李 斌，李 莉，江 恒

(陸軍工程大學(xué) 軍械士官學(xué)校，湖北 武漢 430075)

微弱光電信號(hào)抗干擾能力更強(qiáng)，在許多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，在微弱光電信號(hào)實(shí)際應(yīng)用中，有時(shí)信號(hào)比較微弱，再加上噪聲的干擾，對(duì)微弱光電信號(hào)檢測(cè)結(jié)果產(chǎn)生不利影響[1-2]。當(dāng)微弱光電信號(hào)發(fā)生變化時(shí)，使得微弱光電信號(hào)相關(guān)設(shè)備的工作狀態(tài)改變，這樣根據(jù)微弱光電信號(hào)檢測(cè)結(jié)果可以知道微弱光電信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)工作情況。因此，如何建立高精度的微弱光電信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)具有較高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，一直是人們關(guān)注的焦點(diǎn)[3]。

對(duì)于微弱光電信號(hào)檢測(cè)問(wèn)題，許多學(xué)者投了大量的時(shí)間和精度進(jìn)行了深入而廣泛的研究，取得了一定的研究成果[4]。微弱光電信號(hào)檢測(cè)技術(shù)可以劃分為2種類型[5]：硬件技術(shù)與軟件技術(shù)。其硬件技術(shù)的微弱光電信號(hào)檢測(cè)精度高，如基于單片機(jī)的微弱光電信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)，基于FPGA的微弱光電信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)等，但是這種基于硬件技術(shù)的微弱光電信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)成本相對(duì)較高，因此實(shí)際應(yīng)用范圍比較窄[6-8]；軟件技術(shù)的微弱光電信號(hào)檢測(cè)成本較低，因此成為當(dāng)前微弱光電信號(hào)檢測(cè)的主要研究方向[9-11]，如基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的微弱光電信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)等，由于微弱光電信號(hào)變化越來(lái)越復(fù)雜，單一的軟件技術(shù)缺陷也越來(lái)越明顯，如微弱光電信號(hào)檢測(cè)的效率低，難以獲得高精度的微弱光電信號(hào)檢測(cè)結(jié)果[12]。

為了獲得理想的微弱光電信號(hào)檢測(cè)結(jié)果，本文提出了基于嵌入式技術(shù)的微弱光電信號(hào)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)結(jié)合硬件和軟件的優(yōu)勢(shì)，采用嵌入式技術(shù)設(shè)計(jì)微弱光電信號(hào)檢測(cè)的架構(gòu)，運(yùn)用小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)微弱光電信號(hào)檢測(cè)模型，仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文系統(tǒng)的優(yōu)越性。

1 微弱光電信號(hào)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)

1.1 本文系統(tǒng)的整體框架

基于嵌入式技術(shù)的微弱光電信號(hào)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)采用嵌入式技術(shù)對(duì)相關(guān)硬件進(jìn)行控制，首先通過(guò)傳感器對(duì)微弱光電信號(hào)進(jìn)行采集，對(duì)采集的微弱光電信號(hào)進(jìn)行放大處理，并通過(guò)數(shù)模轉(zhuǎn)換模塊將微弱光電信號(hào)轉(zhuǎn)換成為數(shù)字信號(hào)；然后采用小波分析方法對(duì)微弱光電信號(hào)進(jìn)行去噪處理，過(guò)濾掉微弱光電信號(hào)中的噪聲，改善微弱光電信號(hào)的質(zhì)量，最后采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)微弱光電信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)，并輸出微弱光電信號(hào)的檢測(cè)結(jié)果，具體如圖1所示。

圖1 嵌入式技術(shù)的微弱光電信號(hào)檢測(cè)原理Fig.1 detection principle of weak photoelectric signal based on Embedded Technology

1.2 微弱光電信號(hào)檢測(cè)的硬件模塊

微弱光電信號(hào)檢測(cè)的硬件模塊主要包括處理器模塊、信號(hào)采集和放大模塊、信號(hào)存儲(chǔ)模塊、信號(hào)傳輸模塊，具體描述如下。

(1)處理器是嵌入式技術(shù)的微弱光電信號(hào)檢測(cè)的核心，本文選擇S3C2410型處理器，該處理的運(yùn)行速度快，能耗低，可以滿足微弱光電信號(hào)檢測(cè)要求。

