CN106533591A - 一种小型基站电磁干扰识别方法 - Google Patents

一种小型基站电磁干扰识别方法 Download PDF

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Abstract

一种小型基站电磁干扰识别方法，建立典型信号/典型器件的电磁频谱表征数理模型，对典型信号/典型器件的电磁频谱特征进行量化表征，构建电磁频谱特征量化表征集合，基于典型信号/典型器件的电磁频谱特征量化表征集合，建立小型基站的电磁频谱特征量化表征集合，根据小型基站的电磁频谱特征量化表征集合与典型信号/典型器件的电磁频谱特征量化表征集合的匹配程度，识别小型基站的电磁干扰信号类型。本发明能够快速定位电磁干扰源头，提高电磁兼容设计效率，抑制干扰，满足民用电磁兼容标准。

Description

一种小型基站电磁干扰识别方法
技术领域
本发明涉及无线通信中的电磁兼容设计领域，尤其涉及一种小型基站电磁干扰识别方法。
背景技术
现代通讯设备系统构成复杂，表现为系统高度集成、信号体制多样、电路结构复杂、元器件众多。不同电子设备产生各种类型的电磁发射，超过了各类标准的限定水平，造成严重的电磁干扰问题。由于电磁干扰表现形式多样化，干扰源种类难以一一厘清，给电磁兼容设计带来了困难。传统的电磁兼容问题分析方法是根据测试结果，寻找电磁干扰源，然后进行整改加固措施。这需要设计人员具有丰富的工程经验，对设备电路结构非常了解，同时确定电磁干扰源的过程往往具有反复性，需要耗费较大的人力、物力，从而延长了设计周期，增加了设计成本。传统的电磁兼容分析方法具有较大的局限性，电磁兼容问题的解决方案可移植性较差。
发明内容
本发明提供一种小型基站电磁干扰识别方法，从信号域和器件域建立电磁干扰源与电磁频谱特征的数理关联，提出基本电磁频谱特征量化表征集合，对小型基站的输出电磁频谱进行特征提取，并与基本电磁频谱特征量化表征集合进行量化比对，识别出电磁干扰的类型，快速定位电磁干扰源头，提高电磁兼容设计效率，并通过在射频电路引入低通滤波器的方法，抑制干扰，满足民用电磁兼容标准。
为了达到上述目的，本发明提供一种小型基站电磁干扰识别方法，包含以下步骤：
步骤S1、建立典型信号/典型器件的电磁频谱表征数理模型；
步骤S2、对典型信号/典型器件的电磁频谱特征进行量化表征，构建电磁频谱特征量化表征集合；
步骤S3、基于典型信号/典型器件的电磁频谱特征量化表征集合，建立小型基站的电磁频谱特征量化表征集合；
步骤S4、根据小型基站的电磁频谱特征量化表征集合与典型信号/典型器件的电磁频谱特征量化表征集合的匹配程度，识别小型基站的电磁干扰信号类型。
所述的步骤S1中，建立典型信号/典型器件的电磁频谱表征数理模型的方法包含：
运用时-频域变换工具对典型时域信号进行电磁频谱分析，获得的电磁频谱用以进行电磁频谱特征提取和分析；
运用电路仿真工具对典型器件进行电磁频谱仿真，获得的电磁频谱用以进行电磁频谱特征提取和分析。
所述的典型时域信号包含：周期信号、振铃信号、脉冲信号、平稳信号、非平稳信号；
采用傅里叶变换对周期性信号和振铃信号进行频域分析；采用快速傅里叶变换对离散信号进行频域分析；采用短时傅里叶变换对脉冲信号进行频谱分析；采用小波变换对非平稳信号进行频域分析。
所述的典型器件包含：开关电源模块、调制解调模块、信号放大模块、频率源模块、晶振。
所述的步骤S2中，对典型信号/典型器件的电磁频谱特征进行量化表征的方法包含：按照自顶向下次序逐步分解设定量化表征指标，利用电磁频谱特征量化表征指标对典型信号/典型器件的电磁频谱特征进行特征提取和标识，形成电磁频谱特征量化表征集合。
所述的电磁频谱特征量化表征指标包含三个层级的量化指标：
第一层级量化指标包含：频段、带宽、峰值；频段包含：低频和中频；带宽包含：高频、宽频和窄频；峰值包含：第一峰值和第二峰值；
