數字信號處理在電子信息工程領域的踐行

蔣璐遙

（華中科技大學，湖北 武漢 430070）

0 前言

近幾年，電子信息工程快速發展，越來越多“高精尖”電子信息工程技術產品被推出，為提升社會生活質量、效率提供了動力。但是就我國當前電子信息工程的發展情況來說，電子信息工程起步時間較晚，與發達國家仍然存在較大的差距，現存問題較多。數字信號處理技術的應用可以提高電子信息工程的數據處理能力，保證電子信息工程目標實現過程可控，助力電子信息工程的發展。因此，探究數字信號處理技術在電子信息工程領域的應用具有非常重要的意義。

1 數字信號處理與電子信息工程

1.1 數字信號處理

數字信號處理是信號處理的子領域，特指使用計算機或專業數字信號處理器執行多種類型、多種形態的數字信號處理操作。相應數字信號均為表述空域、時域以及頻域內連續變量樣本的系列數字，也是信息在物流層面的體現方式[1]。

1.2 電子信息工程

電子信息工程特指應用計算機、信息技術、電子技術以及通信技術等現代化技術開展電子信息處理、電子信息控制的基礎，包括信息獲取與處理、電子設備與信息系統的應用與集成以及電子設備與信息系統的設計與開發等方面[2]。

2 數字信號處理的架構

2.1 電路

數字信號處理電路包括數字輸出層、鏈路層和處理器層3 個部分[3]。數字輸出層主要是對7 個電流、5 個電壓互感器的二次變換器進行合并，滿足全部現場一次信號向數字量串行輸出轉換的要求。由IEC 數字輸出協議可知，數字輸出層電流、電壓互感器的二次變換器連接方式為單相點對點；鏈路層主要選擇數據幀結構完整且契合DL/T 634.5124—2009中FT3 格式的數據幀；處理器層主要是進行模擬變換器采樣后的數字信號處理。一般多路模擬變換器轉換用信號相同，當從地面低壓端向高壓端持續不間斷地發出脈沖信號時，低壓側數據輸出模式為串行，接收前需要將串行數據轉換為并行數據[4]。進而在緩沖器內緩沖，保證機器在周期內對數字信號進行實時處理。

2.2 軟件

由《IEC 61850 工程電能計量應用模型》（DL/T 1783—2017）標準可知，在數字信號處理程序運行過程中，需要以數字信號串并轉換為前提，將數據寫入高速緩存單元。同時，向互感器發送中斷信號，互感器響應后可以接收多路數據信號并讀取數據，讀取后將數據送入存儲單元內。在存儲單元內根據處理器層格式編碼，編碼內容為電壓、額定電流、狀態碼以及延遲時間。同時，為每個數字信號傳輸通道配置1個先進先出緩存器。先進先出緩存器包括2 個等級，其中一個等級為讀口訪問，負責從源口將數據讀取到通道的先進先出緩存器；另外一個等級為寫口訪問，負責從通道的先進先出緩存器將數據寫入目標接口。

在數字信號處理過程中，數字低通濾波器是核心模塊，需要利用在時域內直接求解卷積的手段，在數字信號處理軟件包內求取濾波器系數。一般模擬變換器采樣頻率為320 Hz，每點字節長度為16 位，傳輸速率為256 kbit/s，通帶截止頻率為5.00 kHz，采樣頻率為16.00 kHz。在確定濾波器參數后，可以利用設計的數字低通濾波器將輸入信號、濾波器系數相乘后再相加，更新包括新的采樣在內的全部信號緩沖器[5]。內部循環重復“乘－累加”指令，輸出數字并存入輸出緩沖器內。在下一次迭代中，系統指針將從首個分支開始，新輸入的采樣將取代信號緩沖器內最“老舊”的采樣。

3 數字信號處理在電子信息工程領域的踐行

3.1 寬帶中的數字信號處理

寬帶在某種角度上指相對帶寬（信號寬帶、中心頻率比值超過1/4），在雷達領域、天線領域有較大的應用范圍。在雷達領域，寬帶數字處理技術主要是以精確復制的形式存儲頻域內與信號相關的信息[6]。即在下頻域、中頻域轉換的基礎上，利用高速模擬變換器完成獲取信號、數字類型信號的轉換并存入高速存儲器內。同時，對數據進行必要的干擾式調制；數字信號處理在天線領域主要是通過設計多波束圖、零點圖等方向圖，在方向圖內分析線性陣列的相對帶寬。

