基于干涉仪测向系统的智能化实现

叶翠环 高翔

（国家新闻出版广电总局厦门监测台）

[摘要] 利用中短波干涉仪测向系统，设计了针对本地区特殊环境的智能化定向监测方案,实现了本地区的中短波电台的自动测向。在智能测向方法、嵌入语音识别和检索对比技术、快速准确地自动捕获电台。数据分析体系有助于解决复杂信道，同频干扰或信号混叠，多信号测向和最优时间窗口选择等难题。同时，全面展了系统的监测功能，实现了监测和测向系统的实时互动，解决了测试数据不足的问题，形成了完整的测向结果的评估体系,达到了测试数据事后综合分析的目的,对提高测向数据的准确性，提供了好的研究和验证模式。[关键词] 干涉仪 自动测向 智能分析 1 引言无线电测向就是依据电磁波传播特性，使用无线电测向设备测定电波来波方向的过程。由于短波传播信道的随机性和复杂性，而且短波信道十分拥挤，导致短波测向难度大，示向游动，测向模糊。传统的无线电测向操作方式是通过手动操作观察，人工分析，主观成份对监测结果影响很大，测向时间短，获取数据有限，在示向度摆动大时，只能靠经验来获得结果，获取准确结果难度大：1.测量时间短，测试结果无法累计分析，测向员对每个单一对象测量的时间短，只能框取某一个小的示向区，而且示向度数据一直在变化，特别是当信号较弱或有干扰时，示向度数据变化很快，人工难以捕获准确的测试结果。2.测试数据单一，事后对测试结果无法进行深入的分析和研究，难以发现工作中存在的问题，无法追述测试结果。3.监测与测向不能同时进行，实时录音操作复杂，声音间断，效果不好。4.语音和效果的评估完全依赖人工鉴别。5.对于一些信号比较弱的电台，或突发时间比较短的电台在进行方位测量时，人工难以捕获最佳的测向时间窗口，难以获得满意的测向结果。6.系统校准完全依靠人工完成，工作强度很大，难以实时确保测向数据的准确性，无法及时发现测向系统存在的问题。测向设备经过多年的升级换代，硬件和软件技术水平均有大幅的提高，一些测向设备提供了丰富的数据接口，对深入开发提供了很好的基础。为解决长期以来测向工作效率不高，测向结果分析不够深入，测向数据单一，数据无法进行事后分析等问题提供了条件。 2 系统的设计思路结合以往监测系统开发的经验，提出自动化和智能化的新思路，所谓自动化，就是要进行自动测向，通过预先设定的工作任务，系统能够自动完成测向任务，采集所需的数据并自动回传到本地的数据库中；所谓智能化，就是能判断任务对象与目标对象一致，对任务目标的传输效果进行评估，对采集的各项参数进行综合研判，建立数学模型，对数据进行筛选、统计和分析，对最终结果的准确性和有效性进行分析，可以脱离人工介入而获得比较准确的测试数据，当技术人员介入时，可以再现当时测量时的参数场景，对测试结果进行深入研判，获得满意的结果。通过对该系统的物理组织机构重新设计，嵌入监测系统，实现远程语音采集、远程接收机控制和频率监测、建立监测数据分析模型和图形化显示结果、测向结果的自动评估等功能。该系统具备以下特点：1.智能测向方法，嵌入最新研发的语音识别和检索对比技术，快速准确地自动捕获电台，系统智能化程度得到极大的提升。2.数据分析体系，解决复杂信道，同频干扰或信号混叠，多信号测向和最优时间窗口选择的难题。3.扩展监测功能，深入挖掘信号指标数据，实现监测和测向系统的实时互动，解决了测试数据不足的问题。4.引入测向数据示向度中值、离散度、变化率和置信度等参数，形成对测向结果的科学评估体系。5.实现测试数据事后综合分析的平台，可对获取的数据进行多方位的深入分析，对提高测向数据的准确性，提供了很好的研究和验证模式。6.实现测向系统的动态自动校准功能，提高测向设备的准确性，节约了大量的人力和物力。7.研制了基于网络的串口到LAN口的网络采集控制器，可实时控制设备，传输信号各项指标和音频流，极大的提升了设备的稳定性，解决了长期以来只能依靠上位机进行采集，由于操作系统或软件故障，导致可靠性低的难题，系统效率极大提高。 3 系统的总体设计自动化、智能化测向及监测系统的物理组织结构如图1所示。整个物理结构组织分为两大部分，一部分为远程测向和监测系统，另一部分为本地控制管理系统，两个系统通过光缆实现连接。

