信号同步

信号同步（精选八篇）

信号同步 篇1

从解剖学角度, 人的大脑皮层被划分成若干区域。研究脑皮层不同区域之间功能协作的机制一直是认知和神经科学关注的重要问题之一。人在感知和识别物体时, 相关的脑区自动发生了同步化的神经活动[1,2], 而且, 同步现象越来越被认识到是大脑不同区域之间交换信息的重要特征[3]。在临床医学中, 神经学科医生发现, 一些难以治愈的神经性疾病, 如癫痫等, 是由于大脑整体或局部整合过程的不足或异常造成的, 这与相关脑区的同步性有关。因此, 越来越多的学者研究脑皮层不同区域之间的同步性, 以求在一些神经性疾病的治疗上取得突破。大脑认知活动会引起EEG信号在不同时段、不同频段的同步性变化。因此, 研究EEG信号在不同时段、不同频段的同步性是揭开大脑认知过程奥秘的重要手段。

研究信号同步性的方法大致可以分为两类:非参数化方法与参数化方法。非参数化方法有互信息、小波变换、希尔伯特变换等, 是以积分变换为基础的。该类方法假定信号的自相关函数在数据观测区以外等于零, 因此估计出来的功率谱很难与信号的真实功率谱相匹配, 因而是一种低分辨率的谱估计方法。比如, 用下式计算相干系数:

$C{}_{xy}(\omega )=(F{}_x)(\omega )(F{}_y){}^{*}(\omega )(1)$

式中: (Fx) 表示傅里叶变换;ω只能是离散频率, 频率分辨率则不太令人满意。相对于基于积分变换的非参数化方法, 参数化方法在这方面就优越很多。在文献[3]中, 应用多种非参数化方法对本文第二部分中提到的三组数据的同步性进行了分析。

在众多参数化方法中, B.Schack等提出的一种基于ARMA模型的分析信号瞬时同步性算法是其中的翘首。相对于非参数化方法, 该基于ARMA模型的现代谱估计方法能较好地改善谱估计的质量, 并提高频率分辨率。这里应用该算法对三组EEG数据进行分析。

1 数据和方法

1.1 数据

这里应用上述算法分析两个EEG通道中的三组数据的同步性。EEG信号由安置在雄性成年老鼠左右前额皮层的两个电极获取。所有信号都以安置在小脑的电极作为参考, 并且先经过1～100 Hz的滤波器滤波后, 再以200 Hz的采样率采样得到。每组数据段长度为5 s, 即1 000个数据采样点[3]。三组数据分别记为A, B, C, 如图1所示。

1.2 方法

算法的基本思路是将两个通道的EEG信号看成二维平稳过程, 并以ARMA模型建模, 模型参数随时间变化。模型的适合标准是模型的预测误差最小化。根据这一标准, 模型在每一个采样点都进行校正。因此, 模型参数是时间的函数。具体算法如下[4,5,6]:

以x={ (x1ix${}_i^2$) T}i=0, 1, 2, …表示记录中两个通道的EEG信号。该信号用ARMA模型建模:

$\widehat{\mathit{x}}{}_n+{\displaystyle \sum _{k=1}^p\mathit{A}}{}^k(n)\widehat{\mathit{x}}{}_{n-k}=z{}_n-{\displaystyle \sum _{j=1}^q\mathit{B}}{}^j(n)z{}_{n-j}(2)$

式中:p, q是模型的阶数;z是二维独立白噪声过程。Ak (n) 和Bj (n) 是2×2的参数矩阵, 其计算方法如下:

$\begin{array}{l}\widehat{\mathit{A}}{}^k(n)=\mathit{A}{}^k(n-1)-c{}_{n}e{}_n\mathit{x}{}_{n-k}^{\text{Τ}};k=1,2‚\cdots ,p(3)\\ \widehat{\mathit{B}}{}^j(n)=\mathit{B}{}^j(n-1)-c{}_{n}e{}_n\mathit{x}{}_{n-j}^{\text{Τ}};j=1,2‚\cdots ,q(4)\end{array}$

上述两式中, en, cn分别满足:

在模型建立完成后, 第二步就是对每个采样点的谱密度矩阵的参数的计算。瞬时参数矩阵An (λ) 和Bn (λ) 分别为:

$\begin{array}{l}\mathit{A}{}_n(\lambda )=\mathit{{\rm I}}+{\displaystyle \sum _{k=1}^p\widehat{\mathit{A}}}{}^k(n)e{}^{-ik\lambda }(10)\\ \mathit{B}{}_n(\lambda )=\mathit{{\rm I}}+{\displaystyle \sum _{j=1}^q\widehat{\mathit{B}}}{}^j(n)e{}^{-ij\lambda }(11)\end{array}$

则瞬时传递函数为:

$\mathit{{\rm H}}{}_n(\lambda )=\mathit{A}{}_n^{-1}(\lambda )*\mathit{B}{}_n(\lambda )(12)$

瞬时协方差矩阵Sn为:

$\begin{array}{l}S{}_{ij}(0)=0(13)\\ S{}_{ij}(n)=S{}_{ij}(n-1)-c{}_s[S{}_{ij}(n-1)-e{}_n^{i}e{}_n^j]\\ i=1,2;n=1,2,\cdots ;0<c{}_s<1(14)\end{array}$

每个采样点的谱密度矩阵为:

$\begin{array}{l}\mathit{f}{}_n(\lambda )=\mathit{{\rm H}}{}_n(\lambda )*\mathit{{\rm H}}{}_n^{*}{}^{\text{Τ}}(\lambda )(15)\\ \mathit{f}{}_n(\lambda )=\left[\begin{array}{cc}f{}_{11,n}(\lambda )& f{}_{12,n}(\lambda )\\ f{}_{21,n}(\lambda )& f{}_{22,n}(\lambda )\end{array}\right](16)\end{array}$

因此, 谱密度矩阵是关于频率与时间的函数。在每个采样点的相干系数为:

$\widehat{\rho }{}_n^2=\frac{\left|\mathit{f}{}_{12,n}(\lambda )\right|{}^2}{\mathit{f}{}_{11,n}(\lambda )*\mathit{f}{}_{22,n}(\lambda )}(17)$

对某一特定的频率带[λlow, λupper], 其频带相干系数由式 (18) 计算:

$\widehat{\rho }{}_n^2(n)=\frac{1}{n}{\displaystyle \sum _{\lambda {}_{\text{l}\text{o}\text{w}}\le \lambda {}_k\le \lambda {}_{\text{u}\text{p}\text{p}\text{e}\text{r}}}\widehat{\rho }}{}_n^2(\lambda {}_k)(18)$

式中:n是[λlow, λupper]范围内离散频率点的个数。

1.3 结果

图2示出应用上述算法的两路仿真信号结果。两路仿真信号是假设以250 Hz采样得到的采样点长度为1 000的余弦信号。

$x{}_1(t)=\cos (\omega t)‚x{}_2(t)=\cos (\omega t+\phi )(19)$

两路信号具有相同的频率, 但具有不同的初始相位。在两路信号上分别加上了独立的信噪比为25∶1的高斯白噪声s1 (t) , s2 (t) 。

$\begin{array}{l}x{}_1(t)=\cos (\omega t)+s{}_1(t)‚x{}_2(t)=\\ \cos (\omega t+\phi )+s{}_2(t)‚x(t)=\{x{}_1(t),x{}_2(t)\}(20)\end{array}$

阶数为 (15, 5) 的ARMA模型被应用到该仿真信号x (t) 上, 信号频率为9 Hz。计算的相干系数频率带为8～10 Hz。模型中, cs的取值极大地影响计算结果, cs过大, 将使计算结果不稳定。然而当cs小到一定程度时, 曲线将基本重合, 对计算结果的影响可以忽略不计。

具体说来, 由式 (14) 可以看出, cs的取值影响协方差矩阵Sn, 而Sn直接与谱密度矩阵fn (λ) 有关, 若cs值过大, 将造成协方差矩阵Sn不稳定, 从而导致谱密度矩阵fn (λ) 中的元素不稳定, 直接导致相干系数的计算结果不稳定。

图3所示为应用该算法的两路仿真信号在不同信噪比下的结果。由图看出, 选取合适的cs值, 在不同信噪比下亦能保证计算结果稳定, 但信噪比的大小对计算结果有一定的影响。

