CN107220574B - 信号识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种信号识别方法，包括：采集待识别信号，在单个电源基准信号周期内，连续采集n2段信号数据，储存数据段最小的信号数据作为待识别信号；计算待识别信号的信号能量，结合AD采样频率，根据待识别信号的频率建立不同频率点的数据库，每一频率点对应匹配一组数据地址，对待识别信号的频率按数据库内的数据地址进行相关能量计算得出待识别信号的信号能量；识别待识别信号，对比预设的标签信号的阀值，若待识别信号的信号能量大于标签信号的阀值，则判定待识别信号是否为标签信号。上述信号识别方法能在干扰源强的条件下识别出标签信号。

Description

信号识别方法

技术领域

本发明涉及电子商品防盗技术领域，特别是涉及一种信号识别方法。

背景技术

EAS(Electronic Article Surveillance，电子商品防盗)系统主要是安装在服装店、零售店等开放式商店出入口，在该出入口形成一定范围的检测区，当商品上未去活标签经过该检测区时，检测设备通过检测该标签信号并识别信号，如果为有效的标签信号，设备输出声光报警提示，以达到对商品的保护。随着商场店铺的环境越来越复杂，噪声源越来越多，在很大程度上影响了设备对标签信号的检测，从而造成设备检测距离近，易误报和漏报。目前使用的识别方法比较简单，由于在单个电源基准信号周期内，设备的工作频率比较低，所以易造成如下问题：第一、受不同厂家的设备同频干扰；第二、当环境噪声太大时，易将标签信号淹没，造成设备无法检测被淹没的信号，只有标签信号强度大于噪声源时，设备才能正确识别。这样的设备对信号强度较为微小的标签信号无法识别或识别不清，因此大大降低了设备的检测效果，从而造成设备只能适用于一些环境较好的场合，不利于市场的推广。

发明内容

基于此，有必要针对目前的电子商品防盗系统对信号强度较为微小的标签信号无法识别或识别不清的问题，提供一种信号识别方法。

一种信号识别方法，包括：

采集待识别信号，在单个电源基准信号周期内，连续采集n2段信号数据，储存数据段最小的信号数据作为待识别信号；

计算待识别信号的信号能量，结合AD采样频率，根据所述待识别信号的频率建立不同频率点的数据库，每一频率点对应匹配一组数据地址，对所述待识别信号的频率按数据库内的数据地址进行相关能量计算得出所述待识别信号的信号能量；

识别待识别信号，对比预设的标签信号的阀值，若所述待识别信号的信号能量大于标签信号的阀值，则判定所述待识别信号是否为标签信号。

在其中一个实施例中，所述采集待识别信号步骤包括：

所述单个电源基准信号周期包括n2个时间长度相等且连续的采集时间单位T2，每一个所述采集时间单位T2内采集一所述待识别信号1次，获取n2个所述待识别信号，存储数据段最小的信号数据为待识别信号值tn。

在其中一个实施例中，所述采集待识别信号包括以下步骤，步骤一：在时间单位T2内，采集第一待识别信号，转换并存储第一待识别信号为待识别信号值t1；

步骤二：在时间单位T2内，采集第二待识别信号，转换第二待识别信号的数据值，对比第一待识别信号值t1与第二待识别信号值，存储数值较小的待识别信号为待识别信号值t2；

步骤三：在时间单位T2内，采集第三待识别信号，转换第三待识别信号的数据值，对比待识别信号值t2与第三待识别信号值，存储数值较小的待识别信号为待识别信号值t3；

步骤四：重复步骤二和步骤三n次，存储数值较小的待识别信号为待识别信号值tn。

在其中一个实施例中，所述采集待识别信号步骤，包括：发射激活信号，所述激活信号用于激活待识别信号；接收激活后的待识别信号。

在其中一个实施例中，所述计算待识别信号的信号能量步骤，包括：基于预设的低频段的参考频率f1，根据最小相干算法对待识别信号值tn的低频段进行小信号相干识别，获取噪声能量N4；基于预设的中频段的参考频率f2，根据最小相干算法对待识别信号值tn的中频段进行小信号相干识别，获取信号能量S；基于预设的高频段的参考频率f3，根据最小相干算法对待识别信号值tn的高频段进行小信号相干识别，获取噪声能量N5。

