水声探测器测试系统软件设计方法

杨天开

（中船重工第七一五研究所 浙江省杭州市 310000 ）

现代水声探测工作有着体积小、活动流域广的技术要求，相应的，其探测时间缩短，造成目标回波强度明显下降，增大水声探测难度。进行水声探测器测试，传统模式是利用示波器检测其信号源，虽然这种模式能获得准确结果，但其造价过高，且测试过程中需要进行的项目过多，检测周期过长。

1 水声探测器测试系统工作原理

水声探测器测试系统中，应用接收机组件、发射机组件，区别于原始的“标准度”与“分辨率”进行信号观察，信号传递过程中是较为平稳的，但在细节处的不连续性表现的也比较明显。这种分辨率的特殊化，是水声探测器测试系统工作完成信号传递的基本特征，需要D/A、A/D、DI/O、CAN 接口、单刀开关、多路复用开关等多个设备配合应用，如图1 所示。进行水声探测器测试不仅需要看到整体信号的情况，又要分辨出隐藏于信号中的细节，并且可以通过将函数持续时间缩短，来保障整体信号强度的连续性；同时设立一定持续时间较长的特殊信号，来实现不同分辨率的信号分析应用。这种通过构造持续时间很短的高频基函数和持续时间很长低频基函数，能够有效发挥回波信号传递中的作用，并且作为一种多尺度的信号交流方式，其将不同时间尺度的正交分量叠加[1]。

其中，D/A 设备主要是进行水声目标回波信号模拟，通过不同频率、幅度、回波延时，模拟不同频率的辐射噪声，并分别传输给接收机组件输入通道。DI/O 设备主要是进行数字机组件输出信号采集工作，将其作为接收机的激励信号。CAN 通信设备主要是进行信号数据收发工作，通过模拟水下环境中各个系统之间的信号，完成信息交互。单刀双掷开关能够完成不同电源供电，而多路复用开关则是用于切换信号采集通道。

2 水声探测器测试系统模型设计

水声探测器测试系统模型建立环节，需要考虑到测试系统自身的耦合度，针对不同信号频率状态建立不同的数学模型，在非线性控制及多个参数设计中，精准构建信号控制规律。测试系统模型设计环节可能受到一定专业因素限制，因此需要对水声探测器参数信息进行专业化学科分析，从而保证总体模型设计方案的科学性。系统硬件设计时，涉及到机箱、采集卡、不同用途开关等多个项目，现阶段PXle总线比PXI总线在宽带传输及兼容性上有着明显优势。水声探测器测试系统模型设计是多种信息参数数据传递方式的集合体，基本涵盖了数据传递、气动分析、几何处理组件等软件工具集成，完成信号传输间的交互处理。在常规信号被处理分化为多个分辨率信号后，各离散信号代表了不同的原始信号强度，并且这些信号还伴随着一定的峰状信号点。将这些频率峰值进行计算，区别于高分辨信号成分，实现对信号的优化处理。而对于颜色重叠的色谱峰，究其根本其实就是不同成分色谱信号的叠加组成，其相较于普通型号而言，存在更多元化的信号变化处理模型[2]。

图1：水声探测器测试系统原理

图2：水听器信号处理系统工作流程

3 水声探测器测试系统软件设计

3.1 接收机信号参数模拟

接收机测试软件要模拟回波参数，对接收机组件上的增益进行控制码设定，并加载混频信号完成模拟回波调制。实际测试环节，系统将接收机的模拟信号进行处理，闭合第一通道开关，进行模拟信号加载，可以利用接收机将信号幅度及频率函数进行计算。在这个过程中，信号幅度的有效值不断增大，只需要找到最值函数，就能够获得不同水声信号的序号。利用自功率谱函数进行参数计算，完成该通道测试后，切换多路复用开关进行下一通道测试模拟，直至所有通道测试完毕。在接收机信号模拟过程中，其所传递数据包含了参数、频率、频宽等各个方面，实现了其存在的资源整合。可以利用该技术，整合庞大的水声探测数据信息及数据覆盖面，加强各系统之间的数据交流，利用接收机信号模拟，完成对相关信息的整理利用。它可以将各项数据进行统一整合，使得数据信息集中，形成更为多元化的参数形式，顺应了水声探测器测试系统要求的同时，促进相关数据的方便、快捷利用。想要更好地利用模拟数据整合，进行接收机信号管理，不仅需要有效解决内存和DI/O 等硬件瓶颈问题，更可以借助现代化科技的辅助，实现对单个信号的精准化提取，形成相对自动化的测试体系。

