基于相關性的CAN信號解析技術研究及應用

摘 要：本文針對汽車行業中海量CAN數據的高效處理與精準分析需求，提出并開發了一種基于同源相關性原理的CAN信號逆向分析技術及相應軟件。該技術通過利用同源信號的相關性，以診斷信號為基準，將廣播信號轉換為二進制格式，并根據位長、類型、系數、偏移量、符號位及相似度等參數，將數據拆分為多個對比信號數據源。隨后，通過設定相似度閾值，快速篩選出符合條件的信號。研究結果表明，該技術顯著提升了CAN信號的獲取效率，縮短了解析周期，提高了工作效率，并為汽車行業的發展提供了重要支持。

關鍵詞：CAN信號逆向分析 同源相關性 數據處理 汽車電子

0 引言

在汽車工業的快速發展和新能源汽車的廣泛應用背景下，CAN總線技術作為現代汽車電子系統的核心通信協議，其數據處理和分析的重要性日益凸顯[1]。然而，傳統解析方法在處理大規模實時數據時存在效率和精確度的局限，這已成為行業面臨的一大挑戰[2]。本論文旨在解決這一問題，提出一種基于信號同源相關性原理的CAN信號分析技術，以提高數據處理效率和分析準確性。

目前，車輛內CAN總線數據的提取與解析依賴手動標記駕駛狀態（如車輛移動、空調開關油與電的動力轉換等）并對比通信數據流的變化來確定數據的編碼格式和物理意義，這一過程不僅工作效率低、勞動強度高，還高度依賴于有經驗的工程師，而狀態標記的數量有限，難以全面覆蓋所有駕駛工況[3-4]。……