在其中一个实施例中，所述最小相干算法包括以下计算公式：

预设AD采样频率为F，预设AD的采样频率为F＝kf1或F＝kf2或F＝kf3，设待识别信号为x(m)＝s(m)+n(m)，s(m)为标签信号，n(m)为噪声信号，

其中，R(k)为信号能量，L为待识别信号的数据段总采样点数，m为采样的点，k为偏移量，

设标签信号的功率为s，噪声信号的功率为n。

在其中一个实施例中，所述识别待识别信号步骤，包括：预设的标签信号阀值N，当S/N4＞N，且S/N5＞N时，判定待识别信号值tn为标签信号。

在其中一个实施例中，一种信号识别系统，包括：最小数据采集模块、数据处理模块和标签信号识别模块，其中

所述最小数据采集模块用于采集并存储数据段最小的待识别信号的待识别信号值tn，

所述数据处理模块用于基于预设的低频段的参考频率f1，获取待识别信号值tn的低频段噪声能量N4；基于预设的中频段的参考频率f2，获取待识别信号值tn的中频段信号能量S；及基于预设的高频段的参考频率f3，获取待识别信号值tn的高频段噪声能量N5；

所述标签信号识别模块预设有标签信号阀值N，当待识别信号值tn的信号能量符合S/N4＞N，且S/N5＞N条件时，则判定待识别信号为标签信号。

上述信号识别方法，筛选出n2段信号数据中最小数据段，数据段越小，说明受到的干扰越小，储存数据段最小的信号数据作为待识别信号，减小周围环境干扰信号的影响，然后结合AD采样频率，根据所述待识别信号的频率建立不同频率点的数据库，对所述待识别信号的频率按数据库内的数据地址进行相关能量计算得出所述待识别信号的不同频率点的信号能量，通过信号能量与阀值的比较，识别出标签信号。

附图说明

图1为其中一个实施例的信号识别方法的流程图；

图2为其中一个实施例的采集待识别信号步骤的流程图；

图3为其中一个实施例的采集待识别信号步骤一的流程图；

图4为其中一个实施例的计算待识别信号的信号能量步骤的流程图；

图5为其中一个实施例的信号识别系统的流程图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

一种信号识别方法，包括：

步骤S10：采集待识别信号，在单个电源基准信号周期内，连续采集n2段信号数据，储存数据段最小的信号数据作为待识别信号。

步骤S20：计算待识别信号的信号能量，结合AD采样频率，根据待识别信号的频率建立不同频率点的数据库，每一频率点对应匹配一组数据地址，对待识别信号的频率按数据库内的数据地址进行相关能量计算得出待识别信号的信号能量。

步骤S30：识别待识别信号，对比预设的标签信号的阀值，若待识别信号的信号能量大于标签信号的阀值，则判定待识别信号是否为标签信号。

上述信号识别方法，筛选出n2段信号数据中最小数据段，数据段越小，说明受到的干扰越小，储存数据段最小的信号数据作为待识别信号，减小周围环境干扰信号的影响，然后结合AD采样频率，根据待识别信号的频率建立不同频率点的数据库，对待识别信号的频率按数据库内的数据地址进行相关能量计算得出待识别信号的不同频率点的信号能量，通过信号能量与阀值的比较，识别出标签信号。

在其中一个实施例中，采集待识别信号步骤S10包括：

单个电源基准信号周期包括n2个时间长度相等且连续的采集时间单位T2，每一个采集时间单位T2内采集一待识别信号1次，获取n2个待识别信号，存储数据段最小的信号数据为待识别信号值tn。

