感应装定码型品质评价量化方法

毛瑞芝， 沈晓军， 李杰， 张改丽

(1.北京理工大学 机电学院，北京 100081；2.中国人民解放军63961部队，北京 100012；3.中国北方车辆研究所，北京 100072)



感应装定码型品质评价量化方法

毛瑞芝1， 沈晓军2， 李杰1， 张改丽3

(1.北京理工大学 机电学院，北京 100081；2.中国人民解放军63961部队，北京 100012；3.中国北方车辆研究所，北京 100072)

针对能量与信息在同一通道感应装定的码型选择问题，提出一种感应装定信息码型品质评价方法的量化方法. 利用层次分析法建立了关于功率传输、直流分量、带宽、同步性能和误码性能等评价参数的数学模型，根据所建数学模型及相关的评价准则，获得了不同编码对应的评价函数值，占空比编码在能量与信息同一通道感应装定的环境下具有较优的性能，通过能量传输实验、功率谱密度仿真、误码率仿真的方法验证了此量化方法可以简便、有效地用于对引信感应装定码型品质进行择优选择.

引信；感应装定；码型；量化分析；层次分析法

选择什么样的信号，包括确定码元脉冲的波形及码型，对于一个引信感应装定系统来说是至关重要的. 为了在传输信道中获得优良的传输特性，需要将信号变换为适应于信道传输特性的传输码，即进行适当的码型变换. 引信的装定过程不同于一般的通信系统，尤其是当能量和信息的传输使用同一传输通道时[1-4]，其码型选择有其特殊情况，应该综合考虑编码的选型，以保证信息的非接触传输信道有利于功率传输. 本文针对能量和信息的传输在同一传输通道的情况，提出一套引信装定码型品质评价量化方法，保证弱耦合条件下，码型的选取要有利于信息传输，又要避免由于码型而引起长时间能量传输中断.

1 引信感应装定码型品质评价体系

对引信装定码型进行品质评价时，要兼顾考虑能量传输和信息传输. 对码型品质应该从码型的能量特性、频率特性和抗干扰特性3个方面进行评价. 在进行评价时，组织行业专家并结合专业经验对码型评价的评价参数进行选择；这些码型评价准则要能反映上述码型的3个特性. 根据专家调查意见和专业经验，可以选出功率传输、直流分量、带宽、同步性能和误码性能5个参数作为评价参数[5].

5个评价参数中，功率传输反映码型对引信接收端持续充电的能力；直流分量反映码型的直流成分；带宽大小反映码型带宽利用率；同步性能反映码型的同步或者定时特性；误码性能反映码型的抗噪能力. 引信装定码型评价体系如图1所示.

2 层次分析法基本原理与量化分析方法

2.1 层次分析法基本原理

层次分析法首先把问题层次化，按问题性质和总目标将问题分解为方案层(最底层)、准则层(中间层)和目标层(最高层)，利用下层对上层的重要性确定评价因子的权重[6].

2.2 量化分析方法2.2.1 建立层次分析结构模型

依据评价对象的情况，将复杂问题分解为各组成部分，这些组成部分按属性不同分成若干组，以形成不同层次，并用框图形式说明层次的递阶结构与因素的从属关系.

2.2.2 构造各层次判断矩阵

对准则层和方案层的影响因子，根据相对重要性，依据经验知识进行两两比较，给出定性判断矩阵. 相对重要性标度采用1，3，5，7，9标度分别表示重要性相同、较重要、明显重要、强烈重要、极端重要；2，4，6，8标度分别表示介于两种重要性的中值. 构造的准则层和指标层的判断矩阵A=[ai，j]n×n具有如下特征： ∀i，j∈N，有ai，j>0;ai，i=1;ai，j=1/ai，j，其中i，j=1，2，…，n，因此称A=(ai，j)n×n为互反矩阵.

2.2.3 单排序及一致性检验

① 计算判断矩阵的近似特征向量和最大特征值.

