張丙辛,賈欣蕊
(哈爾濱工程大學,黑龍江 哈爾濱 150001)
以往在采集數據過程中,單片機對ADC、存儲器與外圍電路內。直接采用MCU調控各路AID轉換過程,一方面,增加了I/O資源的占用量;另一方面,也耗用過多時間調控與檢測A/D過程。FPGA技術有時鐘頻率高、內部延時短暫、運轉快速、工效高等諸多優勢,帶有充實的I/O儲備資源,在采集多路數據上表現出強大的適用性,能快速、高效率地完成數據處理任務,有廣袤的應用空間。
針對信道內傳送的信息,若有目的性地進行擾亂,則被接收信號質量降低是必然事實,后果通常是信息量降低或傳送過程切斷。解讀目標信號時域或轉換域內的屬性,為提升信號綜合利用率提供理論支持。近年來,DSP、FPGA技術的研發均有跨越式發展,本文擬定基于DSP、FPGA研發設計出信號采集系統。
模擬、數字電路均是系統硬件電路的重要構成,前者的作用以放大處置輸入信號為主,多配置放大器等精密度較高的裝置。歷經規范化處理流程后獲得三路輸出信號,其中,有兩路被傳送至數字電路內并轉型為控制信號,另一路則被整合至A/D轉換電路內。數字電路聚集成FPGA(EPF10K20TC144-4)芯片,A/D轉換芯片(AD1674)功能在于把數據轉型為數字喜好,而后調控信號流通及各類控制模塊。當探測儀感知并探測到信號后,順勢將其傳送至放大電路內,首級前置線性放大電路對脈沖信號做出放大處置。模數電路的作用主要是將擬化量轉型成數字量,其驅動脈沖信號編譯過程,為計算機處理操作創造便利條件。模數電路精確度高低是影響其分辨率、轉化準確度的主要因素,因此,在選定分析器AID芯片時,需綜合考慮轉換速率、精度指標。AD1674芯片有12位,轉換時間10μs,非線性為±1/2LSB,功耗200MW。

圖1 通信信號采集程序圖
擬化人類對模糊信息的闡述形式,推導出模糊控制算法,基于個體既往知識總結形成的模糊規則庫和模糊處理后的參照值一一匹配,導出逆模糊化數據,該數據傳遞出的最后決策和人腦做出的邏輯化推理有高度相似性。模糊調控比較計算機和規則庫后,將其轉型為具有較高辨識度的語言(如圖1)。
交通控制系統在運作過程中,針對接收到的信號要做出相應的轉換等處置。大部分情景下,使用MCU調控通信控制系統階段,受自身指令周期策的約束,通常會造成其運轉過程遲緩,因此,本次設計中使用編程難度較小、快速運行的FPGA芯片。在設計信號采集系統實踐中,FPGR技術運行時需有兩塊FPGA芯片輔佐,一塊安放于采集系統的發送端,另一塊被定位于A/D轉換器與運算放大器共同構成的信號接收端。
在信號采集系統運作過程中,控制器發揮協調作用。ADC0809地址選擇器對各道通道采集信息過程均能產出控制行為,而后針對存管于RAM內的ADC0809二進制數據,程序自動建設讀寫模型并作出闡釋(如圖2)。
在相同時間點于十字路口落實兩個不同方向的采集任務所用時間,被統稱為相位。在現實交通調控內,單個十字路口一般會被細化為東、南、西、北四方向的直行向與轉彎向,因此單個十字路口持有四種相位。為確保系統能快捷辨識、采集數據信息,于多路并行工況下能快速轉變信道方位信息,將客觀因素對信號波段形成的擾動降至最低。因此,本文提出了采用多相位控制法(如圖3)。

