CN117792538A - 一种车载天线的信号接收性能测试方法 - Google Patents

一种车载天线的信号接收性能测试方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种车载天线的信号接收性能测试方法，属于车载天线测试技术领域，本发明中将负载挂载在天线上，从而对天线施加不同模式的电磁波，不同模式的电磁波照射在天线上，根据负载上电压信号和电流信号的情况，提取出融合特征，根据融合特征，评估车载天线的接收性能，通过车载天线的电流和电压情况，反映车载天线接收时的性能情况，实现一种综合性的智能化的天线信号接收性能评估技术方案，解决现有技术中仅能对天线每一项具体测试数据进行分析，确定车载天线性能的问题。

Description

一种车载天线的信号接收性能测试方法
技术领域
本发明涉及车载天线测试技术领域，具体涉及一种车载天线的信号接收性能测试方法。
背景技术
车载天线的信号接收性能测试是为了确保天线设计符合预期的通信要求，并且能够在实际应用中有效地接收电磁波。车载天线作为无线通信系统中的关键组件，其性能直接影响到通信的质量和可靠性。因此，对车载天线进行准确的性能测试是非常重要的。
现有技术中对车载天线接收性能进行测试，通常采用各种专业仪器，例如：矢量网络分析仪（VNA）、天馈线分析仪、场强仪、功率计、阻抗图示仪等。现有通过每一项专业仪器进行测试，从而对每一项具体测试数据进行分析，确定车载天线性能，无法进行综合性的智能化的天线信号接收性能评估。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种车载天线的信号接收性能测试方法解决了现有的车载天线信号接收性能测试技术方案无法进行综合性的智能化的天线信号接收性能评估的问题。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种车载天线的信号接收性能测试方法，包括以下步骤：
S1、将负载与车载天线连接；
S2、对连接后的车载天线进行不同模式的电磁波照射；
S3、分别采集电磁波照射后负载的电流和电压，得到电流信号和电压信号；
S4、提取电流信号和电压信号的融合特征；
S5、根据融合特征，评估车载天线的接收性能。
本发明的有益效果为：本发明中将负载挂载在天线上，从而对天线施加不同模式的电磁波，不同模式的电磁波照射在天线上，根据负载上电压信号和电流信号的情况，提取出融合特征，根据融合特征，评估车载天线的接收性能，通过车载天线的电流和电压情况，反映车载天线接收时的性能情况，实现一种综合性的智能化的天线信号接收性能评估技术方案，解决现有技术中仅能对天线每一项具体测试数据进行分析，确定车载天线性能的问题。
进一步地，所述S2中电磁波的模式包括：TE波、TM波和TEM波。
进一步地，所述S4包括以下分步骤：
S41、采用卷积神经网络特征提取模型提取电流信号的电流特征；
S42、采用卷积神经网络特征提取模型提取电压信号的电压特征；
S43、根据电流特征和电压特征，得到融合特征。
进一步地，所述S41和S42中卷积神经网络特征提取模型包括：第一卷积层、转置运算层、乘法器M1、双通道注意模块、第二卷积层和下采样层；
所述第一卷积层的输入端作为卷积神经网络特征提取模型的输入端，其输出端分别与转置运算层的输入端和乘法器M1的第一输入端连接；
所述乘法器M1的第二输入端与转置运算层的输出端连接，其输出端与双通道注意模块的输入端连接；
所述第二卷积层的输入端与双通道注意模块的输出端连接，其输出端与下采样层的输入端连接；
所述下采样层的输出端作为卷积神经网络特征提取模型的输出端。
上述进一步地方案的有益效果为：本发明中设置转置运算层进行第一卷积层输出的转置运算，将转置运算后的数据与转置运算前的数据进行相乘，充分提取数据特征，再采用双通道注意模块进行双通道特征提取，进一步地提取出有效特征。
进一步地，所述双通道注意模块包括：第三卷积层、第四卷积层、第一注意力层、第二注意力层、乘法器M2、乘法器M3和加法器A1；
所述第三卷积层的输入端分别与第四卷积层的输入端、乘法器M2的第一输入端和乘法器M3的第一输入端连接，并作为双通道注意模块的输入端；
所述第一注意力层的输入端与第三卷积层的输出端连接，其输出端与乘法器M2的第二输入端连接；
所述第二注意力层的输入端与第四卷积层的输出端连接，其输出端与乘法器M3的第二输入端连接；
所述加法器A1的第一输入端与乘法器M2的输出端连接，其第二输入端与乘法器M3的输出端连接，其输出端作为双通道注意模块的输出端。
