范程龍 孫燚

摘要：當(dāng)前國(guó)內(nèi)的高分辨信號(hào)、寬帶信號(hào)、高維信號(hào)等技術(shù)發(fā)展非常迅速，使得如今已經(jīng)邁入大數(shù)據(jù)時(shí)代。本文簡(jiǎn)要介紹大數(shù)據(jù)環(huán)境背景的信號(hào)處理核心技術(shù)，并提出信號(hào)處理的發(fā)展方向。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；信號(hào)處理；信息融合

中圖分類號(hào)：TN911.7 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2018）06-0228-02

信號(hào)有著多種多樣的形式，由一維到高維，由窄帶到寬帶。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，信號(hào)處理的難度在不斷地增加，現(xiàn)如今信號(hào)處理早已由傳統(tǒng)領(lǐng)域拓展到社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、地理科學(xué)、能源、金融、天文等領(lǐng)域。由于信號(hào)數(shù)據(jù)有著復(fù)雜性、多樣性特點(diǎn)，所以為提高信號(hào)處理效果，就必須進(jìn)行信號(hào)信息融合處理。

1 多傳感器信息融合分析

1.1 傳感信息模型

事實(shí)上這一系統(tǒng)最初被運(yùn)用在軍事領(lǐng)域，在這種技術(shù)被人們開(kāi)發(fā)出越來(lái)越多的價(jià)值以后，這項(xiàng)系統(tǒng)被成功的引入到越來(lái)越多的領(lǐng)域。不同平臺(tái)所使用的不同類型傳感器，都可以做好信號(hào)數(shù)據(jù)的采集工作，有著十分豐富的數(shù)據(jù)內(nèi)容，不同數(shù)據(jù)之間可以形成互補(bǔ)的關(guān)系。以但傳感節(jié)點(diǎn)作為例子，但傳感節(jié)點(diǎn)所采集的信號(hào)數(shù)據(jù)精讀大多無(wú)法超過(guò)95%，為從多種、海量的數(shù)據(jù)信息中獲取精度高、價(jià)值高的信息，準(zhǔn)確判斷對(duì)象特征和屬性，就必須將不同類型信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。

現(xiàn)如今融合信息主要有混合模型、Dasarathy模型、瀑布模型、Boyd控制環(huán)、JDL數(shù)據(jù)融合模型這五種方法。五種模型中的每一種模型都有著不同的特征?；旌夏Ｐ鸵訢asarathy模型反饋迭代特征以及Boyed循環(huán)特征結(jié)合，運(yùn)用瀑布模型定義，實(shí)現(xiàn)與Dasarathy和JDL這兩種模型的級(jí)別聯(lián)系；以融合功能和融合任務(wù)為基礎(chǔ)便可以構(gòu)建Dasarathy模型；Boyd模型能夠詳細(xì)闡述模型高層處理；瀑布模型可以準(zhǔn)確區(qū)分模型底層功能；JDL模型這種模型能夠詳細(xì)劃分模型中層功能。

1.2 信息融合發(fā)展

多傳感器系統(tǒng)是一套數(shù)據(jù)信息儲(chǔ)量龐大的系統(tǒng)，每一個(gè)傳感器都能夠提供多樣、復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息。為更加快捷、方便的運(yùn)用傳感器多樣、海量的信息，就必須通過(guò)信息融合的辦法，優(yōu)化處理冗余、互補(bǔ)的信息，精準(zhǔn)判斷觀察對(duì)象根本屬性，提高系統(tǒng)運(yùn)作效能。選取信息融合方式必須以應(yīng)用場(chǎng)所為基本依據(jù)。目前信息融合問(wèn)題還無(wú)法運(yùn)用數(shù)字工具處理與描述，所以我們必須加快信息融合理論的豐富速度，建立合理、通用的問(wèn)題解決辦法。

2 智能傳感網(wǎng)

