個加入噪聲號的正弦信號為例(頻率分別為40 Hz、100 Hz、300 Hz)，求功率譜估計。如圖4所示，可以清晰的觀測到，利用Burg算法求解AR模型的功率譜估計過程是非常穩(wěn)定的，而且具有非常高的分辨率。

圖4　基于AR模型Burg算法的功率譜估計圖

2.4接口信號識別

信號識別是依據(jù)信號特征的觀測值將其分到不同類別中去。決策理論識別是在工程中應(yīng)用較多的信號識別方法，其基本思想是通過從原始數(shù)據(jù)中分析提取的特征參數(shù)，直觀或者是間接地統(tǒng)計選擇識別方法，產(chǎn)生判決門限來識別信號。其中，判決門限的選取對于識別率的影響很大，是決策理論識別方法的核心[6]。

根據(jù)分析得到信號時域特征峰峰值電壓和頻域特征頻帶寬度，分別設(shè)置判決門限，用于接口的信號識別。接口信號識別流程圖如圖5所示，其具體步驟為：首先，通過提取時域特征峰峰值電壓，與判決門限Vff進(jìn)行比較，將HDSL接口識別出來。K接口和G.SHDSL接口信號標(biāo)準(zhǔn)電壓峰峰值分別為1 V、2 V，遠(yuǎn)小于HDSL接口信號電壓峰峰值7 V?？紤]各種干擾影響，在實際應(yīng)用中選取4.5 V作為電壓判決門限Vff。當(dāng)信號峰峰值大于判決門限Vff時，識別出HDSL接口，小于判決門限Vff時，進(jìn)入下一輪判決與門限F的比較。其次，通過提取頻域特征頻帶寬度，與判決門限F比較，區(qū)別K接口和G.SHDSL接口信號。K接口和G.SHDSL接口信號頻帶寬度分別為[80～160 kHz]，[0～850 kHz]。考慮各種干擾影響，在實際應(yīng)用中選取500 kHz作為頻域判決門限F。當(dāng)頻帶寬度大于頻域判決門限F時，判定為G.SHDSL接口。當(dāng)頻帶寬度小于頻域判決門限F時，判定為K接口。

圖5　接口信號識別流程圖

3　實驗與分析

3.1實驗系統(tǒng)與條件

為了驗證本文提出的接口自動識別方法的正確性，首先，選取某型指揮信息系統(tǒng)設(shè)備的三類遠(yuǎn)傳接口，利用PXI-8514對接口進(jìn)行信號采集。實驗數(shù)據(jù)仿真在 Matlab7.1環(huán)境中進(jìn)行,依次進(jìn)行時域峰峰值和頻域頻帶寬度提取，并依據(jù)所得特征值進(jìn)行識別。

3.2結(jié)果與分析

通過對3類接口信號進(jìn)行采集，并分別進(jìn)行平滑濾波濾除干擾點，計算得到其峰峰值結(jié)果如表2所示。根據(jù)接口信號識別流程，通過提取峰峰值與判決門限Vff進(jìn)行比較，識別出接口2為HDSL接口。接口1和接口3進(jìn)入下一輪與判決門限F的比較。

表2　接口時域特征峰峰值

運用基于AR模型的Burg算法，分別對接口1和接口3的信號進(jìn)行頻帶寬度判斷，其功率譜估計曲線如圖6所示。通過提取頻帶寬度與判決門限F進(jìn)行比較，很容易識別出信號1是K接口信號，信號3是G.SHDSL接口信號。

圖6　接口1與接口3的功率譜估計圖

為驗證識別方法的通用性，對3種類型15個接口進(jìn)行150次測試試驗，測試結(jié)果如表3所示。

表3　三類接口測試實驗結(jié)果

由表2可以看出，利用本文提出的自動識別方法，基本上能夠有效識別K、HDSL和G.SHDSL三類接口。其中K口識別正確率達(dá)到100%，可靠性比較高。HDSL口識別正確率達(dá)到91%以上，誤識別為G.SHDSL接口主要是因為接口阻抗不匹配以及線路衰減導(dǎo)致電平峰峰值的下降。G.SHDSL口識別正確率達(dá)87%以上，誤識別為HDSL接口主要是因為測試過程中噪聲干擾比較嚴(yán)重，以及傳輸速率設(shè)置錯誤導(dǎo)致頻帶寬度下降。HDSL口和G.SHDSL口信號分別是2B1Q編碼(四電平脈沖幅度調(diào)制碼)和16TC-PAM編碼(十六電平脈沖幅度調(diào)制碼)。為提高G.SHDSL口和HDSL口識別的準(zhǔn)確性，下步考慮使用參數(shù)均值歸一化包絡(luò)方差R[7]，利用信號包絡(luò)變化程度的不同來進(jìn)一步區(qū)分，確保識別的正確性。

4　結(jié)論

本文介紹了一種有線遠(yuǎn)傳接口自動識別方法，通過對接口特征進(jìn)行深入分析，明確了采用限幅濾波法和基于Burg算法AR模型的譜估計方法，準(zhǔn)確提取信號時域峰峰值和頻域頻帶寬度的特征。通過采用雙閥值判決方法，最終實現(xiàn)了對有線遠(yuǎn)

傳接口的有效識別。此方法基本上能夠?qū)崿F(xiàn)三類遠(yuǎn)傳接口的識別，但是接口阻抗不匹配、線路衰減以及速率設(shè)置錯誤會導(dǎo)致識別率出現(xiàn)一定程度的下降，下一步還會有針對做進(jìn)一步深入研究。該方法可以同樣用于其它類型接口信號的特征提取與分類識別，為下步有線遠(yuǎn)傳接口的智能測試提供了基礎(chǔ)和前提，可以有效提高有線遠(yuǎn)距離傳輸接口的自動化測試水平[8]，在推廣和應(yīng)用上具有一定的實際價值。

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Wired Remote Interface Automatic Identification Method for A Type Command Information System

Wang Xiaobo, Tan Yeshuang, Sun Huixian, Yuan Yang

(Department of Information Engineering, Ordnance Engineering College, Shijiazhuang050003,China)

To improve the long-distance transmission of command information systems wired interface test automation level, proposed the signal automatic identification method based on the type of signal feature extraction. On the basis of various types of interface signals in time domain and frequency domain characteristics analysis, the use of limiting filtering method to achieve peak to peak signal accurate judgment, for signal spectrum by Burg spectral estimation method based on AR model algorithm for accurate estimates. Based on the extracted signal peak to peak and bandwidth, dual threshold decision method for automatic recognition interface categories. Experimental results show that the automatic recognition method characterized in the frequency domain based on the difference signal, can effectively distinguish three types of 15 interfaces, recognition accuracy reaches 87%.

interface signals recognition; feature extraction; limiting filtering; spectral estimation

2015-06-16；

2015-09-06。

總裝科研項目。

王曉波(1988-)，男，江蘇大豐人，碩士研究生，主要從事電子與通信裝備保障技術(shù)方向的研究。

1671-4598(2016)01-0255-04

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2016.01.071

TP391

A