采用和积法对判断矩阵的每列元素进行归一化处理. 处理后各元素为

(1)

将每一列经归一化处理后按行相加为

(2)

对向量[w1w2…wi]T归一化处理得到

(3)

得到向量W=[w1w2…wi]T，此向量即为特征向量近似解.

最大特征值可表达为

(4)

② 一致性检验判断

(5)

式中：FCI为一致性判断指标；FRI为同阶平均随机一致性指标，是FCI的抽样平均值，如表1所示. 当FCR<0.1时，认为一致性可以接受，否则调整矩阵A.

表1 平均速记一致性指标

2.2.4 求取各方案的权重

方案层对准则层权重向量与准则层对目标层的权重向量之内积就是最终所求的各方案所占的权重[7].

3 引信感应装定码型品质评价模型的建立

3.1 问题数学描述

根据引信码型评价体系可知：对于某一种码型的品质评价是综合评价体系中5个评价参数得出的一个函数值，此数值代表着该码型的品质值. 若用x1，x2，…，x5表示能量功率传输、直流分量、带宽、同步性能和误码性能5个评价参数，那么该码型的品质值Q=f(x1，x2，…，x5)，Q的取值范围可依据问题的描述进行合适的规定；并且当码型对应5个评价参数符合得越好，Q就越大[8]. 在实际应用中，需要在诸多码型中选出一种最优的码型，这实际上是一个决策问题，数学模型为

(6)

3.2 基于层次分析法的评价方法建模

按照引信装定码型品质评价体系和层次分析法原理方法建立引信装定传输码型品质评价模型如图2所示.

引信装定码型品质评价模型分为目标层、准则层和方案层. 方案层是可进行选择的码型的n种码型；准则层是对码型进行评价的5个评价准则；目标层是最后选择出来的最优码型C. 评价模型的作用机制如下：给出数种不同的待选码型，通过适当的方法得到各个待选码型对每个评价准则的权值，然后结合准则层对目标层的权值，得到每个待选码型在该评价模型下的品质值，最后根据各个品质值的大小选出最优码型[9].

码型品质评价模型中，评价准则集{b1，b2，…，b5}分别代表能量传输、直流分量、带宽大小、同步性能、误码性能等5个评价参数. 各个待选码型对评价参数的权值计算采用计算仿真、实验和定性相结合的综合的方法，而不仅仅依靠主观的定性判断. 待选码型对评价准则b1权值的确定采用实验测定的方法；对评价准则b2，b3，b4，b5，权值的确定采用计算仿真的方法.

码型集{a1，a2，…，an}代表实际应用中选择最优码型时所面临的码型集合，n的取值一般小于9；当n的取值大于9的时候可将集合进行分割，每个子集的码型个数小于9，各个子集分别进行按照图2所示的码型品质评价模型寻找子集最优码，然后继续利用码型品质评价模型在各个子集最优码中寻找全局最优码.

4 引信装定码型品质评价模型量化分析及实验验证

4.1 评价参数权值的量化分析

采用专家意见法结合实际工程应用经验给出评价参数对目标层的判断矩阵并进行一致性检验.

① 构建评价准则判断矩阵

(7)

② 求解判断矩阵B的特征值和特征向量.

计算判断矩阵B的最大特征值及特征向量，其最大特征值为λB=5.164 5，特征向量为

[0.790 2 0.083 9 0.476 3 0.163 6 0.339 0].

③ 一致性检验.

[0.426 5 0.045 3 0.257 0 0.088 3 0.183 0].

4.2 码型权值的量化算法分析

通过码型集{a1，a2，…，an}中每个码型在5个评价参数下的表现分别构建判断矩阵，最终得到每个码型对各个评价准则的权值. 本文采用实验测量、仿真分析的方法进行定量分析，具体如下：

步骤1 确定码型集{a1，a2，…，an}对评价准则b1判断矩阵A1的确定：设计一个由储能电容构成的储能电路对各个码型进行充电测试，测量储能电容端电压Uc，通过计算ΔUc/Uc来确定各个码型的充电效果，从而构造判断矩阵A1;