图4所示为应用上述算法获取的三组EEG数据, 对一特定频率 (9 Hz) , 在采样数据对应的时间段内, 建模匹配过程结束而使计算结果稳定后的相干系数曲线。

通过上述讨论可知, 该方法能通过设置具体待计算的频率值而达到计算任意频率相干系数的目的。这是因为该方法是通过ARMA模型对信号进行建模, 得到信号的时间关系式。式 (1) 给出的相干系数技术方法是基于信号采集理论, 频率值是离散的。设fs为采样频率, 由信号采样理论知, 可分析的频谱范围为[0, fs/2], 频率分辨率与1/fs成正比, 因此达不到对任意频率相干系数进行分析的目的。

2 讨论及结论

从图4可以看出, B组数据的相干系数大于其余两组数据, 即B组数据的同步性更好。而文献[3]中应用傅立叶变换得到三组数据在9 Hz频率处的相干系数分别为0.70, 0.79和0.42, 这也表明B组数据的同步性最好, A组次之, C组最差。但是, 正如前文所述, 在基于积分变换的方法中, 频率值是离散的, 亦即不能得到任意频率的相干系数值, 而应用本文介绍的基于ARMA模型的参数化方法, 频率点将是连续的, 可以得到指定的任一频率的相干系数值。因此该方法的频率分辨率更高。同样, 由于计算的是某一时间段的瞬时相干系数, 因此时间也是连续的, 该方法也具有很好的时间分辨率。另一方面, 应用的参数化方法需要根据采集到的数据建立数学模型, 这就存在一个逐步逼近的过程, 因此, 计算得到的结果在开始一段时间是不真实的, 具体匹配时间因不同算法以及算法中所选择的不同参数而不同。应用上述方法能得到较好的结果, 但对如何选取更加合理的cs值仍有待进一步研究。

摘要：同步是大脑不同区域之间交换信息时存在的重要特征。对EEG信号在不同频段的同步性研究是认识大脑的一种重要手段。研究信号同步性的方法分为参数化方法与非参数化方法。这里介绍一种基于ARMA模型的算法, 该方法属于参数化方法, 并且以从雄性老鼠获得的实验数据为例, 探讨EEG信号的瞬时同步性, 以便更好地了解大脑功能。在此基础上, 讨论了该方法中Cs参数对计算结果稳定性的影响。另外, 该方法相对于非参数方法具有更好的频率分辨率。

关键词：脑电,ARMA,相干,瞬时同步

参考文献

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信号同步 篇2

【摘要】小区搜索作为LTE系统中一个非常重要的物理层过程，它的性能直接制约着终端的性能。在主同步信号检测中多采用时域滑动相关和分段相关的算法，复杂度较高且对初始频偏的要求较高，针对主同步信号检测中存在的问题，本文首先从理论上推导了利用主同步信号的特点来降低检测复杂度的方法，然后提出了一种傅里叶变换算法，该算法大大降低了现有算法的复杂度，针对现有算法在初始大频偏时性能欠佳的问题，本文提出了一种预加频偏处理方式。

【关键词】LTE系统；小区搜索；主同步信号

1、引言

近年来，LTE系统得到快速发展。LTE作为3G系统的演进系统，是由移动设备中新服务的发展与创新所驱动，并通过可用于移动通信系统的新技术的进步来实现。此外，移动通信系统部署和经营环境的演变也起了一定的推动作用，具体表现在移动运营商之间的竞争、来自其他移动通信技术的挑战以及移动通信系统在频谱使用和市场方面的新情况[1]。

2、传统主同步信号检测算法

LTE中主同步信号的检测通常是在时域进行，因此首先要获得时域的同步信号。由于同步信号仅仅映射在OFDM符号直流载波附近的62个子载波中[2]，因此，时域同步信号通常需要通过低通滤波和降采样两步来获得。

传统算法通常利用接收信号与本地3个PSS信号进行互相关运算，通过检测相关峰值来确定小区组内ID和定时同步信息，常用的互相关运算方法有：逐点滑动相关算法和分段相关算法[3]。

2.1逐点滑动相关算法

逐点滑动相关算法[4]利用主同步信号良好的自相关性和互相关性，将接收的数据经过低通滤波和降采样后与本地3个主同步信号进行逐点滑动相关，根据相关功率的峰值确定定时同步的位置和物理层小区组内标识（2）

前面提到的逐点滑动相关算法中，虽然已经对接收数据进行了降采样，由于采用对接收数据的每个采样点采用逐一滑动相关的方法，计算量较大，前面考虑了使用主同步信号的特点来降低运算量，在一定程度了上降低了运算量，但运算量仍然有降低的空间，下面考虑采用FFT变换来进一步降低算法的运算量。

根据数字信号处理的知识可以知道，线性相关和线性卷积存在一定的关系，而线性卷积可以转化为循环卷积，而循环卷积可以使用采用DFT变换来实现，FFT是DFT的一种快速计算算法。下面按照这个思路来推导使用FFT方法来计算线性相关的方法。

对于LTE主同步信号的滑动相关算法不能直接使用FFT方法直接进行计算，原因在于：

在进行主同步信号检测时，16倍降采样后，最少的点数为9600+128点，采用上式进行计算需要进行9600+128+128-1点的DFT和IDFT，在普通的终端设备中一般不支持这么多的点数的DFT和IDFT运算，且要在数据全部输入后才能计算，延迟太大，并且需要的内存较大。考虑采用分段的方式来解决。

在初始频偏较小时，逐点滑动相关算法和分段相关算法性能很好，在频偏较大时，算法的性能就会变差，分段相关算法与逐点滑动相关算法相比对频偏略微有些不敏感。由于终端接收信号的初始频偏可能很大，为了避免在初始频偏较大时，主同步信号检测错误的问题，本文提出了一种抗初始大频偏的主同步信号检测算法，本算法的主要思想是首先对接收信号进行预频偏纠正，然后采用前面提出的快速傅立叶变换算法进行检测。本算法在获取定时同步的位置以及扇区标识的同时能够获得初始频偏的大致范围，从而将频偏控制在一定范围内。

主同步信号检测的流程。

1）对接收信号进行低通滤波和16倍降采样；

2）预频偏纠正，预频偏的添加有两种方法，一种是添加在接收信号中，另一种是添加在主同步信号上，由于接收信号的长度大于主同步信号的长度，为了降低运算复杂度，我们考虑采用在主同步信号上进行预频偏纠正。根据最大初始频偏范围和最终频偏范围要求，一共将频率偏移值分为5个：-12KHz、-6KHz、0KHz、+6KHz、+12KHz。对3个主同步信号分别进行五个频率偏移值的频率偏移添加。

3）将降采样后的接收信号进行分段，根据线性卷积和循环卷积的等效关系以及FFT的点数（考虑采用2048点），每段的长度为2048+1-128=1921，最后不足1921点的进行补零。

4）FFT变换，对分段后的接收信号的每段进行2048点的FFT变换，对添加频率偏移的主同步信号先进行反转取共轭后再进行2048点的FFT变换。

5）点乘操作，将上步主同步信号FFT变换的结果与接收信号分段后每段FFT变换的结果进行点乘。

6）IFFT变换，将每一段点乘的结果进行IFFT变换。

7）拼接，将相邻两段的相邻127点进行对位相加，即前一段的后127点与后一段的前127点进行对位相加，得到的最终结果即为所求的相关的结果。

8）对每个频率偏移值和每个主同步信号按照上述步骤进行计算得到相关结果。

9）对相关结果进行归一化处理后，寻找最大值，最大值所对应的PSS序列即为当前小区是主同步信号，同时所对应的预加频率偏移值即为初始估计的频率偏移。

4、性能比较

关于时间同步信号传输方式的探讨 篇3

近几年, 随着电网规模的日益扩大, 各种微机型自动化装置的大量应用, 特别是各级电网调度自动化系统的相继建立, 某些继电保护装置、故障滤波器、实时信息采集系统、电能量计费系统等很多领域与时间同步系统的关系越来越密切。例如, 在电网监控系统中, 某时刻画面上某条线路两侧显示的功率数据有较大差异, 除线损因素外, 主要有测量传输误差和同步误差2种。同步误差主要是由于各装置的采样时间不同步, 或是采样周期、传输周期不同造成的。在事件记录方面, 当电网发生故障时, 有关厂站RTU需要记录开关和保护设备的动作次序。为了准确分析事故, 站内事件分辨率要达到1ms, 这就要求主站和各RTU之间的时间同步误差必须小于1ms。可见, 时间统一对于电力网的稳定极其重要。[1]本文主要讨论利用通信网传输时间信号的几种方案, 并分析各种方案优劣。