图1 系统物理结构图

测向系统提供了数据接口，可以控制测向接收机的接收频率和工作方式，并通过接口协议可以通过网络自动回传测向结果数据，存储在远程服务器中。为提升测向系统的自动化功能，新增监测采集系统，利用原有系统中的闲置天线，接入监测设备和网络采集控制器，在测向数据采集的同时，采集同信道的电平、调幅度、频偏等参数，并回传语音数据流，保存为语音文件；在用户端，新增卫星接收系统，根据监测对象的不同，接收该节目通过卫星转发的节目流，获得语音信号也保存为语音文件；；新增数据存储分析数据库对采集的数据进行筛选、统计和分析；新增控制管理席位，对系统的运行进行管理。系统主要包括以下几个主要部分：1.八副测向天线，一副监测天线：负责测向和接收广播电台的信号。2.天线交换单元：由控制系统发送指令实现天线的切换。3.三信道测向接收机：用于测向和监测，由控制系统发送指令，传送测试结果。4.监测接收机：与测向接收机同步工作，接收同一个广播发射机发射的信号，接收机的设置由远程控制发出操作指令，可根据要求输出相应的指标数据和音频信号。5.网络采集控制器：这是为配合监测系统设备控制和指标传输研制的新设备。该设备一端为LAN口，实现监测数据和语音流的传送，另外一端为COM口，实现监测接收机的控制，只需设置好IP地址和串口参数就能实现数据和语音流的远程回传。通过网络采集控制器，可实现对系统设备的远程控制，包括各项参数设置和读取，可兼容多种接收机。采集的语音数据实时压缩后由网络传输到控制端PC机保存数据或者实时监听，同时还可传送压缩数据和PCM源码数据。设备中还包含一块测试卡，可直接采集中频信号，用于实时分析监测调制度和载波频率等参数。6.卫星接收天线：从卫星上接收信号，作为信号比对时的数据参考源。卫星天线的数量由需要比对的数据参考源的个数来定，如参考数据源来源于不同的卫星转发器或不同的卫星下行频率，需要配置对应的接收天线。系统配置4副卫星接收天线，分别接收亚洲3S、亚太2R和中星6B的信号。7.卫星信号采集系统：卫星接收机的输出有两种，一种为音频模拟信号输出，该信号接入采集服务器的采集卡，完成语音的采集；另一种为TS流输出，该数据流直接存到采集服务器中。8.自动评估服务器：这是安装有自动评估核心引擎的服务器。其中自动评估核心引擎针对海量数据的处理，采用了网格计算平台设计。该引擎将各种计算任务封装成为插件，然后做成标准的网格服务，配置在容器之中，成为网格平台的一部分。应用层可以通过该系统提供的标准接口，将计算任务传递给调度器。调度器能够自动地提交计算任务到合适的服务，调用计算引擎，最后返回结果。该网格平台能够很好地利用硬件的计算能力，保证系统的高效率。完成对语音信号的固定语种的识别和效果的分析评估。在自动评估服务器中，对监测系统和卫星系统分别采集的语音文件进行处理，采集语音文件的采集时间可设置为30秒或1分钟，对两个语音文件分别抽取其音频指纹特征，对其相似度进行分析，确定监测对象是否与预设的信号一致，确保测试的电台是正确的。同时还计算监测系统采集的语音中信号和噪声的强弱，对其效果进行自动评估，来判断该电台的信号强度是否满足测试条件，这对测向数据结果的评估具有重要的作用。9.数据库服务器：该系统安装Oracle 10g数据库，用于存放系统的管理数据以及音频处理的结果信息，包括测向数据、各项信号指标数据、智能评估结果、人工校对结果、其他一些相关信息等。10.控制管理席位：设置测向和接收机的参数，任务数据库和结果数据库数据的管理和维护。11.操作席位：显示自动测试结果，分析和统计测量数据。 4 测试数据的智能分析与评估系统网络分层结构图如图2所示。整个系统自上到下分为数据源、数据层、服务层和表示层4 层。