(2)微弱光電信號(hào)是一種微弱的模擬信號(hào)，因此首先要通過(guò)數(shù)模電路將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，同時(shí)需要對(duì)其進(jìn)行放大處理。一般采集設(shè)備易受到周圍環(huán)境因素影響，輸出光電流信號(hào)波動(dòng)大。由于傳感器對(duì)周圍環(huán)境魯棒性高，不易受到周圍環(huán)境因素影響，本文選擇傳感器進(jìn)行微弱光電信號(hào)采集。通過(guò)前置放大電路實(shí)現(xiàn)微弱光電信號(hào)放大處理。微弱光電信號(hào)放大電路采用了AD795和數(shù)字電位器進(jìn)行設(shè)計(jì)，具有高增益的優(yōu)點(diǎn)。電阻與控制電壓對(duì)放大電路放大增益和微弱光電信號(hào)檢測(cè)的靈敏度進(jìn)行控制，具體設(shè)計(jì)為采用二路數(shù)字電位器，其中一個(gè)作為反饋電阻，另一個(gè)用于對(duì)微弱光電信號(hào)靈敏度進(jìn)行調(diào)節(jié)。每次信號(hào)采集前會(huì)對(duì)光傳感器工作狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)與調(diào)整，控制器會(huì)先進(jìn)行數(shù)模轉(zhuǎn)換中的信號(hào)分析，若信號(hào)幅度范圍處于合理范圍內(nèi)，就進(jìn)行后續(xù)信號(hào)采集，若信號(hào)不在合理范圍內(nèi)，對(duì)放大電路的增益與光電倍增管的靈敏度進(jìn)行調(diào)整。

(3)微弱光電信號(hào)存儲(chǔ)采用動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)器，其位寬為32位。

(4)微弱光電信號(hào)傳輸采用無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)，解決當(dāng)前普通無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸慢的缺陷。

1.3 微弱光電信號(hào)檢測(cè)的軟件模型

1.3.1 小波分析對(duì)微弱光電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理

采集原始微弱光電信號(hào)通常存在一定的噪聲，這些噪聲會(huì)影響最終微弱光電信號(hào)檢測(cè)效果，因此在進(jìn)行微弱光電信號(hào)檢測(cè)之前，采用小波分析對(duì)微弱光電信號(hào)進(jìn)行去噪操作，過(guò)濾掉微弱光電信號(hào)中的噪聲，提高微弱光電信號(hào)的質(zhì)量。

設(shè)理想的微弱光電信號(hào)為f(k)，實(shí)際采集到的微弱光電信號(hào)為s(k)，噪聲為e(t)，那么可以得到：

s(k)=f(k)+e(k)

(1)

采用小波分析對(duì)采集到的微弱光電信號(hào)進(jìn)行多尺度分解，得到不同大小的小波系數(shù)。為使微弱光電信號(hào)去噪能夠達(dá)到良好的效果，小波分析使用軟閾值法去除微弱光電信號(hào)的噪聲，軟閾值函數(shù)可以描述為：

(2)

式中，Cj與λ分別為小波系數(shù)與設(shè)定的門限閾值。

使用軟閾值法對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行處理后，通過(guò)小波分析的重構(gòu)得到理想的微弱光電信號(hào)，將去噪后的微弱光電信號(hào)作為基礎(chǔ)，用于后續(xù)微弱光電信號(hào)檢測(cè)。

1.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立微弱光電信號(hào)檢測(cè)模型

(3)

傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)，使用隨機(jī)梯度下降法，易出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象，為防止出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象，使用dropout技術(shù)，該技術(shù)與動(dòng)量相結(jié)合改善卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果，通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練建立微弱光電信號(hào)檢測(cè)模型。

2 微弱光電信號(hào)的性能檢測(cè)與分析

2.1 測(cè)試對(duì)象

為了檢測(cè)嵌入式技術(shù)的微弱光電信號(hào)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)性能，采用Matlab 2019作為測(cè)試平臺(tái)。采集10個(gè)微弱光電信號(hào)作為測(cè)試對(duì)象，由于篇幅有限，只列出一個(gè)微弱光電信號(hào)波形圖，具體如圖2所示。

從圖2的微弱光電信號(hào)波形可以發(fā)現(xiàn)，該微弱光電信號(hào)中包含了一定的噪聲，噪聲淹沒(méi)了有用微弱光電信號(hào)。

圖2 微弱光電信號(hào)變化波形Fig.2 Weak photoelectric signal change waveform

2.2 微弱光電信號(hào)的檢測(cè)結(jié)果

為了使得嵌入式技術(shù)的微弱光電信號(hào)檢測(cè)結(jié)果具有可比性，增強(qiáng)微弱光電信號(hào)檢測(cè)結(jié)果的說(shuō)服力，選擇文獻(xiàn)[11]的微弱光電信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)、文獻(xiàn)[12]的微弱光電信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)比測(cè)試，對(duì)于圖2的微弱光電信號(hào)，3種系統(tǒng)的微弱光電信號(hào)檢測(cè)結(jié)果如圖3所示。對(duì)圖3的微弱光電信號(hào)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析可以發(fā)現(xiàn)，對(duì)比系統(tǒng)的微弱光電信號(hào)檢測(cè)結(jié)果不理想，無(wú)法獲得真正的微弱光電信號(hào)，檢測(cè)結(jié)果存在不同程度的失真情況，而本文系統(tǒng)可以有效的抑制噪聲對(duì)微弱光電信號(hào)檢測(cè)結(jié)果的干擾，檢測(cè)到了有用的微弱光電信號(hào)，具有較強(qiáng)的抗噪能力，改善了微弱光電信號(hào)檢測(cè)結(jié)果。