2 时间信号传输实现的方式

2.1 DDN/DCN网的透明64K通道

DDN (Digital Data Network) 和DCN (Data Communication Network) 网都是以数字交叉连接为核心技术, 集合数据通信技术、数字通信技术、光纤通信技术等技术, 利用SDH的64K通道将位于中心站的时间信号传送至厂站, 数字通道的传输误码率小于10-6。同时, 由于不必对所传数据进行协议封装, 也不必进行分组交换式的存储转发, 故网络时延很短, 而且可以获得更高的时间精度, 可传输DCLS硬件信号编码协议。它具有网络传输的透明性, 即经过传输通道后数据比特流不会发生任何变化, 而且不受网络负荷的影响。通道一旦由网管生成后, 用户两端之间的连接便是固定不变的, 适合为用户建立点对点和多点对点的通信联接, 两端设备一般通过基带Modem或PCM利用市话双绞线实现网络接入。

2.2 NTP组网技术

NTP (Network Time Protocol) 组网方案是目前比较成熟的组网方式, 只要设备或下级服务器到上级服务器网络可达, 就可以实现NTP时间同步。

NTP组网以客户机和服务器方式进行通信。每次通信由两个包组成, 客户机发送一个请求数据包, 服务器收到后送一个应答数据包, 两个数据包都带有时间戳。NTP根据这两个数据包所携带的时间戳确定时间误差, 并通过一系列算法来消除网络传输的不确定性的影响。

此方案组网方式简单, 只需将一级主时钟和二级主时钟接入到电力系统专用IP数据网, 并设定IP地址和访问权限, 就可实现所有站点的时间同步。当一个IP数据网络中存在多个一级主时钟时, 它们可以同时向网络提供同步时间, 二级时钟通过自己的优选算法, 选择最佳的一级主时种, 获取网络中的最精确时间。同时, 为了提高一级NTP服务器的安全性, 可以增加网关设备, 实施网络隔离。

NTP组网方式目前提供的时间精度可以达到300微秒级, 可以满足绝大部分的告警、日志、计费等应用。

2.3 PTP组网技术

PTP (precise time protocol) 是IEEE1588定义的一个在测量和控制网络中, 与网络交流、本地计算和分配对象有关的精确同步时钟的协议。协议支持系统范围的时钟同步, 这种同步能在小网络到本地时钟计算资源范围内实现微秒级的精确同步。它基于以太网技术, 精度可达100-1000纳秒, 通过使用时间印章同步本地时间的机制实现, 即使在网络通信时同步控制信号产生一定的波动, 它所达到的精度仍可满足要求, 这使得它尤其适用于基于以太网的系统。

一个包括IEEE1588对时机制的简单系统至少包括一个主时钟和多个从属时钟。如果同时存在多个潜在的主时钟, 那么活动的主时钟将根据最优化的主时钟算法决定。所有的时钟不断地与主时钟比较时钟属性, 如果新时钟加入系统或现存的主时钟与网络断开, 则其他时钟会重新决定主时钟。

IEEE1588时钟协议在进行时钟同步时, 先发时钟同上报文, 该报文由主设备发出, 并采用多播形式发出, 挂在该网段上的所有与主设备在同一个域中的PTP (即IEEE1588) 设备都将收到该同步报文。从设备收到报文后, 根据同步报文中的时间戳和主时钟到从时钟的线路延时计算出与主时钟的偏差, 对本地的时钟进行调整。同步过程分为两个阶段:

⑴偏移测量阶段。用来修正主时钟和从属时钟的时间差。在这个偏移修正过程中, 主时钟周期性发出一个确定的同步信息 (简称Sync信息) (一般为每两秒一次) , 它包含了一个时间印章 (time stamp) , 精确地描述了数据包发出的预计时间。假设同步之前主时钟的时间为Tm=1050s, 而从属时钟的时间为Ts=1000s。主时钟测量出发送的准确时间TM1, 而从属时钟测量出接收的准确时间TS1。由于信息包含的是预计的发出时间而不是真实的发出时间, 所以主时钟在Sync信息发出后发出一个Follow_Up信息, 该信息加了一个时间印章, 准确地记载了Sync信息的真实发出时间TM1。这样一来, 从属时钟使用Follow_Up信息中的真实发出时间和接收方的真实接收时间, 可以计算出从属时钟与主时钟之间的偏移 (offset) :

这里要说明的是, 上式中的Delay指的是主时钟与从属时钟之间的传输延迟时间, 它将在下面的测量阶段测出, 所以在这里是未知的, 从偏移测量阶段就提供了一个修正时间 (Adjust Time) , 将从属时钟修正为:

⑵延迟测量 (delay measurement) 阶段。用来测量网络传输造成的延迟时间。为了测量网络的传输延时, IEEE1588定义了一个延迟请求信息包 (Delay Request Packet) , 简称Delay_Req。

从属时钟在收到Sync信息后在TS3时刻发出延迟请求信息包Delay_Req, 主时钟收到Delay_Req后在延迟响应信息包 (Delay Request Packet, Delay_Resp) 印章出准确的接收时间TM3, 并发送给从属时钟, 因此从属时钟就可以非常准确地计算出网络延时:

由于网络延迟时间是对称相等的, 所以:

与偏移测量阶段不同的是, 延迟测量阶段的延迟请求信息包是随机发出的, 并没有时间限制。在整个测量过程中, 假设传输介质是对称均匀的。

1) 采用PTP方式组建时间同步网络, 只需将一级主时钟和二级主时钟通过边界时钟 (支持IEEE1588协议的二层交换机) 接入到电力系统专用IP数据网, 并设定IP地址和访问权限。2) 一个IP数据网络中可以存在多个一级主时钟, 它们可以同时向网络提供同步时间, 二级时钟就能通过自己的优选算法, 选择最佳一级主时种, 获取网络中的最精确时间。

无论采用何种组网方式, 由于损耗和干扰等因素, 都会产生不同程度的时间延迟, 这是网络传输的关键性难题, 时延补偿技术解决了这一难题。时延补偿分为两种方式:固定补偿和动态补偿。

对于DDN/DCN网, 采用固定补偿方式, 也就是根据固定的传输距离, 用标准的时钟做基准, 测量出传输实际造成的时延, 然后在设备上预先设置好补偿值, 在运行中一直采用该值进行补偿。由于DDN/DCN网的传输通道是固定的, 因此时间延迟也相对固定, 采用固定补偿方式完全能够满足传输需求。

对于IP网, 可以传送网络时间协议NTP (Network Time Protocol) 或PTP (Precise Time protocol) , 这种协议传送时间最重要的技术要点是能够通过算法取得网络阻塞引起的时间延迟与设备反应速度造成的时间耽搁并进行延迟补偿。由于网络的阻塞与设备的反应速度是一种实时的动态机制, 因此NTP与PTP的算法也是动态的, 用于适应各种各样的计算机网络。

目前, 国际上比较通用的时间传递方法有IRIG-B、DCLS、NTP、ACTS、1PPS等几种方法, 这些方法能够获得的时间同步精度中, 只有计算机网络使用NTP协议提供时间同步信号, 精度在100m内可达10~20微秒, 但在大范围内, 精度在ms量级。其它方法都是点到点直接传送, 时间信号不能通过网元转发。但PTP组网方式下, 通过IEEE1588协议中的动态时延补偿方式, 同步精度可达到1μs。

3 结束语

随着计算机网络的发展, 越来越多的应用对时间同步提出了更高的要求, 尤其是在大多数以工业以太网为基础的分布式控制系统中, 已经对时间同步提出了微秒级的同步要求。[2]基于IEEE1588同步算法的PTP协议的时间同步设备已经应用于一些时间同步设备中, 以PTP方式组网的时间同步网的建设, 为实现高精度的时间同步网提供了一种新的方法, 而且其精度要优于其它时间信号传输方式, 方便应用于现有网络。

