基于深度学习和低频通信阵列的无线面隔离装置设计

基于深度学习和低频通信阵列的无线面隔离装置设计

李莹，匡雅鑫，郑扬毅，蔡晓烽，朱行威

摘要：近年来，我国建筑在规模和层次上都发展到了一个新的高度，同时建筑施工安全管理也越发受到人们重视。为更经济有效地为各类场所提供安防保护，提出一种无线防盗装置，该装置包括信号收发模块、微处理器、无线传输模块、电源模块、报警模块。分析了一种基于深度学习和低频通信阵列的无线面隔离装置设计。实验结果表明，该装置能够很好地实现障碍物体检测，实现准确而及时的报警。

关键词：深度学习；阵列；安防保护；防盗报警。。

中图分类号：TN74；TP368.1  文章编号：1674-2583(2019)05-00013-03

DOI：10.19339/j.issn.1674-2583.2019.05.004

中文引用格式：李莹，匡雅鑫，郑扬毅，蔡晓烽，朱行威.基于深度学习和低频通信阵列的无线面隔离装置设计[J].集成电路应用, 2019, 36(05): 13-15.

Design of Wireless Surface Isolation Device Based on Deep Learning and Low Frequency Communication Array

LI Ying, KUANG Yaxin, ZHENG Yangyi, CAI Xiaofeng, ZHU Xingwei

Abstract — In recent years, building scale and level in China have developed to a new height. At the same time, building construction safety management has been more and more important. In order to provide security protection for various places more economically and effectively, this paper proposes a wireless anti-theft device, which includes signal transceiver module, microprocessor, wireless transmission module, power supply module and alarm module. This paper describes the design of a wireless surface isolation device based on deep learning and low frequency communication array. The experimental results show that the device can detect obstacles and alarm accurately and timely.

Index Terms —  deep learning, array, security protection, guard against theft, alarm device.

1  引言

近年来，一些施工场地内部多存在危险区域，急需安全防范措施阻止非工作人员的进入。然而，据非正式统计，我国发生工程误闯造成人身伤害的工程超过了半数，其中大型工程、偏僻地区工程和工期长的工程几乎是必然发生的事件。传统的防盗防闯入措施主要包括人力看护、监控摄像两大方面。此类措施多存在信赖度低，人工看护成本高，安装要求复杂等问题。鉴于此，为设计一种优越于现市面上其他安全防护系统，利用 MIMO 低频通信系统构建无线安全防护面，设计非法闯入施工现场的人或物体实时快速检测系统具有极高的现实意义和广泛的应用前景[1-4]。

针对电力施工现场安全要求，采用 MIMO 低频通信系统构建无线安全防护面，设计非法闯入施工现场的人或物体实时快速检测系统；采用多维时频混合特征提取由于闯入引起的无线信号变化特征；采用卷积神经网络进行训练和识别。该装置包括信号收发模块、微处理器、无线传输模块、电源模块、报警模块。主要针对低频信号的发生以及信号采集进行基于 A/D 芯片及单片机构成的低频信号发生器的设计、信号接收以及后期信号发生改变的特征提取及识别。在构建相对齐全的仪器实时监测数据库基础上，提出构造一种通过低频信号生成及接收器件分开放置、信号进行点对点传输构造相对安全的无线安全防护面。

2  设计方案

无线面隔离装置设计总体方案图如图 1 所示。

将信号发生端以及信号接收端保持分开放置状态。DDS 调制芯片是整个系统的核心部件。系统上电后，在程序被烧进单片机 STM32F103C8T6 的基础上，信号发生端开始产生低频的正弦信号，接收端启动后，信号采集开始，此时可在信号接收端的电路板信号观察接口检测出接收信号，当信号发生器与信号接收器之间存在障碍物遮挡时，接收端上的报警器即实现报警。