在部分情況下，寬帶也指絕對帶寬，在電子對抗領域有較大的應用范圍。寬帶信息的應用離不開寬帶采集、數據采集處理技術。前者的重點是寬帶數字管理，包括觀察數字、干擾數字2 個方面。在寬帶采集階段，需要根據奈奎斯特采樣定理，利用模擬變換器對中頻周邊輸入信號進行量化處理。模擬變換器采樣主要利用若干個并行的比較器離散化處理采集數據信號，模擬變換器位數是比較器個數的1/2。同時，為避免因信號產生頻率折疊而干擾寬帶樣本量化的精確性，整個過程需要控制樣本頻率是模擬變換器的輸入帶寬的2 倍，電子信息工程領域常用的方式是將采樣頻率設定為常規輸入帶寬的2.20～2.50 倍。在后續模擬變換器采樣頻率向高水平發展的背景下，瞬時輸入數字系統帶寬也將朝著高水平發展。此時，就需要利用級聯的方式解決模擬變換器硬件所存在的問題。例如，當比較器個數為256 個時，可以利用2 個4 位模擬變換器級聯，將比較器個數縮減為32 個（2×16）。

除高速模擬變換器采樣以外，還可以選擇光采樣。光采樣主要是將持續時間較短的光脈沖、采集的光信號相乘后進行光電轉換，獲得光脈沖響應對應的信號幅度。當前常用的方法為4 個8 位10 Gsps 光模擬變換器并行運算8 位40 Gsps的光模擬變換器。

3.2 電子設備故障診斷中的數字信號處理

在電子信息工程技術日趨成熟的背景下，電子設備工作原理日益復雜，集成度日益提升，發生故障風險的概率也急劇提升。但現有基于專家庫特征匹配的電子設備故障處理、基于粒子群優化算法的電子設備故障處理以及基于神經網絡的電子設備故障診斷等方法并無法保證對設備故障變化特征的準確表述，且存在實時性差的問題，極易輸出錯誤的設備故障診斷結果。因此，可以引入數字信號處理技術對電子設備工作狀態信號進行實時采集，并對電子設備工作狀態信號進行去噪處理。在信號去噪后，從信號中提取電子設備故障特征向量，進而將電子設備故障特征向量視為極限學習機，結合極限學習參數的設定，構建電子設備故障診斷模型，實現精準描述電子設備故障類型的目標，提高電子設備故障診斷的成功率，為電子設備故障處理提供支持。具體過程如圖1 所示。

圖1 電子設備故障診斷中數字信號流程

由圖1 可知，在利用數字信號處理技術收集電子設備數據時，需要利用傳感器實時采集、感知電子設備狀態信號。在完成電子設備狀態信號的采集工作后，需要利用數模轉換的方式將采集的電子設備信號轉化為數字信號并存入存儲單元，最終經控制模塊輸出電子設備狀態信號。同時，由于電子設備工作狀態信號中存在噪聲，極易干擾后續的數據特征提取工作，因此，可以引入傅里葉變換方程對電子設備工作狀態信號進行噪聲去除處理，為電子設備工作狀態信號處理質量的提升奠定基礎[7]。在部分情況下，也可以利用多項式擬合方法去除采集信號中存在的隨時間變化的趨勢項，如公式（1）所示。

式中：x（n）為長度為n的序列估值，n=1，2，3；M為多項式階次；CM（n）為去除采集信號中存在趨勢項，CM的選擇要與最小均方誤差準則相符。

在電子設備故障狀態特征提取環節，因為運行階段的機械設備狀態高度復雜，采集的有價值信號極易被多頻率成分的信號調制，單純依靠傅里葉變換以及多項式擬合并無法滿足故障精準診斷的要求，所以需要利用小波包分析算法，分解去除噪聲后的電子設備工作狀態信號。例如，某調制波形sin50°8×sin500°中存在500 Hz 的高頻成分，必須利用小波包分析法，將高頻成分濾除，如公式（2）所示。

式中：H{x（t）}為小波包分析后信號；x（τ）為高頻成分；t為時間；τ為常數。

通過在公式（2）中應用數字信號處理可以獲得1 個完整且無高頻成分的子帶信號包。

在獲得多個頻率不一、能量特征存在差異的子帶信號后，根據子帶信號頻率、能量特征會隨電子設備的故障狀況而升高的特征，可以設計電子設備故障診斷訓練樣本，經拉格朗日函數或獨立分量分析進行求解，進而經求仿真處理后獲得正確率高達95.00%的電子設備故障診斷輸出。以獨立分量分析為例，基于電子設備故障的線性混合模型如公式（3）所示。

式中：X為獲得信號觀測向量為m維零均值隨機觀測信號；A為m×n階矩陣；S為每個觀測分量的源信號，每個分量相互統計獨立，且含有1 個高斯分布。

基于S中每個分量相互統計獨立特性，可以在系數矩陣A、源信號S不明的情況下，尋找分解矩陣（A的逆矩陣）W，如公式（4）所示。

式中：Y為變換后的輸出分量，是源信號S的估計。

在公式（4）中，可以增設約束條件，設定幅值為1，采樣頻率與信號頻率相等，通過在1 個周期內多次重復，可以獲得相位角的最佳匹配，形成系統內部對電子設備故障信號的響應模型，為模擬源信號的最佳匹配提供支持。