摘要：随着电力系统的迅猛发展, 新业务的不断涌现, 对电力系统通信网的要求越来越高。特别是, 当通信设备组成系统和网络后, 必须采用专用同步网为系统和网络提供精确的定时, 保证设备、系统、网络的正常运行。本文主要讨论几种常见的时间同步数据传输方式。

关键词：电力,同步,传输

参考文献

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信号同步 篇4

针对目前高精度测量及微纳尺度的测量技术发展需要,本文开发了一种基于ADS1274 的多通道微弱电压信号同步采集系统。 该系统以24 bit高精度A/D转换模块为核心,构成具有高精确度、高分辨率的信号同步采集系统。 相比传统式测量或采用频分复用技术的系统[3],它从硬件上解决了多通道信号同步采集需求,同时软件操作简单,且无需将输入信号放大,不会引入新的干扰源,大大降低了电路结构的复杂程度,从而提高了系统可靠性和数据测量准确度。

1 系统总体结构

多通道微弱电压信号同步采集系统主要完成三大功能:4 通道信号同步采集、数据显示及数据传输。 系统总体结构如图1 所示,其中信号调理电路配合ADS1274高性能A/D芯片实现同步采集4 通道微弱电压信号,C8051F120 编程读取A/D芯片数据,LCD12864 实时显示采集数据,通过功能键选择RS232/RS422 将测量数据传输至PC机或其他设备。

2 硬件设计

综合考虑系统的精度和量程需要,本文选用TI公司的24 bit高性能4 通道同步采样A/D转换芯片ADS1274 , 利用TPS7A7300 线性稳压器和TPS70451 双电压输出模块设计系统电源,采用全差分运放OPA1632 搭建差分输入电路作为A/D输入端的信号调理, 并用C8051F120 单片机系统作为控制核心, 用LCD12864 液晶实时显示采集数据。

系统硬件结构如图2 所示,微弱电压信号采集系统可分为4 个模块:电源模块、信号调理模块、A/D转换模块和单片机系统模块。 其实现过程如下: 外部传感器的差分信号传输至信号调理模块进行滤波和调理; 再经ADS1274 转换为数字信号传输至C8051F120 单片机系统;单片机系统将读取的数据进行数字滤波及运算后,显示在液晶屏上。

2.1 信号调理模块

由于系统采集的电压非常微弱, 在微伏量级,而环境中的噪声和干扰的强度大约为零点几毫伏,故在A/D采样前需对电桥输出信号进行调理,以滤除环境噪声,提高共模抑制比。 信号调理电路原理图如图3 所示, 采用OPA1632设计的差分输入方式, 可提高抗干扰能力,且可方便地处理电桥输出的差分信号。 图中电阻均为1%精度, 且严格挑选使电路参数尽可能对称;电容C46、C47 当A/D工作在低功耗模式时可选用2.7 nF的电容,在低速模式时则选用1.5 nF的电容;电容均采用COG封装陶瓷电容,能更好地滤除干扰。

2.2 A/D转换模块

A/D转换模块的性能好坏将直接决定该数据采集系统能否满足数据采集的要求。 本文选择ADS1274,采用 △-Σ 转换方式,采样速率可达144 kS/s,且内置的高阶稳态斩波调节器实现了非常低的漂移和带内噪声。 在提供2.5 V的参考电压时,其可在±2.5 V的量程内分辨低至0.149 μV的微弱电压。 ADS1274 转换模块电路设计如图4 所示。

(1)ADS1274 模式设置。 ADS1274 允许在高速、 高分辨率、低功耗、低速4 种工作模式中选择一种,这些模式都提供了分辨率、速度和功耗方面的优化。 模式设置由数字输入引脚MODE状态所决定。 ADS1274 转换后的数据输出采用SPI协议与单片机通信,同时选定数据输出格式为TDM模式由DOUT1 引脚移位输出, 协议和数据输出格式的选择是由FORFMAT引脚的输入状态确定。ADS1274 模式具体配置如表1 所示。

(2) 基准电压设计。 基准电压电路如图5 所示, 采用TI公司生产的低噪声、 超低温漂的精密基准电压器件REF5025 提供2.5 V基准电压, 并通过OPA2350 高速单电源轨至轨运算放大器构成电压跟随滤波器输出,充分保障了系统基准电压的稳定性和抗干扰能力。

2.3 单片机系统模块

综合考虑系统要求, 选择C8051F120 微处理器作为控制芯片。 C8051F120 单片机具有高速、流水线结构的与8051 兼容的CIP-51内核,硬件实现的SPI和两个UART串行接口等。 采用3.3 V电压供电,端口兼容5 V电压, 最大系统时钟频率可达100 MHz。

(1) 液晶显示模块。 为方便观察系统工作状态及人机交互, 选用可显示汉字及图形的LCD12864 液晶作为显示部件, 用以显示系统测量的实时输出状态及数据,同时方便功能菜单的设计和选择。

(2) 通信模块。 数据采集到之后往往需要借助计算机进行数据后续处理。 本系统设置了RS232 和RS422 两种串行通信接口,使其方便与PC或其他设备进行数据传输。

2.4 电源模块

电源模块是保证A/D芯片数据采集精度和系统可靠性的基础。 高分辨力的A/D芯片易受电源纹波的影响,虽然ADS1274 内部设有相应的抗干扰措施,但稳定的电源将有利于其发挥最佳性能。 本系统中需要使用5 V 、3.3 V和1.8 V三种电压。 由于测量的目标信号差分之后非常微弱,A/D模块和信号调理模块对电源要求较高,普通开关电源易引入电源纹波干扰,无法满足系统要求。 故采用低噪音、宽带宽、高电源抑制比、低压差的线性稳压器设计电源模块。

本文选用5 V输出的TPS7A7300 线性稳压器和3.3 V、1.8 V双电压输出的TPS70451 电压模块实现。TPS7A7300 是一款低压差线性稳压器, 具有快速的负载瞬变响应, 可提供优于2%的精度。 TPS70451 双电压输出芯片包含两路通过SVS(电源电压监控器)集成的低压差稳压器,可分别提供3.3 V和1.8 V的电压。 具有高精度、快速瞬态响应和电压监控等功能和特性。 在过载和过热下仍能保持2%的输出精度。

2.5 PCB及相应抗干扰设计

本文在提高系统抗干扰能力方面做了较充分考虑:(1) 对于空中电磁干扰, 信号以差分形式输出, 在信号调理电路中作进一步的滤波处理; (2)在PCB设计中采用模拟地与数字地隔离,将数字地回路直接引到电源入口端, 并在模拟地与数字地之间添加背靠背肖特基二极管, 以进一步缓冲、 隔离高频噪声对模拟电路的影响;(3) 模拟器件与数字器件之间有高频信号通信时, 在其间串接一个50 Ω 的电阻,并尽可能地紧接高频发射端,这样能有效去除高频信号对模拟电路的影响; (4)布线时,把电源线远离信号线布置,减小电源线的电磁干扰。

3 软件设计

系统软件部分主要包括主机初始化、A/D配置、 数据读取、数字滤波和液晶显示等。 主程序流程如图6 所示。

ADS1274 数据输出采用SPI方式。 本文根据A/D数据输出时序和SPI通信的特点对通信过程进行了简化,数据输出直接通过管脚配置, 无需读写寄存器。 利用SCLK控制读操作时序, 通过直接读取输出管脚DOUT1 的状态进行数据采集。 图7 所示为其中一位数据的读取过程。

由于环境及数字电路中的瞬时脉冲等的干扰,A/D采样的数据有可能发生跳变。 为减弱和消除此类跳变对测量结果准确度的影响,采用去极值平均滤波算法对采样数据进行数字滤波处理, 使数据采集系统的输出更加稳定可靠。

4 实验结果

在对系统各通道经过零点补偿后,本文采用在同一基准电压下4 通道共基准测试点同步测量的方法,对4个通道进行测试。 实验结果如表2 所示。

由表2 可见,该系统实现了预期的功能和设计的精度指标,系统分辨力达到了亚微伏级,不确定度低于20μV。

信号同步 篇5

由于激光系统进行信号的同步转换和远程通信具有得天独厚的优势,从而使得这方面的研究成果被大量报道[1,2,3,4,5,6,7]。其中典型的有:Roy等采用线性耦合反馈法在实验上实现了两台Nd:YAG激光器信号的同步传输[8],A viad等实现了两台相互耦合的半导体激光器的混沌同步[9]。Toshiki等完成了两台CO2激光器混沌同步的实验研究[10]。