第二层级量化指标包含：谐波、包络、噪底；谐波包含：基波、间距和个数；包络包含：宽度、间距和谐波间距；噪底包含：共模和差模；
第三层级量化指标包含：基波判断、间距均匀性、包络中心、间距均匀性、环境噪底、共模噪底、差模噪底。
所述的电磁频谱特征量化表征集合包含电磁频谱特征量化表征指标以及该表征指标的权重因子，所有权重因子总和为100％。
所述的步骤S3中，建立小型基站的电磁频谱特征量化表征集合的方法包含：利用电磁频谱特征量化表征指标对小型基站的电磁频谱特征进行特征提取和标识，形成小型基站的电磁频谱特征量化表征集合。
所述的步骤S3中，所述的步骤S4中，识别小型基站的电磁干扰信号类型的方法包含：
步骤S4.1、采用匹配度函数计算小型基站的电磁频谱特征量化表征集合与典型信号/典型器件的电磁频谱特征量化表征集合的匹配程度；
所述的匹配度函数Ma_degree(n)等于所有匹配的电磁频谱特征量化表征指标的权重因子的总和；
步骤S4.2、对小型基站电路进行器件分析，对匹配程度较高的干扰信号类型进行识别。
在识别出小型基站的电磁干扰信号类型之后，还进行步骤S5、对识别出来的小型基站电磁干扰信号类型进行验证；
根据识别出的干扰信号类型，对小型基站电路进行参数调整后，利用电磁频谱特征量化表征指标对小型基站的电磁频谱特征重新进行特征提取和标识，形成小型基站的电磁频谱特征量化表征集合，如果干扰信号得到抑制，则说明对干扰信号类型的识别是正确有效的。
本发明从信号域和器件域建立电磁干扰源与电磁频谱特征的数理关联，提出基本电磁频谱特征量化表征集合，对小型基站的输出电磁频谱进行特征提取，并与基本电磁频谱特征量化表征集合进行量化比对，识别出电磁干扰的类型，快速定位电磁干扰源头，提高电磁兼容设计效率，并通过在射频电路引入低通滤波器的方法，抑制干扰，满足民用电磁兼容标准。
附图说明
图1是本发明提供的一种小型基站电磁干扰识别方法的流程图。
图2是典型信号/典型器件的电磁频谱数理表征和量化表征的示意图。
图3a是小型基站正面结构图。
图3b是小型基站背面结构图。
图4a是小型基站低频段输出频谱。
图4b是小型基站高频段输出频谱。
图5是对小型基站电路进行参数调整后的低频段输出频谱。
图6是振铃信号的频谱图。
具体实施方式
以下根据图1～图6，具体说明本发明的较佳实施例。
如图1所示，本发明提供的一种小型基站电磁干扰识别方法，包含以下步骤：
步骤S1、建立典型信号/典型器件的电磁频谱表征数理模型；
步骤S2、对典型信号/典型器件的电磁频谱特征进行量化表征，构建电磁频谱特征量化表征集合；
步骤S3、基于典型信号/典型器件的电磁频谱特征量化表征集合，建立小型基站的电磁频谱特征量化表征集合；
步骤S4、根据小型基站的电磁频谱特征量化表征集合与典型信号/典型器件的电磁频谱特征量化表征集合的匹配程度，识别小型基站的电磁干扰信号类型；
步骤S5、对识别出来的小型基站电磁干扰信号类型进行验证。
电磁干扰源表现形式具有多样性：在时域上表现为失真的波形信号等；在频域上表现为某段或某点的超标频谱信号；在设备上表现为某一电路模块或者组件；在能量传播形式上表现为传导与辐射类型；在模式上可表现为共模形式和差模形式等。
如图2所示，所述的步骤S1中，建立典型信号/典型器件的电磁频谱表征数理模型的方法包含：
运用时-频域变换工具对典型时域信号进行电磁频谱分析，获得的电磁频谱用以进行电磁频谱特征提取和分析；
运用电路仿真工具对典型器件进行电磁频谱仿真，获得的电磁频谱用以进行电磁频谱特征提取和分析。
所述的典型时域信号包含：周期信号、振铃信号、脉冲信号、平稳/非平稳信号等。
方波信号数学表示形式为：
其中A为幅度，T为周期，τ为单个周期T内高电平时间。
脉冲信号(双指数形式)的数学表示形式为：
F(t)＝A(e-at-e-bt) (2)