具体为：步骤一S110：在时间单位T2内，采集第一待识别信号，转换并存储第一待识别信号为待识别信号值t1；

步骤二S120：在时间单位T2内，采集第二待识别信号，转换第二待识别信号的数据值，对比第一待识别信号值t1与第二待识别信号值，存储数值较小的待识别信号为待识别信号值t2；

步骤三S130：在时间单位T2内，采集第三待识别信号，转换第三待识别信号的数据值，对比待识别信号值t2与第三待识别信号值，存储数值较小的待识别信号为待识别信号值t3；

步骤四S140：重复步骤二和步骤三n次，存储数值较小的待识别信号为待识别信号值tn。数据最小的待识别信号值tn里的噪声信号最小。

在其中一个实施例中，采集待识别信号的步骤一S110，包括：步骤S111发射激活信号，步骤S112激活信号用于激活待识别信号或干扰源；步骤S113接收激活后的待识别信号。具体为，通过最小数据采集模块发射激活信号，激活信号激活待激活的标签信号，再通过最小数据采集模块接收标签信号或干扰源信号或两者组合信号作为待识别信号。

在其中一个实施例中，计算待识别信号的信号能量步骤S30，包括：步骤S310，基于预设的低频段的参考频率f1，根据最小相干算法对待识别信号值tn的低频段进行小信号相干识别，获取噪声能量N4。步骤S320，基于预设的中频段的参考频率f2，根据最小相干算法对待识别信号值tn的中频段进行小信号相干识别，获取信号能量S。步骤S330，基于预设的高频段的参考频率f3，根据最小相干算法对待识别信号值tn的高频段进行小信号相干识别，获取噪声能量N5。

在其中一个实施例中，最小相干算法包括以下计算公式：

预设AD采样频率为F，预设AD的采样频率为F＝kf1或F＝kf2或F＝kf3，设待识别信号为x(m)＝s(m)+n(m)，s(m)为标签信号，n(m)为噪声信号，

其中，R(k)为信号能量，L为待识别信号的数据段总采样点数，m为采样的点，k为偏移量，

设标签信号的功率为s，噪声信号的功率为n。

采用最小相干算法，因为有用信号具有周期性和相似性，而噪声具有随机性，所以在知道有用信号的频率f1或f2或f2时，然后通过设定AD的采样频率为F＝kf1或F＝kf2或F＝kf3，这样一个有用的周期信号就可以被检测出k个点，通过这一周期特性，就可以将淹没于噪声中的有用信号提取出来。

根据最小相干算法，得知有用信号相关能量得到S2(L-k)倍的提升，而噪声信号的噪声功率最大为N2，所以信噪比SNR＝S2(L-k)/N2，至少提高了(L-k)倍。

在其中一个实施例中，识别待识别信号步骤，包括：预设的标签信号阀值N，当S/N4＞N，且S/N5＞N时，判定待识别信号值tn为标签信号。其中低频点能量为N4，中频点能量为S，高频点能量为N5，当S/N4＞N，且S/N5＞N时，判定为一个标签信号。为了提高底层控制器的运算速度，在已知有用信号的频率范围时，设定某一些频率点作为有用信号，然后根据这些有用信号频率点计算出偏移量k＝F/f1或k＝F/f2或k＝F/f3，根据偏移量计算出计算公式所需的采样信号地址数组，即采样数据在存储器中的地址，然后依次提取存储器中的数据，按照计算公式做最小相干算法。通过计算出的这些频点能量大小，取最大的作为该段数据的频率。从而识别出有用信号的频率，通过对有用信号的判定是否为标签信号。

在其中一个实施例中，一种信号识别系统40，包括：最小数据采集模块41、数据处理模块42和标签信号识别模块43，其中，最小数据采集模块41用于采集并存储数据段最小的待识别信号的待识别信号值tn，数据处理模块42用于读取待识别信号值tn后，基于预设的低频段的参考频率f1，获取待识别信号值tn的低频段噪声能量N4。数据处理模块42用于读取待识别信号值tn后，基于预设的中频段的参考频率f2，获取待识别信号值tn的中频段信号能量S。数据处理模块42用于读取待识别信号值tn后，基于预设的高频段的参考频率f3，获取待识别信号值tn的高频段噪声能量N5。

