基于云計算的電源線傳導(dǎo)信息泄漏信號識別方法

李慧芹

（國家電網(wǎng)有限公司客戶服務(wù)中心 信息運維中心，江蘇 南京 211161）

0 引 言

當前，電子設(shè)備的電源線在傳導(dǎo)信息時可能會出現(xiàn)信息泄漏情況，造成泄漏信號的產(chǎn)生[1]。由于設(shè)備中的泄漏信號主要由多條并行線路同時進行傳輸，并且線路之間的距離相對較小，使用時分法或頻分法很難完成對信號的接收，因此創(chuàng)新信號泄漏問題的接收方法是當前該領(lǐng)域研究人員的重點研究內(nèi)容[2]。云計算是一種常見的分布式計算方法，其可以計算處理海量數(shù)據(jù)并將相關(guān)的程序分解成為多個小程序，然后通過不同服務(wù)器的部署處理和分析數(shù)據(jù)，最終將各個小程序中的結(jié)果整合反饋到用戶端，以在更短的時間內(nèi)完成對數(shù)以萬計數(shù)據(jù)的處理。因此，本文將結(jié)合云計算技術(shù)以增加電源線傳導(dǎo)信息泄露信號識別的準確個數(shù)。

1 電源線傳導(dǎo)信息泄漏產(chǎn)生原因分析

電子設(shè)備與電源線連接后，在其運行過程中發(fā)生的泄漏問題主要來源于信號電流的時變現(xiàn)象[3]。連接后含有傳導(dǎo)信息的信號會隨著電磁波的發(fā)射逐漸耦合到線纜中，任何電子設(shè)備與電源線連接后，在電流發(fā)生改變時都會產(chǎn)生相應(yīng)的電磁波，而電磁波的強度與電流的變化率始終呈現(xiàn)出正比例關(guān)系變化。在電源線傳導(dǎo)信息泄漏信號中包含了大量敏感信息，這一部分信息的信號又被稱為紅信號，而不包含敏感信息的泄漏信號也被稱為黑信號。通過截取電源線傳導(dǎo)信息發(fā)出的泄漏信號，提取并分析其中的紅信號，可以為設(shè)備的穩(wěn)定運行提供保障。

2 基于云計算的電源線傳導(dǎo)信息泄漏信號識別方法設(shè)計

2.1 電源線傳導(dǎo)信息泄漏信號分析

本文采用梯形脈沖信號分析方法分析泄漏信號，基于電磁場原理，提取泄漏信號中的電源線傳導(dǎo)邊沿脈沖，進而獲取泄漏信號中存在的具體微分關(guān)系[4]。設(shè)目標函數(shù)為v，可得：

式中，v為傳導(dǎo)信息泄漏信號；K為常量；x為目標電源線中的信號。在此基礎(chǔ)上，準備電流鉗、分配器以及示波器各一臺，通過視頻線連接目標計算機，顯示泄漏信號微分關(guān)系的具體變化情況，得出泄漏信號波形。若出現(xiàn)泄漏信號波形變化幅度過大的現(xiàn)象，證明接收通道噪聲系數(shù)過大，或者接收通道特性不理想，需要通過空間電磁波感應(yīng)信號，提取邊沿脈沖，導(dǎo)入數(shù)據(jù)處理計算機，還原處理泄漏信號，剔除泄漏信號中存在的干擾脈沖，從而為后續(xù)泄漏信號準確識別提供保障[5]。

2.2 泄漏信號及泄漏特征識別參數(shù)提取

電源線傳導(dǎo)信息通常會受到外界噪聲的污染影響，因此需要對泄漏信號進行相應(yīng)的調(diào)制處理，然后提取泄漏信號及泄漏特征識別參數(shù)[6]。泄漏信號的特征參數(shù)提取樹形流程如圖1所示。