进一步地，所述第一注意力层的表达式为：
，其中，yi为第一注意力层的第i个输出，xi为第一注意力层的第i个输入，e为自然常数，wxi为第一注意力层的第i个输入xi的权重，bxi为第一注意力层的第i个输入xi的偏置，i为正整数。
进一步地，所述第二注意力层的表达式为：，其中，yj为第二注意力层的第j个输出，xj为第二注意力层的第j个输入，e为自然常数，j为正整数，M为第二注意力层的输入xj的数量。
上述进一步地方案的有益效果为：本发明中第一注意力层和第二注意力层采用不同的注意力公式，提高不同数据特征的注意力，在获取有效特征的同时，能提高获取特征的数量。
进一步地，所述S43中得到融合特征的表达式为：，其中，R为融合特征，I为电流特征，U为电压特征，α为电流特征I的比例系数，β为电压特征U的比例系数，α=0.5，β=0.5。
上述进一步地方案的有益效果为：本发明中将电流特征和电压特征进行融合处理，通过融合特征共同反映车载天线的接收情况。
进一步地，所述S5中评估车载天线的接收性能采用BP神经网络，BP神经网络包括：输入层、隐藏层和输出层，将融合特征作为输入层的输入，隐藏层采用tanh激活函数，输出层采用sigmoid激活函数。
上述进一步地方案的有益效果为：本发明综合车载天线的电流和电压特征，通过电流和电压特征反映车载天线的综合接收性能。
附图说明
图1为一种车载天线的信号接收性能测试方法的系统框图；
图2为卷积神经网络特征提取模型的结构示意图；
图3为双通道注意模块的结构示意图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
如图1所示，一种车载天线的信号接收性能测试方法，包括以下步骤：
S1、将负载与车载天线连接；
S2、对连接后的车载天线进行不同模式的电磁波照射；
S3、分别采集电磁波照射后负载的电流和电压，得到电流信号和电压信号；
S4、提取电流信号和电压信号的融合特征；
S5、根据融合特征，评估车载天线的接收性能。
在本实施例中，负载可选择电阻。
所述S2中电磁波的模式包括：TE波、TM波和TEM波。
所述S4包括以下分步骤：
S41、采用卷积神经网络特征提取模型提取电流信号的电流特征；
S42、采用卷积神经网络特征提取模型提取电压信号的电压特征；
S43、根据电流特征和电压特征，得到融合特征。
如图2所示，所述S41和S42中卷积神经网络特征提取模型包括：第一卷积层、转置运算层、乘法器M1、双通道注意模块、第二卷积层和下采样层；
所述第一卷积层的输入端作为卷积神经网络特征提取模型的输入端，其输出端分别与转置运算层的输入端和乘法器M1的第一输入端连接；
所述乘法器M1的第二输入端与转置运算层的输出端连接，其输出端与双通道注意模块的输入端连接；
所述第二卷积层的输入端与双通道注意模块的输出端连接，其输出端与下采样层的输入端连接；
所述下采样层的输出端作为卷积神经网络特征提取模型的输出端。
本发明中设置转置运算层进行第一卷积层输出的转置运算，将转置运算后的数据与转置运算前的数据进行相乘，实现构建二维数据，充分提取数据特征，再采用双通道注意模块进行双通道特征提取，进一步地提取出有效特征。
如图3所示，所述双通道注意模块包括：第三卷积层、第四卷积层、第一注意力层、第二注意力层、乘法器M2、乘法器M3和加法器A1；
所述第三卷积层的输入端分别与第四卷积层的输入端、乘法器M2的第一输入端和乘法器M3的第一输入端连接，并作为双通道注意模块的输入端；
所述第一注意力层的输入端与第三卷积层的输出端连接，其输出端与乘法器M2的第二输入端连接；
所述第二注意力层的输入端与第四卷积层的输出端连接，其输出端与乘法器M3的第二输入端连接；
所述加法器A1的第一输入端与乘法器M2的输出端连接，其第二输入端与乘法器M3的输出端连接，其输出端作为双通道注意模块的输出端。
所述第一注意力层的表达式为：，其中，yi为第一注意力层的第i个输出，xi为第一注意力层的第i个输入，e为自然常数，wxi为第一注意力层的第i个输入xi的权重，bxi为第一注意力层的第i个输入xi的偏置，i为正整数。
所述第二注意力层的表达式为：，其中，yj为第二注意力层的第j个输出，xj为第二注意力层的第j个输入，e为自然常数，j为正整数，M为第二注意力层的输入xj的数量。
本发明中第一注意力层和第二注意力层采用不同的注意力公式，提高不同数据特征的注意力，在获取有效特征的同时，能提高获取特征的数量。
所述S43中得到融合特征的表达式为：，其中，R为融合特征，I为电流特征，U为电压特征，α为电流特征I的比例系数，β为电压特征U的比例系数，α=0.5，β=0.5。