其中，A为幅度，a和b为衰减系数。
振铃信号的数学表示形式为：
其中A为幅度，T为周期，τ为单个周期T内高电平时间，wi为角频率，a为衰减系数。
周期性信号和振铃信号，可以采用傅里叶变换(FT)进行频域分析；离散信号可以采用快速傅里叶变换(FFT)进行频域分析；脉冲信号由于时间短暂，并且局部特征显著，可以采用短时傅里叶变换(STFT)进行频谱分析；非平稳信号，周期性差，并且频谱特征往往体现在变化的细节中，可以采用小波变换(WT)分析其频谱特征。
所述的典型器件包含：开关电源模块、调制解调模块、信号放大模块、频率源模块、晶振等。
通讯系统包含的电子器件模块例如开关电源(DC-DC)模块、调制解调模块以及晶振器件等，都具有典型的频谱特征，比如开关电源模块以及晶振器件的电磁频谱具有宽频带、谐波幅度高等特点，调制/解调模块具有明显的包络频谱以及谐波频谱特征。
在电路仿真软件中建立电路模型，设定相应的输入参数并执行仿真，然后在输出端口观察电路模块输出频谱，分析频谱特征。
典型信号/典型器件的输出电磁频谱具有共性与差异性，例如方波信号与振铃信号均为周期信号，其电磁输出频谱具有丰富的谐波分量，但是谐波的幅度会有差别；脉冲信号为宽频带信号；开关电源模块、晶振等产生的信号也具有较多的谐波分量，并且通常集中在低频段范围；调制解调模块输出频谱具有同时具有包络与谐波特性，信号放大模块输出具有非线性特性。为了更深入分析不同器件/信号的电磁频谱共性与差异性，按照不同层级提出电磁频谱特征量化指标，以确定电磁频谱特征的唯一性量化表征。
如图2所示，所述的步骤S2中，对典型信号/典型器件的电磁频谱特征进行量化表征的方法包含：
按照自顶向下次序逐步分解设定量化表征指标，利用电磁频谱特征量化表征指标对典型信号/典型器件的电磁频谱特征进行特征提取和标识，形成电磁频谱特征量化表征集合。
所述的电磁频谱特征量化表征指标包含三个层级的量化指标：
第一层级量化指标包含：频段、带宽、峰值等；频段包含：低频和中频；带宽包含：高频、宽频和窄频；峰值包含：第一峰值和第二峰值；
第二层级量化指标包含：谐波、包络、噪底等；谐波包含：基波、间距和个数；包络包含：宽度、间距和谐波间距；噪底包含：共模和差模；
第三层级量化指标包含：基波判断、间距均匀性、包络中心、间距均匀性、环境噪底、共模噪底、差模噪底等；
具体量化表征指标见表2。
表2电磁频谱特征量化表征指标
基于电磁频谱特征量化表征指标，对典型信号/典型器件的电磁频谱进行量化表示，建立每一种信号/典型器件的电磁频谱特征量化表征集合。例如：振铃信号的电磁频谱特征量化表征集合：{频段(5％)、谐波峰值(5％)；谐波基波(20％)、谐波个数(5％)、谐波间距(20％)；谐波间距均匀性(25％)，不确定因素(20％)}，并按照集合每一项内容对振铃信号的刻画程度设定权重因子，权重因子主要根据器件/信号的频谱类型特征来确定，一般的规律是器件/信号独有的频谱特征，权重因子大，非特有的频谱特征，权重因子小，比如谐波是振铃的最基本特征，其权重设定值也较大，所有权重因子总和为100％。
小型基站采用新一代低功耗蓝牙(BLE)技术，通过对外发射电磁信号，实现与手机、电脑等的通信。其工作在工业科学医疗(ISM)频段，具体范围为2.4GHz～2.484GHz，带宽约为80MHz，相对带宽为3％。
如图3a和图3b所示，小型基站电路主要包含四个组成部分，分别是设置在介质材料上的ARM射频芯片、射频电路、蓝牙天线以及电源。小型基站的外形为圆形，直径为41毫米，结构紧凑，电路元器件分布在狭小空间内，带来电磁兼容问题。在设计过程中，对小型基站的射频电路输出信号进行测量，除了正常输出的ISM频段信号外，在低频段出现了未知信号，如图4a和图4b所示，导致低频段发射超标，不满足民用电磁兼容标准。
所述的步骤S3中，建立小型基站的电磁频谱特征量化表征集合的方法包含：
