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基于Matlab分析的无线报务自动纠察装置
作者:    时间:2007-11-26    来源: 
 
      

无线报务自动纠察装置主要对无线电报通信联络双方实施纠察,通过对通信双方信号的实时识别,对照无线电报通信规则进行纠察。收信机接收无线信号,通过控制器选择进入语音信号采集卡,进行实时处理、分析、识别,达到纠察无线报务的目的。无线报务自动纠察控制器由单片机设计实现,完成信号检测、收信机控制等功能;无线报务自动纠察软件由Visual C++6.0调用Matlab生成的DLL编程实现,实现报务纠察、存储、统计等功能,是该装置的核心。

1 系统结构组成

该装置由硬件、软件两部分组成。前端采用单片机实现控制器;后端采用:Matlab处理、分析并封装成DLL文件,经Visual C++使用,构成报文分析识别软件。总体系统结构如图1所示。

2 Matlab分析过程

2.1 信号预处理

进入计算机的信号,不能满足信号处理的要求,必须首先进行变换处理,变换处理包括:数据转换、预加重、加窗处理、滤波处理。

数据转换 使用8位采样位采集到的数据,其范围是0~255,通过数据转换,使其范围为:-128~+128,经过归一化处理,成为-1.0~+1.0范围。

预加重 为使信号具有一定的可处理性而采用的一种前期处理办法,其公式为:

分帧 信号进行分帧、加窗使其具有短时处理的基础。取帧长为256,帧移为128。对分帧进行预加窗处理。

滤波处理 使用带通滤波器,保留信号中有效频率成分,过滤无效频率成分。

2.2 特征参数的提取与分析

特征参数的提取包括短时功率谱和短时频谱等,短时功率谱和短时频谱均基于FFT变换,可以选择其中一种,如图2所示。

图2分别描述了:

(1)受噪声影响的原始信号:x=sin(2*π*50*t)+sin(2*7π*120*t)

(2)FFT频谱:y=FFT(y,512);

(3)功率谱分析:P=y*conj(y)/512;

(4)Matlab功率谱估计:m_PSD-PSD(y);

(5)Matlab频谱:spec=Specgram(x)

使用Matlab频谱(Specgram)进行分析可以获取最优的特性。

2.3 频率自适应确定算法

电报码的频率特征:从频谱分析来看,电报码的频率集中在某几个频段上。在算法中,算法会自动去寻找频率信号最好的频段来做为确定频率的参数。频率自适应确定算法用来确定信号一次谐波的频率。其算法流程如图3所示。

算法描述:查看频率数据序列的长度是否够5个数据,如果够5个数据,则对最后4个数据进行比较,看最后4个数据是不是相同,并且频率都大于FHz(FHz是经验值),不够则继续等待数据。如果上一步结果为假,则重复上一步;如果为真,则看当前是电子键还是手键,如果为手键,根据手键的频率特点,则频率已确定,如果是电子键,则还需要再进行一次频率确定。

2.4 频率序列二值化、规整

频率序列规整、量化算法是在频率确定算法的基础之上,对频率序列进行规整、二值化处理,使频率数据序列更易于计算机处理。其算法的流程如图4,图5所示。

算法简要描述:频率序列规整算法主要对频率数据序列中的一些数据进行过滤与规整;频率序列二值化算法主要对频率序列数据进行0,1化。

2.5 报文自适应识别算法

报文自适应识别算法中有4个经验值,分别是:长0(点)、长1(划)、短0(点)、短1(划)。其算法流程如图6所示。

算法简要描述:从量化序列中取一个数据,先判断是0还是1,如果是1,则判断是"点"还是"划";如果是0,则判断是"短空"还是"长空",如果是短空,则添加到S1里,如果是"长空"则取出S1进行识别。同时以经验值为基础,结合当前的量化值,对平均值进行适当的调整、适应。

2.6 报文纠察算法

对报文、报底的纠察涉及到对报文、报底的长度补齐、对比。我们采用回溯算法,就是把报文和报底按4位一组分开,然后对组进行按位匹配、比较,不匹配的地方用空格补齐。

3 结 语

该装置主要采用基于Matlab的分析、处理、识别技术,并将分析处理识别结果封装成DLL文件,通过Visual C++6.0调用,构成前端控制、后端处理的自动纠察台,实现对无线电报信号的自动纠察。该装置在无线报务信号分析上,具有界面直观、纠察效率高、装置可靠性高等优点,可以适用于类似系统的设计开发,具有广泛的应用价值。

标签:  Matlab  Visual C++6.0  DLL


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