标签信号识别模块43预设有标签信号阀值N，当待识别信号值tn的信号能量符合S/N4＞N，且S/N5＞N条件时，则判定待识别信号为标签信号。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (3)

1.一种信号识别方法，其特征在于，包括：

采集待识别信号，在单个电源基准信号周期内，连续采集n2段信号数据，储存数据段最小的信号数据作为待识别信号；

计算待识别信号的信号能量，结合AD采样频率，根据所述待识别信号的频率建立不同频率点的数据库，每一频率点对应匹配一组数据地址，对所述待识别信号的频率按数据库内的数据地址进行相关能量计算得出所述待识别信号的信号能量；

识别待识别信号，对比预设的标签信号的阀值，若所述待识别信号的信号能量大于标签信号的阀值，则判定所述待识别信号是否为标签信号；

所述采集待识别信号步骤包括：

所述单个电源基准信号周期包括n2个时间长度相等且连续的采集时间单位T2，每一个所述采集时间单位T2内采集一所述待识别信号1次，获取n2个所述待识别信号，存储数据段最小的信号数据为待识别信号值tn；

所述采集待识别信号包括以下步骤，步骤一：在时间单位T2内，采集第一待识别信号，转换并存储第一待识别信号为待识别信号值t1；

步骤二：在时间单位T2内，采集第二待识别信号，转换第二待识别信号的数据值，对比第一待识别信号值t1与第二待识别信号值，存储数值较小的待识别信号为待识别信号值t2；

步骤三：在时间单位T2内，采集第三待识别信号，转换第三待识别信号的数据值，对比待识别信号值t2与第三待识别信号值，存储数值较小的待识别信号为待识别信号值t3；

步骤四：重复步骤二和步骤三n次，存储数值较小的待识别信号为待识别信号值tn；

所述采集待识别信号步骤，包括：发射激活信号，所述激活信号用于激活待识别信号；接收激活后的待识别信号；

所述计算待识别信号的信号能量步骤，包括：基于预设的低频段的参考频率f1，根据最小相干算法对待识别信号值tn的低频段进行小信号相干识别，获取噪声能量N4；基于预设的中频段的参考频率f2，根据最小相干算法对待识别信号值tn的中频段进行小信号相干识别，获取信号能量S；基于预设的高频段的参考频率f3，根据最小相干算法对待识别信号值tn的高频段进行小信号相干识别，获取噪声能量N5；

所述最小相干算法包括以下计算公式：

预设AD采样频率为F，预设AD的采样频率为F＝kf1或F＝kf2或F＝kf3，设待识别信号为x(m)＝s(m)+n(m)，s(m)为标签信号，n(m)为噪声信号，

其中，R(k)为信号能量，L为待识别信号的数据段总采样点数，m为采样的点，k为偏移量，

设标签信号的功率为s，噪声信号的功率为n。

2.根据权利要求1所述的信号识别方法，其特征在于，所述识别待识别信号步骤，包括：预设的标签信号阀值N，当S/N4＞N，且S/N5＞N时，判定待识别信号值tn为标签信号。

3.一种信号识别系统，其特征在于，包括：最小数据采集模块、数据处理模块和标签信号识别模块，其中

所述最小数据采集模块用于采集并存储数据段最小的待识别信号的待识别信号值tn，

所述数据处理模块用于基于预设的低频段的参考频率f1，获取待识别信号值tn的低频段噪声能量N4；基于预设的中频段的参考频率f2，获取待识别信号值tn的中频段信号能量S；及基于预设的高频段的参考频率f3，获取待识别信号值tn的高频段噪声能量N5；

所述标签信号识别模块预设有标签信号阀值N，当待识别信号值tn的信号能量符合S/N4＞N，且S/N5＞N条件时，则判定待识别信号为标签信号。

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