2.1 智能傳感器

傳感器主要依賴兩個(gè)基礎(chǔ)[1]：第一傳感器隨著硬件設(shè)備與科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，能夠在減少傳感器節(jié)點(diǎn)花費(fèi)的計(jì)算成本基礎(chǔ)上，達(dá)到信號(hào)處理目的。第二傳統(tǒng)傳感器原始數(shù)據(jù)往往有著非常龐大的數(shù)據(jù)量，且這一數(shù)據(jù)量是遠(yuǎn)高于感興趣信息量。智能傳感器非常青睞直接獲取讓人感興趣的信號(hào)，經(jīng)過(guò)傳輸、存儲(chǔ)與處理，完成信號(hào)的傳遞。

2.2 節(jié)點(diǎn)技術(shù)

在可視傳感網(wǎng)當(dāng)中，智能相機(jī)是非常經(jīng)典的傳感器[2]。它能夠?qū)崿F(xiàn)視頻處理、視頻壓縮與視頻采集功能于一體，共同繼承在嵌入式平臺(tái)，形成具有通信和視頻處理功能為一體的視頻相繼體系。借助于智能相機(jī)，我們能夠更加方便的將中心工作站計(jì)算機(jī)算法轉(zhuǎn)移到向極端，完成分布式的數(shù)據(jù)計(jì)算。我們都知道分布式計(jì)算可以增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展性、提高網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用可靠性、減少網(wǎng)絡(luò)通信的負(fù)荷，有著較大的優(yōu)勢(shì)，因此節(jié)點(diǎn)技術(shù)被人們予以了高度的重視。

2.3 傳感網(wǎng)計(jì)算

在傳感器的節(jié)點(diǎn)規(guī)模不斷增大的同時(shí)，大數(shù)據(jù)處理也成為了數(shù)據(jù)處理問(wèn)題，此時(shí)就必須運(yùn)用合理的手段解決智能傳感網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算技術(shù)問(wèn)題。如可視傳感網(wǎng)就非常詳細(xì)的解答了其與智能傳感網(wǎng)的計(jì)算相關(guān)技術(shù)，可視傳感網(wǎng)體系不同設(shè)備的關(guān)系是不同的，但視場(chǎng)間鄰接或覆蓋關(guān)系、攝像機(jī)空間關(guān)系都能歐使用視覺(jué)拓?fù)浔碚?。視覺(jué)拓?fù)溥@種結(jié)構(gòu)的計(jì)算可以使用源和匯，攝像機(jī)視場(chǎng)源和匯間存在的路徑建模，如使用圖來(lái)表示拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，那么圖中節(jié)點(diǎn)代表的就是源和匯，途中邊所達(dá)標(biāo)的則是源和匯連接路徑。

3 高速數(shù)字信號(hào)

3.1 挑戰(zhàn)與困境

目前高速信號(hào)的信息處理所需要迎接挑戰(zhàn)難度最大的方面：（1）由于數(shù)據(jù)量不斷提升，導(dǎo)致高速數(shù)據(jù)的處理壓力及傳輸壓力在不斷增加。（2）因民用領(lǐng)域?qū)Ω咝阅苄盘?hào)有著越來(lái)越高的信號(hào)處理要求，所以如何協(xié)調(diào)高性能信號(hào)民用使用關(guān)系也是非常關(guān)鍵的一面。（3）新型串行總線的傳輸有著非常廣泛的應(yīng)用與發(fā)展渠道，但并行傳輸在發(fā)展過(guò)程中卻遇到了較大的阻礙。

3.2 技術(shù)發(fā)展展望

為克服上述挑戰(zhàn)及問(wèn)題，高速信號(hào)的處理技術(shù)就必須面向高性能開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)總線架、高速多處理互聯(lián)技術(shù)、多核信號(hào)處理器三個(gè)方向發(fā)展[3]。