利用电磁频谱特征量化表征指标对小型基站的电磁频谱特征进行特征提取和标识，形成小型基站的电磁频谱特征量化表征集合。
本实施例中，在小型基站电路射频输出端口，测量输出信号的电磁频谱。如图3b所示，在低频段0Hz～200MHz出现了未知干扰信号，如图4b所示，在高频段2.4GHz～2.45GHz为正常射频输出信号。根据步骤2中的电磁频谱特征量化表征指标，对频谱输出特征(低频段)进行逐项比对，有对应项则纳入小型基站的电磁频谱特征量化表征集合，最终获得完整的待识别电磁频谱(小型基站射频输出低频段频谱)特征表征集。
所述的步骤S4中，识别小型基站的电磁干扰信号类型的方法包含：
步骤S4.1、采用匹配度函数计算小型基站的电磁频谱特征量化表征集合与典型信号/典型器件的电磁频谱特征量化表征集合的匹配程度；
所述的匹配度函数Ma_degree(n)等于所有匹配的电磁频谱特征量化表征指标的权重因子的总和；
匹配度函数表示待识别的小型基站的电磁频谱特征量化表征集合与典型信号/典型器件的电磁频谱特征量化表征集合的吻合程度；
例如，计算待识别的小型基站的电磁频谱与振铃信号的匹配函数：
Ma_degree(n)＝5％(频段)*1+5％(谐波峰值)*0+20％(谐波基波)*1+5％(谐波个数)*0+20％(谐波间距)*1+25％(谐波间距均匀性)*1+20％(不确定因素)*0＝70％；
如图6所示，振铃信号的频谱呈梳子状，主要集中在低频段，幅度按照一定规律分布；对比小型基站的电磁频谱与振铃信号的频谱，来确定匹配函数的设定值为0还是1：均有低频段部分1、谐波峰值分布不同0、都有谐波基波1、谐波个数不同0、谐波有间距1、谐波间距均匀1，不确定因素尚无0；
对于小型基站射频输出低频段频谱，按照匹配度函数计算方法，其与振铃信号、晶振信号、开关电源的匹配程度较高，因此，干扰有较大可能性是振铃、晶振、开关电源中的一种或几种叠加；
步骤S4.2、对小型基站电路进行器件分析，对匹配程度较高的干扰信号类型进行识别；
本实施例中，小型基站电路中，经过器件分析得到：ARM射频芯片具有内部时钟，最高频率为1MHz；射频电路包含晶振器件，频率为15MHz；天线为无源器件，起到信号放大作用；电源为纽扣电池，提供直流；如图4a所示，匹配程度较高的干扰信号的谐波间隔为15MHz，且均匀分布，因此识别判定在0Hz～150MHz频段出现的干扰信号为15MHz晶振谐波干扰。
所述的步骤S5中，对识别出来的小型基站电磁干扰信号类型进行验证的方法包含：
根据识别出的干扰信号类型，对小型基站电路进行参数调整后，利用电磁频谱特征量化表征指标对小型基站的电磁频谱特征重新进行特征提取和标识，形成小型基站的电磁频谱特征量化表征集合，如果干扰信号得到抑制，则说明对干扰信号类型的识别是正确有效的。
本实施例中，根据射频电路具体结构进行电路参数调整，在晶振的外围电路引入低通滤波器(还可以采用接地，或者屏蔽等措施)，在小型基站射频输出端口重新检测信号，输出信号频谱如图5所示，其低频干扰得到有效抑制，谐波干扰幅度约有10dB的下降，从而证明干扰确实来自15MHz晶振，且基于电磁频谱特征的电磁干扰识别方法是有效的。
本发明从信号域和器件域建立电磁干扰源与电磁频谱特征的数理关联，提出基本电磁频谱特征量化表征集合，对小型基站的输出电磁频谱进行特征提取，并与基本电磁频谱特征量化表征集合进行量化比对，识别出电磁干扰的类型，快速定位电磁干扰源头，提高电磁兼容设计效率，并通过在射频电路引入低通滤波器的方法，抑制干扰，满足民用电磁兼容标准。
尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。

Claims (10)

1.一种小型基站电磁干扰识别方法，其特征在于，包含以下步骤：
步骤S1、建立典型信号/典型器件的电磁频谱表征数理模型；