一般情况下混沌信号在同步转换或传输过程中或多或少会有一定程度的衰减,而且信号的衰减程度会因传输距离的增加而增大,甚至导致信号在接收终端难以提取。解决这一难题的有效手段是在远程通信系统中设置若干个中继系统,对激光信号进行逐次的接收、恢复和传递。由此看出,研究具有相互耦合的多台激光器之间信号的同步传输具有重要的实际意义。

本文研究了具有相互耦合的三台Bragg激光系统之间信号的同步传输。在这种同步机理中,前一级激光系统的输出信号被提取一部分线性耦合到下一级激光系统中,逐级驱动多级激光系统达到信号的同步传输。基于稳定性定理,通过计算每个激光系统的Lyapunov指数,确定了实现多级激光器完全同步的条件。

2 同步理论分析

Bragg激光系统在长延迟情况下,系统的演化规律为:[11]

其中xn为系统的状态变量,A是与放大器偏压有关的参量,Vb是与驱动器偏压有关的参量,μ是与入射光强有关的参量。以μ作为调控参量,其它参量取

由于Lyapunov指数是判定系统动力学行为的有效手段,正的Lyapunov指数是非线性系统具有混沌的本质特征,所以首先计算Bragg激光系统的Lyapunov指数随参量μ的演化情况。由Lyapunov指数的定义

计算系统(1)的Lyapunov指数如图1所示。系统(1)的分岔图如图2所示。可以看到,系统经由倍周期分岔进入混沌。

在设计同步机理时,相邻的两个Bragg激光系统中前一个系统的输出信号隔离取样后按一定比例耦合到后一个系统中,逐级耦合三个Bragg系统。其状态方程可以表示为

依据(2)式Lyapunov指数的定义,计算状态方程(3)中的每一个耦合方程的Lyapunov指数。在数值计算中,系统中的各参量均保持不变,其中第2和第3个Bragg系统Lyapunov指数λci(i=1,2)随耦合强度K的演化如图3所示。

在图3中两个Lyapunov指数λci(i=1,2)全部降为负值时耦合强度的临界值在K=0.5左右,模拟此时三个耦合Bragg系统状态变量之间的误差(i=1,2)随时间的演化如图4所示。可以看到,经过一段时间序列的演化,三个系统状态变量之间的误差趋于零,实现了系统之间的完全同步。

图4显示,逐次递推驱动多级激光系统的混沌同步一旦实现,其同步性能非常稳定,这使得误差曲线趋于零后非常光滑,再无波动。但同时我们也看到,各级激光系统实现同步的快慢速率是有差别的,后一级激光系统达到同步的时间总是滞后于前一级激光系统,图4中三个耦合B r a g g系统状态变量之间的误差(i=1,2)随时间的演化趋于零的时间分别是250s和370s恰恰说明了这一点。因此,逐次递推驱动多级激光系统的混沌同步会造成各级激光系统同步时间的相对延迟。

3 结束语

研究了逐次驱动多级激光系统的同步问题。研究结果显示,耦合后每个Bragg激光系统的Lyapunov指数均存在降为负值的临界点,在所有系统的Lyapunov指数全部降为负值的区域取耦合强度值K=0.5,此时所有耦合Bragg激光系统状态变量之间的误差经过一段时间序列的演化后均趋于零,多级激光系统之间的完全同步得以实现。

摘要：研究了具有相互耦合的三台Bragg激光系统之间信号的同步传输。在这种同步机理中,前一级激光系统的输出信号被提取一部分线性耦合到下一级激光系统中,逐级驱动多级激光系统达到信号的同步传输。基于稳定性定理,通过计算每个激光系统的Lyapunov指数,确定了实现多级激光器完全同步的条件。

关键词：同步,Lyapunov指数,Bragg激光系统

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[10]TOSHIKI S,MAKI T.TAKAYUKI T.TADAO S.Observation of synchronization in laser chaos[J].Phys.Rev.Lett.,1994,72(22):3502-3505

信号同步 篇6

研究表明, 气压、气温等气象因子的剧烈变化均可诱发心、脑血管疾病。严重的情况下会出现心猝死、脑卒中类心血管疾病的发生。但这些结论都是人们事后根据统计分析得到的。迄今为止, 尚不了解由于气象因子变化而引起的生命指征改变的动态过程[1,2,3]。

为此, 本文设计了一个心电与气象因子同步数据采集系统。利用该系统对气象因子和心电信号进行长时间同步采集, 可以直接分析气象要素中的气压、温度、湿度这三个要素对人体的心电信号产生的影响, 进而较为详细地了解气象条件和人体健康之间的关系。此方法有别于国内外气象部门根据疾病发生实况资料与气象条件寻找相关关系的思路, 使我们能够更加方便地了解人体生理参数与气象因素之间的直接对应关系[4]。

1系统整体结构

心电信号与气象因子采集系统硬件 (如图1所示) 主要包括模拟和数字两大部分[5]:首先将采集到的信号进行模拟放大、滤波处理;然后进行A/D转换, 转换完的数字信号通过单片机进行数字滤波得到光滑、正确的数据, 最后将滤波后的数字信号一方面经过无损压缩后存储到CF卡, 另一方面传送到实时的分析系统进行分析。CPLD作为外围的控制电路的核心, 控制液晶和三通道异步串行通信

2 系统硬件设计

2.1 心电采集模块设计

人体心电信号是非常微弱的生理低频电信号, 主要频率范围为 (0.05～100) Hz, 幅度约为 (0～4) mV。而且心电信号中通常混杂有其他生物电信号, 加之体外以50 Hz工频干扰为主的电磁场干扰, 使得心电噪声背景较强, 测量条件比较复杂。

心电采集模块如图2, 包括[6,7]: (1) 前置放大, 将两个电极的信号进行差分放大, 增益为十倍左右, 右腿驱动电路去除人体携带的交流共模干扰; (2) 二阶高通滤波; (3) 二阶低通滤波, 将心电频率取在 (0～100) Hz; (4) 50 Hz陷波, 去除50 Hz干扰; (5) 主放大, 增益为80倍左右, 实现总体800倍左右的增益; (6) 电平抬升电路, 将信号调整到A/D转换器的输入范围内[3,4]。

2.2 气压采集模块设计

选用MPX4115A型[9]恒压驱动的桥式硅压阻器件作为气压测量传感器。它具有成本低, 性能优越, 功耗低, 长期稳定性好等优点。被测气压由压力传感器变换为电压信号, 经分压进入到A/D转换器的输入范围内。信号输出到单片机I/O口[8], 气压采集原理如图3。

由于A/D芯片的基准电压是1.3 V, 最大电流驱动能力为2.5 mA。所以在模拟端进行了简单的分压用1个10 k和40 k的电阻进行分压, 并且用5 V的电源对传感器供电。

2.3 温、湿度信号采集

DB110 数字温湿度传感器探头[10]是数字温湿度传感器系列中电缆型的传感器。传感器把传感元件和信号处理集成起来, 输出全标定的数字信号。DB110 采用世界先进的温湿度传感器为核心部件, 确保产品具有一定的可靠性与稳定性。传感器内部包括一个电容性聚合体测湿敏感元件、一个用能隙材料制成的测温元件, 并在同一芯片上, 与14 位的A/D 转换器以及串行接口电路[11]实现无缝连接。

串行时钟输入 (SCK) 用于微处理器与DB110 之间的通讯同步。由于接口包含了完全静态逻辑, 因而不存在最小SCK 频率。

串行数据 (DATA) 三态门用于数据的读取。DATA 在SCK 时钟下降沿之后改变状态, 并仅在SCK 时钟上升沿有效。

2.4 数据存储

CF卡是一种包含了控制和大容量Flash存储器的标准器件, 具有容量大、体积小、高性能、携带方便等优点, 已广泛应用在数据采集系统和许多消息类电子产品中。

CF卡有3种工作模式[12]可供选择:I/0模式、存储器模式和IDE模式。CF卡的默认模式是存储器模式, 使用也最为普遍。如果使用存储器模式则不需要配置任何寄存器。每一种模式的电路连接各不相同。在I/0模式和存储器模式下, 可以采用8位的访问方式, 也可以采用16位的访问方式。本文所采用的是8位的存储器模式, 其接口电路原理图如图5所示。