圖2 基于四相位十字交叉路口通行圖

圖3 多相位控制法
該控制法由數個小型相位流程構成,對不同流程任務間信息流做出交融處理,達成全面采集、高效率共享通信信息資源的目的。本系統中的任意一個小程序均可追隨另一個程序任務的運作節奏,同步落實收集信息的任務,并經由最后的通信機制傳送與處理信息。
為達成自動化控制,應先檢測通行車輛有關參數。把控制器安置于十字路口中間部位,而后將流量測控儀安設于各條路段的入口端,把用于檢測地感線圈的檢測儀敷設于和各條路面下端相距100m處。用于測定即時相位車輛的同行頻率,并將其設定為做出是否測定下一個相位決策的重要憑據。結合動態采集到的車流信息,有規劃地調整相位次序,進而滿足不同工況條件下提出的交通需求。
基于模糊算法概念,若檢測到某相位車流量數值偏低時,可減縮對應相位啟動時間。為降低誤檢風險,確保背后列隊車輛安穩、有序推進,在相位啟動10s后采允許檢測器運作。而若一相位上車流偏多時,則建議適當延長相位的啟動時間,但分析到其他相位上車輛狀態,因此,要明確規定不能超出預定的時長上限值。為更有效地調控相位啟動的時間參數,本文規劃了圖4所示的神經網絡結構。
結合業內對模糊算法做出的定義,當檢測到某個相位的車流量減少時,可以短縮該項目啟動的時間長度。為規避誤檢情況,確保后面排隊的車輛能安全順利通行,在相位啟動后10s檢測器才開始運作。
以FPGA為基礎設計出的交通控制系統測算快速、過程安穩、能快捷性地調控各相位狀態等,這就預示這改系統能及時收集到車多路并行車流量信息,基于模糊算法深度分析后,有針對性地進行調控。為有效彌補現存交通控制系統運行時暴露出的不足,進而更有效地應對城鎮區特殊時期交通阻塞的問題,利用VHDL語言編程設計信號采集系統,并且于Quartus II平臺仿真擬化系統運作模式。仿真結果表明,該系統能結合車流動態改變情況,快速做出切實可行的整頓措施,如圖5。

圖4 神經網絡結構圖
在數據處理模塊中,DSP先利用BOOTLEADE流程,將存儲在Flash內的程序代碼遷徙至芯片內RAM,快速運轉流程。程序先進行初始化,落實至雙口RAM的通信。收集的數據短期內會被存儲于雙口RAM內,當采集的數據達到一定量并可以建組時,DSP芯片對其做出處理。
本系統自適應濾波器使用16階FIP濾波器,用等同信號作為參照信號d(n)與輸入信號x(n),選用上一時刻測算出的偏差值對本時刻濾波器系數做出修正。用自適應濾波算法處置一路輸入信號x(n)以后,CCS3.3于計算機上能動態化的呈現出處理后的波形。
為更好地迎合系統對功能與技術提出的要求,擬定對系統進行擬化檢測。檢測結果表明:不同電路模塊持有的各功能指標均具有較高的邏輯性,系統運行數據處置結果和軟件仿真后產出值間完全統一,提示能高效率地調控多路并行車流量。圖6為模擬仿真結果。

圖5 通信系統結構程序圖

圖6 并行通信信號仿真結果圖示
和傳統并行通信信號相位檢測結果,能清楚地認識到在計算機協助下,建設現實交通情況的仿真模型,能更精確的預估交通狀態,在采集多路并行通信信號方面表現出良好效能。并且在信號冗雜繁多的工況下,該系統運行過程相對穩定,信號傳導過程步調基本統一,基本無偏差形成,和傳統法相比,用時減少率高于50.0%。
現代私家車數量有不斷上漲態勢,城市交通堵塞成為廣大公眾關注的一個社會性問題。交通控制系統在交通系統內占據核心地位,因此,本文規劃設計了以FPGA技術為基礎的信號采集系統,通過設計實驗發現,該系統能快捷地采集車輛的通行頻率,促進系統與數據源交互過程,且還能智能化做出有關調控策略,實用性較強。