（1）建立由Rapid IO為核心的高性能嵌入互聯(lián)技術(shù)。目前高性能嵌入系統(tǒng)有著非常良好的發(fā)展態(tài)勢(shì)，這就會(huì)對(duì)芯片建與板件的互聯(lián)對(duì)可靠性、貸款等內(nèi)容提出非常嚴(yán)格的要求。Rapid IO能夠簡(jiǎn)化流控機(jī)制，降低軟件的復(fù)雜程度。這樣在操作時(shí)候就可以更加輕松、容易的利用軟件完成整個(gè)協(xié)議棧、重傳機(jī)制的糾錯(cuò)。并支持多樣化的傳輸模式，有著非常明顯的靈活性，可以輕易完成生機(jī)與拓展功能。此外這種技術(shù)還可以縮小傳輸?shù)臅r(shí)延，提高數(shù)據(jù)包傳輸效率。（2）建立多處理器、多核DSP并行處理的技術(shù)。雖然DSP能夠大大提高DSP及FPGA為內(nèi)核的信號(hào)處理工作需要。不過(guò)仍有許多問(wèn)題是現(xiàn)階段仍然沒(méi)有解決的。比如如何擺脫掉串行處理的約束和局限，以及如何解決語(yǔ)言并行限制都是技術(shù)人員需要左中考慮的內(nèi)容。（3）建立以串行交換為核心的高性能處理工具或平臺(tái)。這種技術(shù)不僅可以增強(qiáng)航空嵌入系統(tǒng)以及軍用系統(tǒng)的性能，同時(shí)還能夠大幅節(jié)約系統(tǒng)成本，有著低能耗，高效率的信息樹(shù)立體系。當(dāng)然僅憑單一的網(wǎng)絡(luò)交換并不能完全解決航空嵌入式、國(guó)防嵌入式應(yīng)用需求。為了使不同行業(yè)不同需求都能夠得到滿足，分層解決法就此誕生。國(guó)內(nèi)多處理器與DSP嵌入式的并行信號(hào)處理能力仍不夠成熟，正處于發(fā)展速度較為緩慢進(jìn)程，所以早日擺脫這種問(wèn)題和困境，就必須提高對(duì)高速信號(hào)處理芯片、處理系統(tǒng)自主技術(shù)支持，使高速數(shù)字信號(hào)處理芯片與處理系統(tǒng)能夠發(fā)揮出更大的功效，提高信號(hào)處理效果與水平。

4 結(jié)語(yǔ)

大數(shù)據(jù)環(huán)境下的信號(hào)處理工作面臨著非常復(fù)雜、繁多的挑戰(zhàn)。為處理海量的信號(hào)數(shù)據(jù)，就必須重點(diǎn)研究信息融合，從而早日達(dá)成信息融合的目的。在處理多元復(fù)雜的信息時(shí)，使用智能傳感技術(shù)、高速信號(hào)處理技術(shù)，以及高速信號(hào)的處理芯片提高信號(hào)處理效率與信號(hào)處理質(zhì)量。

參考文獻(xiàn)

[1]張培鐘，繆晨，趙陽(yáng)瑩等.雷達(dá)信號(hào)處理中大數(shù)據(jù)量FFT的實(shí)現(xiàn)[J].微波學(xué)報(bào)，2017，33（S1）：342-345.

[2]孫瑞華.大數(shù)據(jù)環(huán)境下關(guān)于信號(hào)處理的技術(shù)探討[J].自動(dòng)化與儀器儀表，2017（12）：16-17.

[3]唐震.大數(shù)據(jù)背景下的信號(hào)處理分析[J].中國(guó)新通信，2016，（21）：64.

Abstract：At present， the technology of high resolution signal， wideband signal and high dimension signal in China is developing very fast， and now it has entered the era of big data. This paper briefly introduces the core technology of signal processing in the background of big data environment， and puts forward the development direction of signal processing.

Key words：big data； signal processing； information fusion