圖3 不同系統(tǒng)的微弱光電信號(hào)檢測(cè)結(jié)果對(duì)比Fig.3 Comparison of weak photoelectric signal detection results of different systems

2.3 微弱光電信號(hào)的檢測(cè)精度比較

對(duì)于10個(gè)微弱光電信號(hào)樣本，采用3種系統(tǒng)分別對(duì)它們進(jìn)行檢測(cè)，統(tǒng)計(jì)它們的微弱光電信號(hào)檢測(cè)精度，具體結(jié)果如圖4所示。對(duì)圖4的微弱光電信號(hào)檢測(cè)精度進(jìn)行分析可以知道，文獻(xiàn)[11]的微弱光電信號(hào)檢測(cè)精度最低，使得微弱光電信號(hào)檢測(cè)誤差過(guò)高，無(wú)法描述微弱光電信號(hào)的變化特點(diǎn)；而文獻(xiàn)[12]的微弱光電信號(hào)檢測(cè)精度要高于文獻(xiàn)[11]，但是微弱光電信號(hào)檢測(cè)結(jié)果極不穩(wěn)定，波動(dòng)范圍比較大，也難以高精度描述微弱光電信號(hào)變化特點(diǎn)，本文系統(tǒng)的微弱光電信號(hào)不僅檢測(cè)精度高，而且檢測(cè)結(jié)果十分穩(wěn)定，這表明了本文系統(tǒng)能夠克服當(dāng)前微弱光電信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)存在的缺陷，提升了微弱光電信號(hào)檢測(cè)精度。

圖4 3種系統(tǒng)的微弱光電信號(hào)檢測(cè)精度比較Fig.4 Comparison of detection accuracy of weak photoelectric signal of three systems

2.4 微弱光電信號(hào)的檢測(cè)效率比較

由于微弱光電信號(hào)數(shù)量越來(lái)越多，因此微弱光電信號(hào)檢測(cè)效率成為一個(gè)重要評(píng)價(jià)指標(biāo)，采用微弱光電信號(hào)檢測(cè)時(shí)間分析微弱光電信號(hào)效率，統(tǒng)計(jì)3種微弱光電信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)的檢測(cè)時(shí)間，結(jié)果如圖5所示。從圖5的微弱光電信號(hào)檢測(cè)時(shí)間可知，本文系統(tǒng)的微弱光電信號(hào)檢測(cè)時(shí)間明顯短于文獻(xiàn)[11]和文獻(xiàn)[12]的微弱光電信號(hào)檢測(cè)時(shí)間，提高了微弱光電信號(hào)檢測(cè)效率。

圖5 3種系統(tǒng)的微弱光電信號(hào)檢測(cè)時(shí)間比較Fig.5 Comparison of weak photoelectric signal detection time of three systems

2.5 微弱光電信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)的抗干擾能力比較

對(duì)一個(gè)微弱光電信號(hào)，加入不同程度的噪聲，統(tǒng)計(jì)3種系統(tǒng)的微弱光電信號(hào)檢測(cè)誤差，結(jié)果如圖6所示。從圖6可以知道，對(duì)于不同程度的噪聲，本文系統(tǒng)的微弱光電信號(hào)檢測(cè)誤差最小，而對(duì)比系統(tǒng)的檢測(cè)誤差變化幅度比較大，這表明本文系統(tǒng)具有更優(yōu)的抗干擾能力，微弱光電信號(hào)檢測(cè)的魯棒性更強(qiáng)。

圖6 3種系統(tǒng)的噪聲微弱光電信號(hào)檢測(cè)誤差Fig.6 Detection error of noise weak photoelectric signal of three systems

3 結(jié)語(yǔ)

為了獲得理想的微弱光電信號(hào)檢測(cè)結(jié)果，本文提出了嵌入式技術(shù)的微弱光電信號(hào)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)，采用嵌入式技術(shù)設(shè)計(jì)微弱光電信號(hào)檢測(cè)的硬件模塊，引入人工智能技術(shù)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)微弱光電信號(hào)檢測(cè)的軟件模塊，并通過(guò)小波分析技術(shù)消除噪聲對(duì)微弱光電信號(hào)檢測(cè)結(jié)果的不利影響，與其他微弱光電信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)的對(duì)比測(cè)試結(jié)果表明，本文系統(tǒng)的微弱光電信號(hào)檢測(cè)效果要明顯優(yōu)于對(duì)比系統(tǒng)，檢測(cè)效率更優(yōu)，獲得了理想的微弱光電信號(hào)檢測(cè)結(jié)果。