步骤2 码型集{a1，a2，…，an}对评价准则b2判断矩阵A2的确定：进行码型功率谱的计算与仿真，通过计算码型连续谱在低频和零频处的功率值，低频和零频处的分量越小从而越有利于码型的传输，从而构造判断矩阵A2；

步骤3 码型集{a1，a2，…，an}对评价准则b3判断矩阵A3的确定：通过计算各个码型功率谱带宽的相对大小，带宽越大，频谱利用率越低，传输速率也越低，从而构造判断矩阵A3；

步骤4 码型集{a1，a2，…，an}对评价准则b4判断矩阵A4的确定：通过计算码型的离散谱的强度和多少，单位带宽内离散谱越密集，峰值越大，码型的定时性能，构造判断矩阵A4.

步骤5 码型集{a1，a2，…，an}对评价准则b5判断矩阵A5的确定：通过对每个码型的误码性能进行仿真，根据每种码型在同一误码率水平所需的信噪比的大小进行比较，进而得到判断矩阵A5.

4.3 实例应用分析

结合具体的应用实例，对码型权值进行量化分析，再根据已经计算出的评价准则的权值进而计算出各个码型在总排序的权值(即码型的品质值)，最终选出本码型品质评价模型下的最优码型. 单极性非归零码(SNRZ码)、单极性归零码(SRZ码)、曼彻斯特码、密勒码[11]和占空比编码是引信装定中常用的5种码型，图3为这5种码型的波形图.

下面通过量化分析来确定这5种码型中的最优码型.

4.3.1 码型能量性能的实验测量分析

对码型集中的5种编码设计的储能电容进行充电测试，测试结果如表2所示.

表2 能量性能测试实验结果

从表2可以看出5种码型，占空比编码电压和能量变化最小，能量性能表现最好，SNRZ和曼彻斯特码次之，SRZ和密勒码最差. 由此构建判断矩阵A1如下，

(8)

通过计算，其最大特征值为λ1=5.077 6，对应的特征向量为

[0.364 1 0.104 9 0.364 1 0.104 9 0.844 3].

经计算，FCI=0.019 4，FCR=0.017 3<0.10，通过一致性检验，对特征向量ω1进行归一化处理，得

[0.204 3 0.058 8 0.204 3 0.058 8 0.473 8].

4.3.2 码型能量性能的实验测量分析

码型通常是信源编码输出的自然二进制码的变换. 信源是随机的，那么码型也是随机的，而且是时间离散和幅度离散的随机过程. 因此分析码型的功率谱密度实际上就是分析随机脉冲序列的功率谱密度. 这一随机过程可表示为[8]

(9)

式中

(10)

一般来说，这是一个混合随机过程.s(t)中既包含确定性分量，又包含随机分量. 可分别求出两个分量的功率谱密度，然后相加得到s(t)的功率谱密度为

(11)

式中fs=1/Ts代表与码元速率相等的基频.

根据式(11)，对上述5种码型的功率谱密度进行计算仿真，并绘制功率谱密度图如图4～图8所示.

由5种码型的功率谱密度(其中曼彻斯特码没有离散谱密度)，及码型权值的量化算法中的步骤2，3和4构建判断矩阵A2，A3，A4. 通过计算和一致性检验，获得归一化特征向量为

[0.061 6 0.101 2 0.368 0 0.101 2 0.368 0]，

[0.359 5 0.063 8 0.063 8 0.359 5 0.153 5]，

[0.096 7 0.268 4 0.096 7 0.096 7 0.441 4].

4.3.3 码型误码性能仿真分析

发射功率、信道特性、信道编码方式和调制方式一定的情况下，装定质量与传输码型的误码性能直接相关. 对这5种码的误码性能进行仿真如图5所示.

如图9中，5种码型的误码性能的优劣从高到低依次为：占空比编码、曼彻斯特码、SNRZ码、密勒码和SRZ码. 根据上述5种码型的检错能力构建判断矩阵A5，通过计算和一致性检验，得归一化特征向量为

[0.176 6 0.043 9 0.275 7 0.073 8 0.430 0].