图2 系统分层结构图

系统网络各层的主要内容如下：1.数据源：数据源包括3个部分，通过测向控制系统回传的数据信号、通过网络采集控制器回传的监测数据和卫星接收的信号。2.数据层：1）测向数据包括示向度、频谱、场强。2）监测数据包括接收机的各项参数、信号电平、各种指标，获取数据通过本地控制管理席位或人工操作席位发送控制指令来实现。3）音频信号包括卫星接收机输出的音频信号和监测接收机回传的音频流。3.服务层：1）服务层包括自动评估引擎、任务控制器、任务调度器、测向数据分析、监测数据分析、地图数据交会、示向度变化报警、数据统计报表、测向远程控制、监测远程控制和系统自动校准。2）测向数据分析和统计是一个很大的难题，可以说，短波远距离传输信道是空中传输信号中最复杂多变的，只是一种数学模型要涵盖所有的信道条件是不可能的。在测向数据的分析中,需要借助于自动语音评估的结果,还要参照监测数据采集分析和统计后的结果作为测向数据分析的前提,在基本满足上述两个条件后对测向数据的统计和分析才是有效的, 对获取的离散测向数据可以采用框选数据法、集中度统计法、中值分析法等进行分析和统计，以获得比较满意的结果。测向系统的校准有两种方法，第一种为系统自带的校准，这种校准是对天线和自身信道的校准，但由于测向系统的准确性还会受周边接收环境的影响，要统筹考虑这些因素，为此，提出新的系统自动校准的方法，就是多电台自动测向数据误差的分析法。4.表示层：表示层包括测向页面、监测页面、地图交会页面、统计分析页面和音频评估页面，这些软件页面的开发，主要提供用户控制设备、显示数据、统计和分析数据、音频处理和地图显示等功能。在获得了完整的测向数据和监测数据后，经过验证后的实际测量数据的统计和分析方法，为实现自动化、智能化评估体系提供了可靠的保证。自动化、智能化测向信号和数据流程图如图3所示：

图3 信号和数据流程图

1.测向系统数据：包括示向度数据、场强数据、频谱数据和仰角数据，这些数据可以同时获取。2.监测系统的数据：包括电平数据、调幅度数据、频偏数据、带宽数据和语音流，这些数据也是同时获取。3.指标图形化显示和分析：各项指标均可采用图形的方法分析，通过对场强、调幅度、带宽、频偏、信噪比等指标的分析，将其作为测向数据的判断条件和自动评估的参考数据，实现系统智能化。 5 结束语通过长期的测试和在工作中的实际应用，对系统的体系架构、数据流程和统计分析算法进行了不断的优化和完善，达到了预期目的。目前系统运行可靠稳定；测向系统与监测系统的无缝衔接，确保了各项参数的完整获取；为事后测试结果分析提供了十分丰富的素材，与人工监测相比，测向的准确性和工作的效率均有极大的提高。在不断优化系统和数据流程的基础上，经过近一年的运行，获得了满意的监测结果，可以满足工作的需要，节省了大量的人力和物力，在实际工作中正发挥着越来越重要的作用。参考文献

[1]朱庆厚.无线电监测与通信侦察. 北京：人民邮电出版社；2005

[2]朱旭东.相关处理在干涉测向仪中的应用. 现代雷达；2003

[3]周鸿顺.频谱监测手册.北京：人民邮电出版社；2006

[4]姜洪臣.音频场景分类的音频特征提取和分析. 第八届全国人机语音通讯学术会议论文集；2007

编辑：中国新闻技术工作者联合会