W78LE516的P0口就为数据线连接CF的DO—D7, CF卡的A0-A10为地址线, P3.6、P3.7分别为读 (RD) 、写 (WE) 线。由于W78LE516是8位的单片机, 所以对CF卡的访问采用8位的方式较为方便。通过把-CE2设为‘1’即可通过访问CF卡的D0-D7来存取数据。而CEl可以作为CF卡的片选信号, 通过设CEl为‘0’来选通CF卡, 即CEl接W78LE516的P2.6来线选CF卡。当REG为‘0’时, 访问 CF卡的属性寄存器;REG为‘1’时, CF卡在存储器模式下对数据进行读写操作。RDY/BSY为CF卡状态引脚, 当为“0”时, CF卡忙, 为“1”时可以对CF卡操作。

2.5 CPLD控制电路设计

本系统通过CPLD与单片机共同完成液晶控制, 多通道异步串行通信。本系统的CPLD为CY37032V-3[13], 有1 800个可用门, 84个引脚, 以第二代MAX结构为基础的基于E2PROM的可编程逻辑器件。运行速度快, 可与单片机进行协调工作。单片机通过EMIF (外部存储器扩展接口) 与CPLD进行通信。从而控制液晶显示和多通道异步串行通信。

如图5所示, 液晶显示器的数据总线DB0～DB7与单片机I/O口相连。RS (数据指令选择) , R/W (读写选择) , E (使能) , PSB (串并选择) 等控制线与CPLD相应的I/O口相连, CPLD通过对单片机的地址总线进行译码, 从而控制液晶的显示。

3 系统软件设计

系统的软件设计是系统设计的重要组成部分。在软件设计中, 本论文对记录仪的软件需求按功能进行了严格划分, 将每一部分内容形成模块, 最后再合成在一起。设计的系统软件总体结构如图6所示。

动态心电与气象因子记录仪的所有操作均由液晶显示屏幕给出中文菜单提示。开机后, 系统首先进行预处理, 例如设置系统的工作状态、显示主菜单等, 通过按键可以进行操作。

4 测试结果和分析

4.1 心电信号采集结果分析

图7是通过上位机软件观察到三个通道中某个具体时间段的心电信号图形, 根据图形的回放我们很直观看到经过放大和滤波后的心电信号明显的变得平滑并且在滤除噪声的同时, ECG信号的主要病理特征都得到了好的保留。如医学上进行病理判断的P、T和QRS复波都得到了很好的恢复。

4.2 气象因子采集结果分析

在对硬件电路测试的基础上, 我们在经过必要的线性补偿, 温度补偿后, 整个系统的精度有了显著的提高。因为气象因子在短时间内的变化是很小的, 所以需要测量长时间的信号才可以看到它们的变化情况, 由于篇幅的原因这里我们列出气压采集测试结果, 如表1所示。

需要说明的是, 其测量值是绝对气压值。取样测试发现精度小于0.7 hPa, 并且有很高的长期稳定性, 达到了高精度、低成本的目的, 这样有利于我们更方便的分析出在不同大气压力的情况下, 心电的变化, 而不仅局限在分析大气压力变化对人体心电的影响。

5 总结

本文所设计的系统选用WINBOND的W78LE516型单片机作为主控芯片、CF卡作为大容量存储器, 功耗低, 体积小, 可以长时间连续同步记录气象因子与心电信号并存储所有信息, 也可很方便地进行存储容量的扩展。根据所记录的数据, 我们可以建立气象因子与心电信号之间的关联数据, 进而探讨气象因子及其变化趋势对人体心电的具体影响。

摘要：研究发现, 气象因子的变化会影响人体生理参数的改变。目前的研究都是基于事后的统计分析。为此设计了一种动态采集系统, 用于对气象因子和心电信号进行24h的同步采集, 从而揭示气象因子变化与心电信号之间的对应关系。系统选W78LE516单片机和CPLD来构造控制电路, 用读写速度快、功耗低的低电压外部数据存储器CF卡存储采集完的信号。最终采集到的数据可以在上位机上显示波形。

信号同步 篇7

自电子线路实现混沌同步以来,混沌加密便成为信息安全和混沌应用中最热的研究领域[1,2,3,4,5]。目前混沌加密主要有两种方式:一种是利用混沌同步来进行加密,主要用混沌电路对模拟信号进行加密;另一种是非同步的方式,主要利用混沌系统的数值仿真或迭代产生的伪随机序列对数字信号进行加密。这两种方式都有各自的优缺点:前者的混沌信号随机性好,有无穷长周期,但加密时需要额外传送混沌同步信号,所以很少用在数字信号的加密上;后者易于数字器件实现,但所得的密钥序列具有周期性,容易受到攻击。

混沌映射的Dead-Beat同步法指出,对于一个m维离散混沌系统而言,只需m步就可达到完全同步;混沌同步在一定程度上具有自保持性。受此启发,在有微小干扰的信道里,我们可以通过间断地发送少量的同步信号来实现一定误差范围内的混沌近似同步。基于这种思想,本文将混沌加了密的音频信号的冗余信息替换成加了密的混沌同步信号,从而把这两种加密方式有效的结合起来,取长补短,提出一种用于数字音频混沌加密的新方案。由于加了密的音频信号和混沌同步信号都具有随机性,所以最终加密信号也具有随机性。密钥序列如果与同步信号的有效数字高位部分有关,那么近似的同步就可以恢复出密钥序列,实现解密。最后将丢弃的冗余音频信号恢复出来,得到解密音频。本文以一类二维超混沌映射为例,通过数值仿真,说明该方案的有效性。

2 加密方案

2.1 加密方案

整个加密系统的原理如图1所示。加密时,对混沌系统引入随机微扰εn,破坏由有限字长所造成的数值迭代的周期性,从而使混沌系统的状态变量xn具有更高的随机性。首先,分析音频序列{sn},找出冗余信息的位置。然后,对于冗余的位置,将同步信号yn以加密算法R进行加密,得到加密的同步信号{rn};对于非冗余的音频信息,用xn以算法K生成密钥序列{kn},并利用该序列以加密算法C对这些音频加密,得到加密的音频{cn}。{rn}和{cn}直接合并即为最终的加密音频{Sn}。解密过程刚好相反,对于接收到的音频序列{S′n},首先要从中区分出混沌同步信息和音频信息,对于加了密的同步信息{r′n},以R的逆运算解密出{y′n},代入混沌近似同步系统以达到并保持近似混沌同步;对于加了密的音频信息{c′n},可以先用同步状态变量x′n以方式K产生解密序列{k′n},然后以C的逆运算进行解密,得到非冗余的解密音频,最后将丢弃的冗余音频信息恢复,便可得到完整的解密音频信息。

从上述的加密和解密过程可以看出,该方案密钥除了可来自混沌系统的参数之外,还可以来自加密过程K,C和R,所以本方法拥有广阔的密钥空间。另外,C和R还可以采用现有的数字加密算法。每一个环节在解密时都必须正确无误,所以本方案具有很强的抗破解能力。

本加密方案中,有三个关键问题需要解决:

(1) 采用何种混沌同步方法,使在传输尽可能少的同步信号的情况下,得到更小误差范围内的近似同步;

(2) 如何确定冗余信息的位置,从而在保证能够实现混沌近似同步的情况下,尽可能缩小恢复音频与原始音频之间的差别;

(3) 如何从{S′n}中区分出同步信号来。这三个问题直接决定了通信的质量。

下面以二维超混沌映射为例来进行详细说明。

2.2 一类二维超混沌映射的近似同步

现在,以一类二维超混沌映射的某组参数为例来进行讨论。该类超混沌系统方程为[6]:

undefined

其中xn=[xn,1xn,2]T∈R2是状态变量,yn是标量输出,g:R2→R是非线型函数,A∈R2×2,b,c,K∈R2为参数。表1为一些超混沌参数和系统的Lyapunov指数[6]。