  2.1 硬件的设计

该装置包括信号收发模块、报警模块、微处理器、无线传输模块、电源模块。其中无线传输模块用以传输微处理器与报警模块的信号。电源模块用以为整个装置供电。

    2.1.1 信号收发模块

信号收发模块由单片机 STM32F103C8T6、信号发生器、信号接收器、滤波器、定向天线，D/A转换器构成。

单片机将频率控制字发送给信号接收器，在信号发生器的输出端口得到所需的正弦信号，将输出信号通过滤波器进行滤波处理。信号发生器设置为多组且同时设置与之对应的多组信号接收器形成低频信号通信阵列。所述信号接收器将接收到的信号发送给微处理器进行信号特征提取与识别，其中微处理器利用多维时频混合特征提取信号变化特征并采用卷积神经网络进行训练和识别，当低频信号在传输过程中通过障碍物遮挡时信号传输功率发生改变，通过微处理器将其转化为波形方差作为参考信息，若超过预设阈值，记录相关数据并通过无线传输模块将波形方差传输给报警模块进行报警。

    2.1.2 报警模块

报警模块由单片机 STM32F103C8T6、窗口电压比较器、延时控制电路、多谐振荡器电路、电源，报警元件组成。

窗口电压比较器包括 RP1、R4、R5、R6、R7、RP2、D1、D2、IC3、IC4；延时控制电路由IC5、R8、R9、R10、C4、C5、C6、BG，SCR 组成；多谐振荡器电路由芯片 IC4、R11、R12，C8 和 C9 构成；报警元件由 R13、D3、D4、N/O，LED 灯和无绳电话机组成。IC3、IC4、IC5 为带有真差动输入的四运算放大器。SCR 为可控硅整流器，型号为 SN101。

当刚接通 15 V 电源时，IC5 的正负极电压分别为 V-＝R9／(R9＋R8) ，V+＝0 V 随着时间的推移，V+ 的值逐渐升高，当 t 约为 1 μs 时，V+ 达到 10 V，所以当接通电源时间约小于 1 μs 内，IC5 输出低电平 BG 不导通，SCR 的 A 极为低电平，当接通电源时间约大于 1 μs 时，IC5 输出高电平，使 BG 导通，SCR 的 A 极为高电平。

这样在接通电源约小于 1μs 的时间内，无论监视区内是否有活动的人体或物体，由于没有给多谐振荡器供电而处于不工作的状态，不产生报警信号。接通电源约 1μs 后，IC5 输出高电平，BG 导通，SCR 的 A 极为高电平，如果没有人体或物体经过两个信号源之间移动，IC3、IC4 都输出低电平，SCR 不导通，多谐振荡器处于不工作的状态，不产生报警信号；当有人或物体经过无线面隔离区域之间移动时，反射回来的信号与原信号产生频移，微处理器把微弱的频移信号进行放大、限幅等措施，通过单片机 B 取得和物体移动相关的直流电平。此电平与窗口电压比较器的基准电压相比较输出高电平，SCR 导通，多谐振荡器的 IC6 投入工作，IC6  的 4 脚所接的 N/O 接至无绳电话机报警。

具体电路图如图 2 所示。

    2.1.3 微处理器

本实验装置主要采用 STM32F103C8T6 单片机，是一款基于 ARM Cortex-M 内核 STM32 系列的 32 bit 的微控制器，程序存储器容量是 64 kB，工作频率为 72 MHz。所有型号的器件都包含 3 个 12 bit的 ADC、4 个通用 16 bit 定时器和 2 个 PWM 定时器，还包含标准和先进的通信接口：多达 2 个 I2C、3 个 SPI、2 个 I2S、1 个 SDIO、5 个 USART、一个 USB 和 1 个 CAN。

    2.1.4 无线传输模块

采用灵活数据报文自定义，自定义本地串口采集指令，自动采集传感器数据，自动打包上传的 4G 通信模块与单片机通过串口连接，完成硬件配置与软件设计。天线收到信号后采用两种处理，其一是初步判断信号状况是否异常，通过无线报警装置即时报警；其二，针对误报现象，采用 4G 无线传输将接收到的信号数据发送至后台，通过神经网络分析进一步精确判断信号受阻程度，若判定有人通过则自动拨打特定号码进行报警。