3.3 短波通信中的數字信號處理

短波通信是電子信息工程至關重要的部分，短波通信的實現離不開數字信號處理在信道數字化、音頻信號處理、傳真以及靜態圖像傳輸中的應用。在實際應用過程中，數字信號處理可以模擬短波通信前端射頻信號，借助中頻信號實現音頻信號輸出。基于當前無線電子具有通信難度大、結構復雜的特點，可以利用AD 變換器技術以及數字變頻技術等常用的數字信號處理方法，完成電子通信結構轉換工作。在應用AD 變換器技術的過程中，可以綜合處理無線電短波通信階段部分關鍵信息，將短頻信號向中頻信號轉換，為無線電通信失真問題的解決提供依據。

由電磁場理論可知，信號輻射能力提升，信號頻率的平方值也提升，接收端接收信道在零頻周邊響應不佳，影響了基帶信號的遠距離傳輸，此時，就需要完成基帶信號與攜帶信息的高頻載波——頻帶信號的相互轉換，即調制、解調。當低頻信號為a（t）時，幅度調制信號為x（t）。如果a（t）恒定，則x（t）為相位調制信號，x（t）的Hilbert 變換過程如公式（5）所示。

式中：Ω1為數字信號接收端同步不佳時的角頻率；Δφ為相位。

當在短波通信中應用數字變頻技術時，由于短波通信主要負責語音傳輸，而人體聽覺器官對相位信息敏感度較低，因此在多數情況下僅需要完成幅值信息的提取任務。同時，鑒于幅值大小與數字信號接收端角頻率、相位無較大關系，可以經信息變頻轉換，確保可以順利、高效率地完成無線通信任務。即以允許數字信號接收端載波、發送端載波存在較大差異為前提，促使公式（6）的通道信號可以順利經過低通。同時，利用低檔接收機促使x（n）通過數字復載波下變頻、復低通濾波、實部與虛部處理操作，完成通道分離。

3.4 太赫茲高速通信中的數字信號處理

在電子信息工程領域，信息通信系統至關重要。在無線電子通信高速發展的過程中，現有頻譜資源匱乏態勢顯現，開發無線電子通信的新頻段成為解決這一問題的有效手段。太赫茲高速通信系統是近幾年發展較為迅速的通信系統。太赫茲波特指100.00 GHz～10.00 ×103GHz 的電磁波，處于傳統電子學、光子學研究頻段的特殊區位[8]。為了實現太赫茲通信，必須對數據信號進行處理。即利用矩陣并行化表示數字信號處理算法，進而基于矩陣張量積思想，以張量積表示兩級迭代并行濾波算法。將兩級迭代并行濾波算法分解后，獲得多級迭代的并行濾波算法，為提高系統應用的并行化率提供依據。一般利用多級迭代的并行濾波算法對5.00 Gbps的16.00QAM 信號進行32 路并行處理，可以促使誤碼率誤差小于0.05 dB。具體操作的核心是將以往待輸入串行序列進行“串行——并行”轉換。考慮迭代并行濾波算法在實現2并行或者3 并行等并行路數處于較低水平的并行手段時，消耗的乘法器數量處于較大的數值，而乘法器硬件實現階段強運算的特征，也決定了極大的數字信號處理誤差。因此，可以在串行并行轉換以及并行輸出序列分解過程中進行并行序列的等效轉換，如公式（7）所示。

式中：H0、H0+H1以及H1為子濾波器；Y0、Y1為公式中的因變量；X0、X1為公式中的自變量。

整個后處理矩陣對應子濾波器的后延時模塊，通過迭代并行快速濾波算法的轉置變換可以盡可能減少太赫茲通信中硬件資源的使用量。對相對較高階并行情況下的數字信號處理來說，為避免轉置變換工作量過大導致的差錯，可以首先利用級聯處于較低水平的并行度n獲得n+1 個子濾波器，進而在子濾波器內使用n+1 迭代并行快速濾波算法，經級聯實現并行濾波的目標。

4 結語

綜上所述，數字信號處理是一種靈活穩定、可重復的技術。通過在電子信息工程中應用數字信號處理技術可以在提高電子信息工程開展效率的同時及時發現局部或整體故障，保障電子信息工程的安全。因此，根據電子信息工程領域太赫茲高速通信、無線短波通信以及電子設備故障診斷的要求，可以在硬件電路優化設置的基礎上，恰當利用迭代并行快速濾波算法、小波包分析算法等數字信號處理算法，進一步推動電子信息工程的發展。