根据Dead-Beat同步方法[7],它的同步系统为:

undefined

则其同步误差undefined,有en+1=(A-bKT)en,显然,若undefined满秩,A-bKT的所有特征值可以通过K任意配置。即存在一个K使A-bKT的所有特征值都为0,经n步迭代,e(k)=0,达到完全同步。

在本加密方案中,对式(1)引入随机微扰:

undefined

同步系统为:

undefined

如果εn充分小,有同步信号时,经l1步达到误差接近undefined的近似同步;没有同步信号时,经l2步这个误差会慢慢放大至恢复密钥序列所容许的误差范围的边界附近。对于这类二维超混沌系统而言,l1约为2或3,而l2远大于l1。这样一来,只要每间隔不超过l2步,发送3步混沌同步信号就能准确恢复密钥序列实现解密。

2.3 音频样点是否冗余的自适应判别方法

若相邻三样点sn,sn+1,sn+2冗余,则取其前后各2个样点组成四个采样点,用三次多项式插值恢复出的三个样点信息为:

undefined

定义误差距离为:

undefined

判别相邻的三个样点是否为可替换成同步信号的冗余音频,其自适应算法如下:

(1) 信号开头的三个样点可直接替换成同步信号;

(2) 计算dn+l2/2+3～dn+l2+3,找到其最小值di。令n=i,sn,sn+1,sn+2为冗余音频样点,可替换成混沌同步信息。重复该步直到音频信号结束。

2.4 同步信号的自动判别算法

在解密时,首先要从接收到的加密信号S′n中分离出混沌同步信号,并进行混沌同步。其算法如下:

(1) 令混沌同步标志T=0。

(2) 若信号结束,算法完成。若信号没有结束,假设S′n,S′n+1,S′n+2是混沌同步信号,令yn=R-1(S′n),将yn和yn+1代入式(4)进行同步,算出undefinedn+2。

undefined,说明假设不成立,令n=n+1,返回(2),否则进入(4)。

(4) 若T=0,令yn+2也为同步信号,代入式(4)迭代一步,然后在没有同步信号的情况下迭代l2次,将得到输出序列undefinedn+l2/2+3,…,undefinedn+l2+2,undefinedn+l2+3,与序列yn+l2/2+3,…,yn+l2+2,yn+l2+3逐个比较。如果存在三个相邻元素的误差平方和小于δ2,则假设成立,令T=1、n=n+l2/2+3,返回(2);否则,假设不成立,令n=n+1,返回(2)。

若T=1,令yn,yn+1,yn+1为非同步信号,用式(4)计算出undefinedn,undefinedn+1,undefinedn+1,若误差平方和小于δ2,则假设成立,令T=1,n=n+l2/2+3,返回(2)。

3 数值仿真结果

数值仿真时,我们对一段长105,22 050 Hz抽样率、16 b音频进行加密,其波形如图2所示。混沌系统选取表1的第一组参数,方便起见,随机微小扰动取εn=10-8sn。令K=[-1/13;-339/286]T,则A-bKT所有特征值为零,数值仿真表明,l2约为16。取undefined。将150 (xn+[1.2,0.5]T)的整数部分后8位,即两行二进制数按列[1,2,3,4,5,6,7]的顺序组合起来构成16位二进制数kn=K(xn)。C取加密算法:

undefined

则其逆运算(解密运算)为:

undefined

加密仿真的结果如图2所示,从加密后的音频样点S分布和S的功率谱密度可以看出,加密后的信号具有良好的随机性;解密时,混沌同步误差e始终保持在10-3以内,解密音频s′与原始音频波形一致。整个加密方案对音频所引入的误差功率比为:

undefined

说明该加密方案尽管额外传输了混沌同步信号,但是几乎没有改变原始音频信号。

4 结 语

本文利用混沌映射的近似同步,提出了一种基于混沌同步信号自适应传输的数字音频加密方案,并以二维超混沌映射为例,通过数值仿真,说明其有效性。该方案巧妙地利用了语音信号的冗余信息,实现了混沌同步信息的传输,从而把传统的两种混沌加密方式(混沌同步模拟加密和非同步数值加密)结合起来。不但有效地解决了同步信号的传输问题,而且消除了密钥序列的周期性。这种加密思路是一种新的尝试,对将来混沌加密的研究有参考价值。由于本方案可采用离散混沌系统较多,有较强的实际应用价值,可应用于语音加密存储、网络会议和VoIP等领域。

摘要：利用混沌同步进行加密是当前信息安全的一个热门研究领域,它不但具有良好的实时性,而且可以有效地避免混沌密钥序列的周期性,其主要难题是如何传输混沌同步信号。提出一种数字音频的混沌加密方案,通过把音频信号的冗余信息自适应地替换成混沌同步信息,从而有效地解决了混沌同步信号的传输问题,并在解密时获得容许误差范围内的混沌同步,进而恢复出密钥序列进行解密,最后将丢失的冗余音频恢复得到最终解密音频。最后以二维超混沌映射为例,通过数值仿真说明该方案的有效性。

关键词：音频信号,加密,混沌同步,超混沌

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信号同步 篇8

一同步信号

数字直播演播室在直播前检查的视频技术指标一般有:信号的同步、RGB GAMUT、CMPST GAMUT、LUMA GAMUT、EDH等。而对直播效果影响最大的当数信号的同步。如果信号不同步, 在画面切换时将会产生抖动, 台标不能叠加等。

在最初的模拟信号年代, 系统信号的同步比较复杂。首先是亮度信号的同步调整, 要求各信号同步头要完全对齐。否则, 在不同信号切换瞬间, 画面会产生滚动。同时, 色度副载波也需要调整相位, 以防止在信号源之间切换时发生色调位移。而且, 系统每冷启动一次, 各相位均需重新调整。所以, 在模拟时代, 系统操作人员的系统准备工作非常繁琐。在数字化年代, 很多设备都已具有信号输入的缓冲功能, 允许设备输入端的不同设备相位基本在一定范围就可以, 而且各设备的设置基本都有记忆功能, 一旦设置完毕并存储, 以后开机, 设备会自动调出参数, 恢复到记忆状态, 大大缓解了系统操作人员的工作强度。

1. 同步概念

国家广播电影电视总局发布的GYT数字分量演播室的同步基准信号标准, 规定了数字分量演播室及设备视频信号的同步方法。在电视节目制作和电视广播系统中, 同步信号是系统的基准信号, 它保证了信号切换时画面不出现滚动、跳动和彩色失真等现象。因此, 它在电视节目制作和电视广播系统中是必不可少的。

2. 同步方法

(1) 内同步

此同步方式, 主要是切换台对每一路输入信号均提供帧同步功能, 使输入信号同步于切换台内置的时钟发生器。但这种同步方式延时量大, 一般应用于民用和专业级切换台, 适用于独立的制作演播室。

(2) 外同步

通过本地区的定时基准发生器或同步脉冲发生器所产生的同步信号, 对演播室内所有设备进行锁相, 使相位达成一致。电视台的同步信号由总控统一产生。这种同步方式一般应用于广播级设备, 与直播有关的系统一定使用此同步方式。

对于全数字环境、可以采用符合GBT 17953的数字信号作为同步基准。

对于模拟数字相混合的环境、采用对建立时间和抖动容限达到指标的模拟黑场信号作为同步基准, 具有灵活性和通用性。其中, 色同步信号可加可不加。

信号幅度和极性, 同步脉冲幅度标称值为300mV。可选色同步信号峰-峰幅度标称值为300mV。同步脉冲的极性应为负极性。行同步脉冲建立时间行同步脉冲前沿 (基准沿) 的建立时间不应超过210ns, 在10%和90%幅度值之间测量。抖动行同步脉冲各个前沿的定时在至少一场时间上应在前沿平均定时的±2.5ns范围之内。

3. 同步的检测方法

确定演播室的时基包括调整提供不同信号源的基准, 使它们在到达公共点 (例如切换台) 时, 其输出具有同样的时基。对于数字系统, 确定时基一般仅需要接近即可, 因为多数切换台能够容忍时基错误。

下面以泰克WVR610A和WVR611A示波器为例, 说明信号的同步检测。WVR610A和WVR611A时基测量方法是在其显示矩形的中间画一个十字准线, 该十字代表基准信号的时基, 输入信号被绘成一个圆圈, 调整输入信号相位, 使圆圈符号不断向十字符号靠拢, 当十字准线和圆圈重合时, 输入信号相位被校准 (图1) 。