    2.1.5 硬件的整体思路

信号发生器实验平台环境如图 3 所示，首先单片机将频率控制字发送给信号接收器，在信号发生器的输出端口得到所需的正弦信号，将输出信号通过滤波器进行滤波处理。滤波器的中心频率通过单片机 A 按照信号发生器的输出频率进行设置，D/A 转换器控制输出低频信号的幅度，由定向天线加大信号传输距离并与对应的多组信号接收器形成低频信号通信阵列，构成无线面隔离区域。

信号接收器将接收到的信号发送给微处理器进行信号特征提取与识别，其中微处理器利用多维时频混合特征提取信号变化特征并采用卷积神经网络进行训练和识别，当低频信号在传输过程中通过障碍物遮挡时信号传输功率发生改变，通过微处理器将其转化为波形方差作为参考信息，若超过预设阈值，记录相关数据并通过无线传输模块将波形方差传输给报警模块进行报警。

  2.2 软件的设计

本装置采用 ADI 公司的 DDS 芯片 AD9959 配以单片机 STM32F103C8T6 实现高稳定度的低频信号发生器。单片机的控制程序包括按链程序、输出频率显示程序、AD9959 初始设置程序以及按键指令与 AD9959 控制指令间的转换程序。流程如图 4 所示，开始单片机会对 AD9959 进行一些初始设置，包括时钟选择, 串口传输模式设置，初始频率输出设置等,初始输出频率为 1 MHz，不调制。同时在显示屏上显示频率和相应的调制模式，等查询到有按键按下时，首先在显示屏上显示相应按键指令,然后等到确认按键按 F 后，才进行相应的指令处理，对 AD9959 进行改变输出信号的控制。所以，当确认键不按下时，单片机不会改变向 AD9959 传输的控制指令。

3  装置使用结果分析

一对低频通信阵列无线隔面的使用结果：当有任何物体出现在此装置的信号收发装置之间时（信号收发装置的最大距离为 50 m），值将信号接收装置发出的信号将超过预设阈值，最终将波形方差通过无线传输模块传输给报警模块，报警模块发出报警声响。

多对低频通信阵列无线隔面的使用结果：当物体通过该隔离面时，信号接收器将接收到的信号发送给微处理器对多组信号进行信号的特征识别与提取，通过数据库来判断该入侵生物是否为人类以及其移动速度。若识别结果为人类则触发警报；若不是则不做报警处理。

4  结语

随着我国建筑业的发展，以及人们对建筑施工安全管理的日益重视。使得无线防盗装置在施工场地的需求愈发的强烈。为更经济有效地为各类场所提供安防保护，本文章提出了一种低频通信阵列的无线隔面。该低频通信阵列的无线隔面中采用了单片机低频信号发生器，这种信号发生器有如下特点：数值精确、性能稳定、操作方便，并且合成发生器产生高精度、低失真的正弦波或方波电压。是一个很有应用前景的信号收发装置。

在信号通过上述信号接收器之后，通过微处理器对所传输的进行预处理，并对其特征进行相关提取的过程，对信号进行取样分组。最后，使用 BP 神经网络进行相关训练，分析是否有入侵者，若有则警报器发生警报。最终经过一系列的检测，证明该设计是可用于建筑场地安全防护的低频、高精度、高速率、稳定的报警设施。并且，可以看出该设计有很广的应用前景，值得继续开发研究并丰富其功能。

参考文献

[1] 刘军,张洋,严汉宇.例说STM32[M].北京：北京航空航天大学出版社.2011.

[2] 胡雷,曾春年,方丹丹.基于AD7008的数字DDS信号发生器的实现[J].控制工程,2007(S1):133- 135+138.

[3] 魏祎,邓鹏.基于STC89C52单片机的无线安防报警系统设计[J].信息通信,2018(10):63-64.

[4] 聂祥羿,王自强,高国升.应用DDS芯片AD9835开发的一种高精度频率信号发生器[J].电子技术应用,2001(06):62-64.

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