3.2 数字机组件信号识别

在水下环境中存在着大量的沉积岩，其中的微量放射元素含量存在着一定的差异性，通过数字机组件信号识别对不同环境中的微量元素情况进行探测，再根据探测结果根据一定指标进行分析，就能够实现水下反射元素信号识别需求。数字机组件测试软件流程与接受机组件测试软件流程相差无几，都能够提高对信号检测的强度，通过对放射性元素的差异性进行物质分析，区别在于激励信号加载为输出信号及激励命令。通过放射性元素检测来对水淹层进行模拟识别，进一步完善信号处理定位作业，由于自然伽马射线自身存在一定的放射性，会对人体及模拟环境造成一定伤害，所以操作人员要应用了Database Edior 的方法，并对水听器进行清理作业，保证整个水下数字机组件信号识别作业的安全性。利用Database Edior创建Database 文件，其中CAN 帧格式、帧ID、信号长度等参数都可以直接进行配置。一般情况下，数字机组件使用单位都会有一只专业水平较高，结构较为完善的设备维修诊断团队，负责日常工作中数字化设备的维修、护理工作。在参数模拟环节若出现意外故障，应对故障问题进行详细记录，与相关数据进行比对分析，降低再次发生故障的可能性，提高问题解决效率，避免因设备故障影响水声探测器测试系统软件工作效率[3]。

3.3 水听器信号处理系统

一般来说，水声探测器测试系统的水听器信号处理系统供电不稳定，这部分故障信息是整个测试系统运行过程中不可避免的环节，但通常几分钟后便可复原，因此这部分信息不需要进行处理。水声探测器测试系统中的DI/O 设备能够产生震动波，在经过反射后形成S 波与P 波，并在接收机的作用下进行电信号处理。由于P 波在水中的传播会造成一定的水压浮动变化，水听器在这种变化作用下会实现数据收集作用，如图2 所示。这种方式的信号处理优势在于，它能够保证所受到70%以上的反馈信号都是水声信号处理时产生的信息，并且对测试系统模拟环境，具备一定的阻隔作用。在数据采集环节，经过水下电缆进行电信号输送时，能够将其固定在记录库上，这部分电信号由Atmega128 单片机和ltc1606 采集芯片组成。该地区水声资源信息收集系统是利用水听器数据，在RS232串口的帮助下，将数据信息传到上位机，并由Labwindows 产生信号图形界面，帮助进行小波滤波算法计算，形成相应的信号对比，完成资源信号分析。在进行水听器信号处理时，要将信号中的高频部分进行提取，并使其脱离重叠状态，分量进行信号解析。常规小波变换多组重叠信号解析普遍为三个环节，其一，通过离散方式，将多组接收机模拟信号进行解析，使其成为离散逼近C(j)和离散细节D(j)；其二，在所有D(j)项目中，分别选取其中分辨率较高的离散细节D(k)，保证这个D(k)的倍数要高于1，且重组后其分辨率信号较高，能够直接应用于D(k)的项目信号研究。

3.4 发射机组件软件设计

在水声探测器测试系统软件中，发射机组件测试主要是检测负载箱输出，由于此输出为一段短调制脉冲信号，当信号加载完成后进行输出。由于有效信号和随机噪声在不同尺度上进行分解时存在着不同的传递特性和表现特征，利用超声波的反射原理实现对井下情况进行探测，系统中发射的超声信号在接触到信息后会发射回来，经过通道触发采集的处理将声波信号转化为电信号，工作人员再通过对电信号的分析了解水声信号实际情况。实际应用环节，其信号分解算法如下：首先，发射机组件激励信号为方波信号，通过对不同信号的优化分析，确定其适合的基小波，并构造相应的优化分解层次；其次，Daubechies 小波的重要特质就是其不仅是连续和正交的信号类型，更是支集最小的信号状态，因此在进行相应的油井探测噪声小波分解时，需要利用分解与重构算法进行计算；再次，为保证整体信号不发生变化，在信号输出过程中要保留所有的低频系数，也就是将不同噪音层对应下的小波系数与相应的阈值λ 进行比较，获得该点与阈值的差；最后，完成最后的信号变换，得到最底层信号后，经过各层高频处理，得出信号输出正常与否，并将线程关闭。

3.5 水声探测器测试计算

美国斯坦福大学的Donoho 和Johnstone 教授，在高斯白噪声基础上，完成了水声信号处理算法，并将这种算法称为“WaveletShrinkage”。它是CAN-FD 总线结合水声检测安全机制，形成的报文帧结构形式，能够保证10Mbps 通信速率以下的64 字节信息传输需求。常规水声探测器信号处理要具备轻量级要求，在有限的硬件资源管理作用下，进行水下通信传输运算，其自身要具备一定的防破解能力，避免出现信号处理误差，且发射机信息中的报文数据场中的字节数应高于最小加密块数量。可以使用AES 加密算法，其在数据计算环节强调对称计算，即双方运输数据同时计算，具备传输计算时间较短、兼容性强、安全性高等特点。在实际应用过程中，在某些频段中的水声信号频率更接近于Rayleigh 分布，而零均值、窄带高斯分布的峰值分布也是Rayleigh 分布。在水声探测器测试系统处理工作中，可以将其信号分布看为高斯型分布，结合接收机参数的变化，将整体信号处理视为零均值高斯水下信号变换过程[4]。

4 结论

通过虚拟化群集服务器技术，在保证信息数据准确的基础上，建立较为全面的水声探测器测试系统软件，实现虚拟服务器的自动化安全管理。随着计算机系统应用建设发展，各类开关切换等测试测量领域里常用功能单元设计，为水声探测器自动化测试系统提供参考。