步骤S2、对典型信号/典型器件的电磁频谱特征进行量化表征，构建电磁频谱特征量化表征集合；
步骤S3、基于典型信号/典型器件的电磁频谱特征量化表征集合，建立小型基站的电磁频谱特征量化表征集合；
步骤S4、根据小型基站的电磁频谱特征量化表征集合与典型信号/典型器件的电磁频谱特征量化表征集合的匹配程度，识别小型基站的电磁干扰信号类型。
2.如权利要求1所述的小型基站电磁干扰识别方法，其特征在于，所述的步骤S1中，建立典型信号/典型器件的电磁频谱表征数理模型的方法包含：
运用时-频域变换工具对典型时域信号进行电磁频谱分析，获得的电磁频谱用以进行电磁频谱特征提取和分析；
运用电路仿真工具对典型器件进行电磁频谱仿真，获得的电磁频谱用以进行电磁频谱特征提取和分析。
3.如权利要求2所述的小型基站电磁干扰识别方法，其特征在于，所述的典型时域信号包含：周期信号、振铃信号、脉冲信号、平稳信号、非平稳信号；
采用傅里叶变换对周期性信号和振铃信号进行频域分析；采用快速傅里叶变换对离散信号进行频域分析；采用短时傅里叶变换对脉冲信号进行频谱分析；采用小波变换对非平稳信号进行频域分析。
4.如权利要求2所述的小型基站电磁干扰识别方法，其特征在于，所述的典型器件包含：开关电源模块、调制解调模块、信号放大模块、频率源模块、晶振。
5.如权利要求2所述的小型基站电磁干扰识别方法，其特征在于，所述的步骤S2中，对典型信号/典型器件的电磁频谱特征进行量化表征的方法包含：按照自顶向下次序逐步分解设定量化表征指标，利用电磁频谱特征量化表征指标对典型信号/典型器件的电磁频谱特征进行特征提取和标识，形成电磁频谱特征量化表征集合。
6.如权利要求5所述的小型基站电磁干扰识别方法，其特征在于，所述的电磁频谱特征量化表征指标包含三个层级的量化指标：
第一层级量化指标包含：频段、带宽、峰值；频段包含：低频和中频；带宽包含：高频、宽频和窄频；峰值包含：第一峰值和第二峰值；
第二层级量化指标包含：谐波、包络、噪底；谐波包含：基波、间距和个数；包络包含：宽度、间距和谐波间距；噪底包含：共模和差模；
第三层级量化指标包含：基波判断、间距均匀性、包络中心、间距均匀性、环境噪底、共模噪底、差模噪底。
7.如权利要求5所述的小型基站电磁干扰识别方法，其特征在于，所述的电磁频谱特征量化表征集合包含电磁频谱特征量化表征指标以及该表征指标的权重因子，所有权重因子总和为100%。
8.如权利要求7所述的小型基站电磁干扰识别方法，其特征在于，所述的步骤S3中，建立小型基站的电磁频谱特征量化表征集合的方法包含：利用电磁频谱特征量化表征指标对小型基站的电磁频谱特征进行特征提取和标识，形成小型基站的电磁频谱特征量化表征集合。
9.如权利要求8所述的小型基站电磁干扰识别方法，其特征在于，所述的步骤S3中，所述的步骤S4中，识别小型基站的电磁干扰信号类型的方法包含：
步骤S4.1、采用匹配度函数计算小型基站的电磁频谱特征量化表征集合与典型信号/典型器件的电磁频谱特征量化表征集合的匹配程度；
所述的匹配度函数Ma_degree(n)等于所有匹配的电磁频谱特征量化表征指标的权重因子的总和；
步骤S4.2、对小型基站电路进行器件分析，对匹配程度较高的干扰信号类型进行识别。
10.如权利要求9所述的小型基站电磁干扰识别方法，其特征在于，在识别出小型基站的电磁干扰信号类型之后，还进行步骤S5、对识别出来的小型基站电磁干扰信号类型进行验证；
根据识别出的干扰信号类型，对小型基站电路进行参数调整后，利用电磁频谱特征量化表征指标对小型基站的电磁频谱特征重新进行特征提取和标识，形成小型基站的电磁频谱特征量化表征集合，如果干扰信号得到抑制，则说明对干扰信号类型的识别是正确有效的。
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