圖1 調(diào)制信號特征參數(shù)提取樹形流程圖

由圖1所示，先判斷在對泄漏信號提取的瞬間，其零中心歸一化瞬時值σmax是否小于泄露信號幅度質(zhì)譜的密度最大值tmax。對泄漏信號進行歸一化的目的是去除泄漏信號中由于電源線傳導(dǎo)信道傳輸造成的增益影響，利用零中心歸一化瞬時值進行判斷主要是用于區(qū)分泄漏信號調(diào)制的調(diào)制方式，使用多進制數(shù)字頻率調(diào)制[7]。若上述判斷成立，則再次判斷零中心非弱信號段內(nèi)瞬間相位非線性分量的標準差γap是否小于零中心非弱信號段內(nèi)瞬間相位非線性分量絕對值的標準差tap，以此判斷泄漏信號是利用正交相移鍵控方式還是利用多進制數(shù)字頻率調(diào)制或多進制數(shù)字相位調(diào)制。最后根據(jù)上述判斷結(jié)果，將特征結(jié)果按照不同泄漏信號的特征進行劃分，從而完成對泄漏信號及泄漏特征識別參數(shù)提取。

2.3 基于云計算的泄漏信號識別臨界點確定

本文引入云計算技術(shù)，確定電源線傳導(dǎo)信息泄漏信號識別臨界點[8]。首先利用云計算確定泄漏信號提取的合適范圍，利用該算法規(guī)定收斂時間達到規(guī)定范圍。其次在識別過程中統(tǒng)計不同動態(tài)融合策略，區(qū)分識別每一個泄漏信號的具體特征參數(shù)，并根據(jù)上文對應(yīng)的調(diào)制方法統(tǒng)計分布情況設(shè)置具體泄漏特征參數(shù)[9]。最后若發(fā)現(xiàn)連續(xù)的進化率均小于規(guī)定的最小值，則將其轉(zhuǎn)入迭代運行中，完成對最優(yōu)解的求解，同時該結(jié)果即為泄漏信號識別臨界點[10]。假設(shè)臨界點為χ，若利用式（1）求解出的結(jié)果為v＜χ或v=χ，則表示該信號為正常傳導(dǎo)信號，若v＞χ，則表示該信號為泄漏信號。

通過云計算提取到的泄漏信號特征參數(shù)，還可根據(jù)輸出不同特征的信號閾值對其進行識別目標映射。首先采用隱含特征χ1閾值判斷多進制電源線傳導(dǎo)信息泄漏信號，其次采用隱含特征χ2閾值判斷二進制電源線傳導(dǎo)信息泄漏信號，以此類推完成χ3、χ4、χ5…χn等多個隱含泄漏信號特征閾值在不同泄漏信號調(diào)制識別目標中的映射，最后通過決策樹結(jié)構(gòu)不斷調(diào)整隱含泄漏信號特征閾值，以完成對電源線傳導(dǎo)信息泄漏信號的識別。

3 對比實驗

3.1 實驗準備

為驗證本文設(shè)計方法的效果，將其與傳統(tǒng)泄漏信號識別方法即文獻[3]方法進行對比實驗。本文確定電源線傳導(dǎo)技術(shù)參數(shù)及對應(yīng)數(shù)值和規(guī)格后，設(shè)置信號的傳輸速率為2 400 b/s，采樣頻率為50 kHz，載波為40 kHz，利用軟件隨機產(chǎn)生150個信號，其中可以正常傳導(dǎo)信息的信號為30個，泄漏信號120個，泄漏信號中包括60個邊沿脈沖的泄漏信號及60個非邊沿脈沖的泄漏信號。

3.2 實驗結(jié)果與分析

結(jié)合上述實驗準備完成對比實驗后，在兩種方法的識別結(jié)果中隨機截取5段識別到的電源線傳導(dǎo)信息泄漏信號。對比兩種方法識別準確識別泄漏信號的個數(shù)，并將結(jié)果記錄如表1所示。

表1 兩種識別方法準確識別個數(shù)對比

由表1中的數(shù)據(jù)可以看出，在針對電源線傳導(dǎo)信息泄漏信號進行識別時，本文方法無論是對邊沿脈沖泄漏信號識別還是對非邊沿脈沖泄漏信號識別的正確識別個數(shù)均明顯多于傳統(tǒng)識別方法，最高可完全識別，因此可見本文方法的優(yōu)越性。

4 結(jié) 論

本文結(jié)合云計算技術(shù)研究了當前電源線傳導(dǎo)信息泄漏信號識別問題，通過實驗證明，本文方法能夠有效增加泄漏信號的精準識別個數(shù)。在后續(xù)的研究中，還將針對泄漏信號的不同類型給出相應(yīng)的處理對策，以此在發(fā)現(xiàn)泄漏信號的第一時間降低或避免信息的缺失，進一步提高電源線傳導(dǎo)的穩(wěn)定性。