4.3.4 码型品质值计算

将以上5种码型对5个评价准则的特征向量组合成为一个W5×5的矩阵：

(12)

则

[0.222 7 0.076 5 0.178 7 0.143 6 0.373 7]T.

根据5种码型的品质值，则可以选出5种码型中最优码为占空比编码.

4.4 实验验证4.4.1 能量传输验证实验

使用不同码型“1”“0”数据串进行充电实验. 记充电时间为充电电容两端建立稳定电压的所需的上升时间. 根据实验验证电路测试可以看出，占空比编码充电时间最短，而SNR码的充电时间最长；占空比编码建立稳态电压后电压波动最小，SNR编码建立稳态电压后电压波动最大. 不同码型的充电时间和平均电压波动幅度测试值如表3所示.

表3 充电时间和平均电压波动幅度测试值

Tab.3 Test value of the charging time and average voltage fluctuation range

码型充电时间/ms电压波动幅度/%SNRZ码3536SRZ码4840Manchester码3316Miller码4630占空比编码2510

4.4.2 信息传输验证实验

实验电路发射端发送数据串“001000100011 001001010011011100”，不同码型下的数据串传输时间和重复发送数据串200次的情况下的误码数如表4所示，可以看出占空比编码的抗干扰能力最强，SRZ码最弱，各种编码的传输时间大致相同，差别不大.

表4 相同测试条件下误码数

5 结 论

依据不同码型在感应装定传输通道下的特征，利用层次分析评价理论，建立了基于层次分析法的引信装定传输码型品质评价模型，并给出了一种量化评价码型品质评价的方法. 综合码型要适应能量传输和数据传输的要求，本文建立了5条准则作为评价因子，这些评价准则所占的地位根据专家打分的结果，并不具有相同的比重. 以单极性非归零码(SNRZ码)、单极性归零码(SRZ码)、曼彻斯特码、密勒码和占空比编码为例，得出以下结论：占空比编码的能量传输性能最优，SRZ码和密勒码最差；曼彻斯特码和占空比编码的直流分量最少，SNRZ码最多；SNRZ码和密勒码频谱利用率最高，SRZ码和曼彻斯特码利用率最低；从占空比编码获取的定时信息最丰富，从SNRZ码、曼彻斯特吗和密勒码获取的定时信息最少；占空比编码的抗噪能力最强，相同信噪比下误码率最低，SRZ码的抗噪能力最弱，相同信噪比下误码率最高. 综合5条评价准则来看，占空比的综合性能最优.

由码型评价模型示例可知，该方法有效可行，可为引信感应装定传输码型选择的工程实践提供理论参考.

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(责任编辑：刘雨)

Quantitative Method of Coding Quality Evaluation in Fuze Induction Setting Process

MAO Rui-zhi1， SHEN Xiao-jun2， LI Jie1， ZHANG Gai-li3

(1.School of Mechatronical Engineering， Beijing Institute of Technology， Beijing 100081， China; 2.63961 Unit of the PLA， Beijing 100012，China; 3.China North Vehicle Research Institute， Beijing 100072, China)

A quantitative evaluation method of the code pattern quality was proposed for the design of the fuze setting system to solve the problem about inductive transmitting the energy and the information in the same induction channel. Through analytic hierarchy process, a mathematical model was established about the evaluation parameters such as power transmission, DC component, bandwidth, synchronization performance, the BER (bit error rate) performance and so on. According to the mathematical model and relevant evaluation criteria, the evaluation function values were obtained corresponding to the different code. Duty ratio code showed a superior performance in the energy and the information transmission. This quantitative method was validated to be simple and effective in optimum decision making for the code pattern quality through the energy transmission experiment, the simulation of power spectral density and the BER.

fuze; induction setting; coding; quantitative analysis; analytic hierarchy

2014-11-14

国家部委“十二五”基础科研重点项目(B2220132013)

毛瑞芝(1984—)，女，博士生，E-mail:maoruizhi@bit.edu.cn.

沈晓军(1959—)，男，研究员，E-mail:sxj_1959@126.com.

TJ 430.1

A

1001-0645(2016)06-0581-07

10.15918/j.tbit1001-0645.2016.06.006