本发明中将电流特征和电压特征进行融合处理，通过融合特征共同反映车载天线的接收情况。
所述S5中评估车载天线的接收性能采用BP神经网络，BP神经网络包括：输入层、隐藏层和输出层，将融合特征作为输入层的输入，隐藏层采用tanh激活函数，输出层采用sigmoid激活函数。
本发明综合车载天线的电流和电压特征，通过电流和电压特征反映车载天线的综合接收性能。
本发明中将负载挂载在天线上，从而对天线施加不同模式的电磁波，不同模式的电磁波照射在天线上，根据负载上电压信号和电流信号的情况，提取出融合特征，根据融合特征，评估车载天线的接收性能，通过车载天线的电流和电压情况，反映车载天线接收时的性能情况，实现一种综合性的智能化的天线信号接收性能评估技术方案，解决现有技术中仅能对天线每一项具体测试数据进行分析，确定车载天线性能的问题。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种车载天线的信号接收性能测试方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、将负载与车载天线连接；
S2、对连接后的车载天线进行不同模式的电磁波照射；
S3、分别采集电磁波照射后负载的电流和电压，得到电流信号和电压信号；
S4、提取电流信号和电压信号的融合特征；
S5、根据融合特征，评估车载天线的接收性能。
2.根据权利要求1所述的车载天线的信号接收性能测试方法，其特征在于，所述S2中电磁波的模式包括：TE波、TM波和TEM波。
3.根据权利要求1所述的车载天线的信号接收性能测试方法，其特征在于，所述S4包括以下分步骤：
S41、采用卷积神经网络特征提取模型提取电流信号的电流特征；
S42、采用卷积神经网络特征提取模型提取电压信号的电压特征；
S43、根据电流特征和电压特征，得到融合特征。
4.根据权利要求3所述的车载天线的信号接收性能测试方法，其特征在于，所述S41和S42中卷积神经网络特征提取模型包括：第一卷积层、转置运算层、乘法器M1、双通道注意模块、第二卷积层和下采样层；
所述第一卷积层的输入端作为卷积神经网络特征提取模型的输入端，其输出端分别与转置运算层的输入端和乘法器M1的第一输入端连接；
所述乘法器M1的第二输入端与转置运算层的输出端连接，其输出端与双通道注意模块的输入端连接；
所述第二卷积层的输入端与双通道注意模块的输出端连接，其输出端与下采样层的输入端连接；
所述下采样层的输出端作为卷积神经网络特征提取模型的输出端。
5.根据权利要求4所述的车载天线的信号接收性能测试方法，其特征在于，所述双通道注意模块包括：第三卷积层、第四卷积层、第一注意力层、第二注意力层、乘法器M2、乘法器M3和加法器A1；
所述第三卷积层的输入端分别与第四卷积层的输入端、乘法器M2的第一输入端和乘法器M3的第一输入端连接，并作为双通道注意模块的输入端；
所述第一注意力层的输入端与第三卷积层的输出端连接，其输出端与乘法器M2的第二输入端连接；
所述第二注意力层的输入端与第四卷积层的输出端连接，其输出端与乘法器M3的第二输入端连接；
所述加法器A1的第一输入端与乘法器M2的输出端连接，其第二输入端与乘法器M3的输出端连接，其输出端作为双通道注意模块的输出端。
6.根据权利要求5所述的车载天线的信号接收性能测试方法，其特征在于，所述第一注意力层的表达式为：
，其中，yi为第一注意力层的第i个输出，xi为第一注意力层的第i个输入，e为自然常数，wxi为第一注意力层的第i个输入xi的权重，bxi为第一注意力层的第i个输入xi的偏置，i为正整数。
7.根据权利要求5所述的车载天线的信号接收性能测试方法，其特征在于，所述第二注意力层的表达式为：，其中，yj为第二注意力层的第j个输出，xj为第二注意力层的第j个输入，e为自然常数，j为正整数，M为第二注意力层的输入xj的数量。
8.根据权利要求3所述的车载天线的信号接收性能测试方法，其特征在于，所述S43中得到融合特征的表达式为：
，
其中，R为融合特征，I为电流特征，U为电压特征，α为电流特征I的比例系数，β为电压特征U的比例系数，α=0.5，β=0.5。
9.根据权利要求1所述的车载天线的信号接收性能测试方法，其特征在于，所述S5中评估车载天线的接收性能采用BP神经网络，BP神经网络包括：输入层、隐藏层和输出层，将融合特征作为输入层的输入，隐藏层采用tanh激活函数，输出层采用sigmoid激活函数。
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