基于人工智能技術的通信自動控制系統設計

郭鵬飛

陽泉市項目推進中心，山西陽泉，045000

0 引言

隨著信息技術的飛速進步和我國通信產業的蓬勃發展，通信自動控制系統在保障通信網絡穩定運行、提高服務質量等方面發揮著日益重要的作用[1]。通信自動控制系統是通過自動控制技術對通信設備、網絡和業務進行監控、調度和優化的一種智能化管理手段。然而，傳統的通信控制系統在處理大規模復雜網絡、實時優化和智能決策等方面存在局限性，難以滿足現代通信產業的高效、穩定和安全需求。近年來，人工智能技術飛速發展，具備強大的數據處理、學習和推理能力，將人工智能技術與通信自動控制系統相結合，可有效解決傳統通信控制系統在復雜場景下的問題，實現對通信網絡的實時優化、智能調度和自動調整，對于提高通信服務質量、降低運營成本、提升系統性能等具有重要的現實意義。因此，本文以人工智能技術為核心，設計一種新型的通信自動控制系統。期望通過本文的研究，為人工智能技術在通信自動控制系統中的應用提供理論指導和實踐探索，進一步為我國通信產業的發展和創新貢獻力量。

1 通信自動控制系統架構設計

基于人工智能技術的通信自動控制系統主要由交互層、通信系統監控層以及控制層三個層次組成，通信自動控制系統架構設計如圖1所示。

圖1 通信自動控制系統架構設計圖

如圖1所示，在基于人工智能技術的通信自動控制系統設計中，系統分為交互層、通信系統監控層、控制層三個層次，以實現高效穩定的通信運行。交互層接收用戶的指令和需求，將其轉換為控制層和監控層可識別的信號，同時將系統的運行狀態和異常信息反饋給用戶[2]。此外，交互層還具備遠程控制和維護的功能，方便用戶對通信系統進行遠程管理和監控。通信系統監控層主要負責數據采集、處理和設備異常狀態檢測。數據采集模塊收集通信系統的設備狀態、信號質量等各種運行參數；數據處理模塊對采集到的數據進行分析和處理，為控制層提供決策依據；設備異常狀態檢測模塊實時監測設備的運行狀況，發現異常時及時發出警報。控制層接收來自通信系統監控層提供的各項數據，對系統參數進行自動化調整，包括對設備參數的優化、信道分配和功率調整等，以保持通信系統的穩定運行。

2 軟件設計

2.1 交互層

交互層是用戶與通信自動控制系統進行交互的關鍵層面，涵蓋前端頁面、交互邏輯以及用戶體驗等多個方面，其核心目標在于打造一個友好、易用、高效的操作界面，使用戶能夠便捷地操控系統提供的各項功能[3]。在基于人工智能技術的通信自動控制系統設計中，交互層需實現以下主要功能。

（1）用戶認證與授權：系統應具備用戶登錄與注冊功能，確保僅合法用戶能訪問相應的權限區域。同時，通過集成人工智能技術，實現對用戶行為的識別與分析，提升賬戶安全性能。

（2）數據展示與智能搜索：系統需提供高效的數據展示與查詢功能，讓用戶能迅速獲取所需信息。結合人工智能技術，實現數據索引和精準推薦，助力用戶更好地了解系統運行狀況和分析趨勢。

（3）數據可視化與智能解讀：將復雜的數據信息以圖表等形式直觀地展示給用戶，同時運用人工智能技術對數據進行智能解讀，降低用戶理解數據的難度，提升數據分析效率。

（4）任務管理與智能調度：系統應允許用戶創建、修改、刪除任務，并支持任務優先級設置。結合人工智能技術，實現任務智能調度，優化系統資源分配，提高任務執行效率。

（5）實時消息提醒與智能推送：通過消息提醒功能，及時告知用戶任務執行情況及其他重要信息，基于人工智能技術實現個性化推送，防止用戶錯過關鍵節點。在明確用戶需求和功能需求的基礎上，采用HTML、CSS和JavaScript語言設計用戶使用界面，包括頁面布局、顏色、字體、圖標、控件等，確定界面元素的排列方式和位置，以便用戶能輕松找到所需信息或功能。同時，界面設計需遵循用戶界面設計規范，注重易用性、一致性、可訪問性等指標，以滿足不同用戶的使用習慣和需求。

2.2 通信系統監控層

2.2.1 數據采集與處理模塊

數據采集與處理模塊是通信系統監控層的關鍵部分，它負責從各種傳感器、設備和服務器中獲取實時數據，包括溫度、濕度、壓力、電流、電壓等參數，確保對通信系統運行狀態的實時監測。數據采集與處理流程如圖2所示。

圖2 數據采集與處理流程圖

如圖2所示，通信設備狀態信號經過一階低通濾波器，去除信號中的噪聲，提高系統的抗干擾性能，其傳遞函數表示為，具體表達式如式（1）所示：

其中，β表示濾波器的帶寬抑制比，s表示復頻域變量。濾波器在設計過程中，需充分考慮通帶波動、阻帶衰減以及截止頻率等因素，確保其在實際應用中具有較好的性能。通信信號在傳輸過程中，會受到電磁波、噪聲等各種因素的干擾，導致信號衰減，借助信號放大器有效放大通信信號，以將輸入的微小信號放大成更具活力的信號，并補償信號在傳輸過程中的損耗，保證通信質量，以便于后續的處理和傳輸。隨后，信號經過模擬開關進行跟隨、分壓處理，跟隨器實時復制輸入信號，分壓器則根據輸入信號的幅度調整輸出電壓，確保信號在傳輸和處理過程中具有高保真度和較低失真度。之后，將處理后的信號輸出至ADC（模數轉換器）采集電路，它負責將模擬信號轉換為數字信號，為后續的數據處理和分析奠定基礎，假設經過放大器和模擬開關處理后的信號電壓為，則模數轉換公式如式（2）所示：