二EDH

广播电影电视行业标准中, 在规定的可供附属数据应用的任意区域中, 除了已指配给其他应用的数字行和场消隐期间的那些区域之外, 可以插入一个或多个附属数据包。

附属数据包必须紧随在指明可应用区域开始的EAV或SAV定时基准信号之后。如果可应用区域的前三个字序列不是附属数据标志, 则可以认为, 不存在附属数据包, 整个区域可应用于插入数据包。但一定不要重写定时基准信号。在可应用的区域中, 附属数据包必须相互邻接。

附属数据包不应在表1中列出的附属空间内传输, 因为切换干扰可能会影响任何存在的附属数据。

EDH就是其中的一个数据包。

EDH (Error Detection and Handling) 称为错误检测与处理信号。是由泰克公司 (Tektronix) 专为数字电视系统检错而开发的。其原理是将每一场数字信号进行循环冗余码 (CRC) 计算, 包括两个计算值 (也称误差校验字) 。一个是全场数据校捡字;另-个是场有效图像数据校捡字。该校验字值用16比特表示。其计算方法采用CCITT (国际电报电话咨询委员会) 的CRC生成多项式:

16比特校验字=X16+X12+X6+1

将这些数据插入场消隐辅助数据区第一场第5行内与视频信号一起传送。在接收端重新计算CRC值并与传送值进行比较, 如有差异则说明传送过程中产生误码, 以误差秒 (即发生一个误差所经过的秒数) 显示错误检测数据并告警, 同时将一错误标志插入辅助数据中。下一级接收端检出此错误标志后便可得知前端已发生的某一类错误。

三系统同步调整

以图2为例, 我们对数字直播演播室系统相位进行调整, 使其达到直播要求。

1.系统调整

将演播室各信号源设备用同步机信号锁相 (外来信号除外) 。通过锁相后, 信号源设备相位基本一致。各自通过微调, 使其相位达到切换台的容差范围内。然后对同步机相位进行调整, 使系统输出信号相位与总控要求的相位一致。对于外来信号的相位, 由于其来自不同的卫星信号, 相位差别较大, 也不受演播室控制, 故通过带同步功能的延时器或帧同步机对其相位进行调整。由于切换台对外来输入信号相位有一定的容差范围, 故经过调整后, 所有输入端信号经过切换台后, 相位能够达到一致。可以观察到的现象是, 使用切换台划像特技在输入端信号间切换, 画面输出正常, 不会出现在切换瞬间画面滚动现象, 而且, 所有信号的切换, 相位均达到总控要求。到此, 主路通道相位调整基本完成。通过2×1开关, 将视频信号切换到应急通道, 在切换瞬间, 画面产生滚动。然后, 通过矩阵在不同信号源间切换, 画面也不会出现滚动现象。

通过总控的WVR611A设备检测发现, 演播室的主路信号正常, 但切换到应急通道时, EDH信号报警, 这引起我们的注意。

2. EDH检查及故障排除

经过系统测试发现, EDH从第5行跳到了第7行, 而第7行是切换行, 说明应急通道同步信号相位相差2行, 切换干扰可能会影响任何存在的附属数据, 有极大的安全隐患。

数字直播演播室系统的主通道同步信号相位已经达到标准, EDH信号正常。但切换到应急通道时, EDH信号报警, 说明系统主备通道相位不一样。通过对系统的信号源, 切换台等进行反复的相位调整, 仍不能使主备通道相位达成一致。

通过测试发现2×1转换开关主备路切换时, PGM图像会发生垂直移位, 初步怀疑是Microvideo的视频转换卡ESW201-S设置不对。

我们使用泰克WVR611A设备, 以cam1信号在系统中不同位置作为测试点, 把时基信号作为参考, 分别测试系统主要设备延时量 (见图3) 。其中, 切换台相位为:769 Horz, -39.4us (在这种状态下, 所有信号源的相位均达到切换台的缓冲范围。调整切换台相位, 对切换台的所有输出视频信号相位均有影响) 。通过表2中各主要设备延时量, 我们可以看出, 主通道与应急通道的延时量相差了25.4us, 所以, 有必要通过调整2×1应急开关的ESW201-S板设置, 使通道信号正常。

3.ESW201-S介绍

ESW201-S是一个具有掉电继电器旁路的电子2×1连续数字视频转换卡。

ESW201-S线性同步的特性, 使得SDV输入端的信号能够和参考信号相匹配。而且这样也可以消除2路输入信号的不同。

使用外部参考信号确保了如果输入信号消失或者无效的时候, 也能有一个稳定的输出。

ESW201-S提供两个SDV输入 (A和B) , 一个模拟参考输入 (REF) 以及一个SDV节目输出 (PGM) 和一个SDV辅助输出 (AUX) 。

两个SDV输入在进入各自的2行同步缓冲区和转换台之前都会被补偿和重新锁定, ESW201-S功能模块图如图4所示。

转换发生在A&B输入和PGM输出之间。辅助输出是和PGM输出有效的相同信号, 不过是由单独的输出电路输出。

ESW201-S的转换过程发生在垂直间隔中。转换点发生在PAL625行SDV信号的第6/319行, NTSC525行SDV信号的10/273行。提供的2路输入是同时通过线性同步器, 转换不会造成视频信号的中断。此功能允许直播中使用。

转换过程可以由外部GPI触点闭合控制, 然而, ESW201-S紧急转换功能可以在A输入信号损失的情况下自动转换。在此模式下, 如果A输入信号恢复, ESW201-S将自动转换回去。

发生电力故障时, 主要信号通道由一个电源故障旁路中继。这确保了输入A到PGM输出是直通的。在这种情况下, 辅助输出不再有效。

ESW201-S的典型应用是广播系统中主路和备路或者备用节目频道之间的切换。

ESW201-S不会产生EDH位或校验位。

4. 对ESW201-S进行测试

2×1应急开关里, ESW201-S板上面有拨动开关, 可以将外来的参考同步信号延时量进行不同设置, 以调整2×1应急开关的工作状态。测试结果如表3所示。 (以2×1应急开关输出端信号分别与输入端A和B比较来进行测试。ERR灯亮表示输入信号不能同步到外来同步信号上)

5. 问题解决方法

通过表3发现, 调整REF延时量, 当延时1/2行、1行、1+1/4行和1+1/2时, 系统正常。

通过图4可以看出, 外部参考信号确保了当输入信号消失或者无效的时候, 也能有一个稳定的输出。由于2×1应急开关对外来信号有两行缓存功能, 外来参考同步信号在输入A, B前输入, 触发缓存分别记忆输入A和输入B信号 (图5) 。然后, 由外来参考同步信号经过延时产生2×1应急开关内部同步信号, 时序位于A, B后, 以此内部同步信号作为基准位置, 使A信号和B信号相位对齐, 然后输出信号。在这种状态下, A、B路信号由于相位对齐, 互相切换将不会产生画面抖动。输入A和输入B信号进入缓存将产生2us延时, 延时后的内部同步信号将A、B信号同步也将产生2 us延时, 所以2×1应急开关自身将产生不少于4us延时。

2 line (butter) -4 us (REF singal delayed) =1 line, 60 us

因此, 调整延时量, 使输入信号A和B与内部同步信号的时差满足0 us<延时量<1 line, 60 us的条件, 将达到同步要求。

根据分析整理后, 得出表4的结果。

通过表4, 我们很清晰地知道, 只有4种状态满足同步要求, 我们选择了延时量最小的1/2行设置。

对于2×1的ESW201-S板设置, 因为外来参考同步信号不必和输入A或者B同时输入, 它可以从其他的信号源经过一系列的变化而来。为了确保ESW201-S正常运转, 必须调整好外部参考同步信号的延时量。SDV输出信号要按照参考信号在输出信号中重新插入同步字节, 因此, 如果外部参考同步信号的延时量调整不当, 图像画面有可能会上下移动几行。这种情况一般发生在输入的参考信号场标志位和SDV输入信号场标志位不匹配的时候。参考信号应比输入信号早, 延时后产生的同步信号要滞后于输入信号, 不能大于1line, 60us。

五总结