其中，D表示ADC轉換后的數字輸出信號值，vr表示參考電壓值，n表示采樣位數。最后，FPGA（現場可編程門陣列）邏輯控制技術對通信系統信號進行量化、編碼，其利用Verilog HDL編程語言，定義FPGA邏輯控制器的輸入輸出信號、內部寄存器和邏輯運算等功能，并將Verilog HDL代碼編譯成bitstream文件，然后通過仿真工具對FPGA邏輯控制器進行功能驗證，繼而實現對通信系統信號進行實時采集和量化、編碼等處理操作。將處理后的數據通過串行或并行接口傳輸到上位機，以進行進一步分析和處理。綜上所述，通信系統監控層的數據采集段落通過處理和分析通信設備狀態信號，實現對通信系統運行狀態的實時監控。

2.2.2 設備異常狀態檢測模塊

基于人工智能技術的通信自動控制系統設計中，設備異常狀態檢測模塊是一個關鍵部分，其主要功能是實時監測系統中的設備運行狀態，以確保通信自動控制系統的穩定性和可靠性。在通信自動控制系統中，設備異常狀態的檢測依賴于對系統數據的分析。首先，采用支持向量機（SVM）對預處理后的數據進行特征提取，以識別出能表征設備正常與否的關鍵特征，形成具有代表性的特征向量。支持向量機（SVM）決策邊界方程提取公式表示為T，具體如式（3）所示：

其中，w是權重向量，k是輸入特征向量，b是偏置項。支持向量機算法具有較強的非線性擬合能力，能夠提取出有效且具有區分度的特征，為后續的異常狀態檢測提供數據基礎。在完成特征提取和模型建立后，利用卷積神經網絡（CNN）深度學習技術，對提取到的特征向量進行模式識別，經過多層卷積和池化操作，捕捉數據中的局部特征。在經過全連接層處理后，將輸出結果映射到相應的類別標簽上，從而實現對不同類別的有效區分。在卷積層中，將輸入信號（特征向量）與卷積核（一組可學習的濾波器）進行點積操作，得到一組特征圖，具體計算公式如式（4）所示：

2.3 控制層

通信系統自動控制層包括控制決策模塊與執行器模塊兩個子模塊。控制決策模塊是通信系統自動控制層的核心部分，對異常信號數據進行分析和處理，生成相應的控制策略。利用遺傳算法（GA）的全局搜索能力，對通信系統的控制參數進行優化，并利用模糊邏輯（FLC）控制器，尋找使系統性能指標達到最優的控制策略。模糊邏輯控制器的輸入輸出關系表示為y，具體如式（5）所示：

3 測試實驗

3.1 測試環境

開展基于人工智能技術的通信自動控制系統設計實驗，首先需搭建一個符合實驗要求的測試環境，該環境應滿足系統運行的基本需求，包括操作系統、數據庫、存儲等方面。本次實驗選擇Kubernetes作為容器編排平臺；選用NVIDIA Jetson Nano作為開發板，運行Ubuntu操作系統，并根據人工智能平臺的要求進行配置；選用MongoDB作為分布式數據庫系統，服務器設備采用Dell PowerEdge R740；終端設備包括華為Mate 40智能手機、聯想ThinkPad X1 Carbon筆記本電腦。為確保測試數據具有代表性，實驗方案涵蓋各類通信場景、自動控制任務及數據類型，以模擬真實的通信自動控制系統運行狀態。

3.2 實驗結果

選取5個不同的通信節點，對基于人工智能技術的通信自動控制系統進行性能測試，包括信息采集時間、系統數據傳輸速率以及處理信息的準確率。測試實驗結果如表1所示。

表1 測試實驗結果

根據實驗數據顯示，通過對5個不同數據節點的測試，得出以下結論：本系統的平均采集時間為8.76M/s，表明本系統的數據采集速度迅速，能夠在短時間內高效完成對各種信息的收集與處理；系統平均傳輸速度為20.05MB/s，表明本系統在數據傳輸過程中能夠減少數據丟失和延遲，為實時數據處理和分析提供有力保障；數據準確率達98%以上，表明本系統在識別和處理數據方面具有極高的準確性。總之，基于人工智能技術的通信自動控制系統在響應速度、數據傳輸和準確性方面表現出色，可以有效提升通信系統的效率和穩定性。

4 結語

綜上所述，本文主要探討了基于人工智能技術的通信自動控制系統的設計與實現，詳細介紹了系統的三個層次，包括交互層、通信系統監控層以及控制層，并從不同角度闡述了各層的設計原則和實施方案，以確保系統的穩定性、可擴展性、安全性和智能化水平。測試結果表明，基于人工智能技術的通信自動控制系統在提高通信效率、提升通信質量、保障網絡安全等方面表現出顯著優勢。