机载CNI系统外场原位性能检测技术*

2022-08-26童大鹏周靖宇黄泽贵

电讯技术 2022年8期

童大鹏，周靖宇，黄泽贵

(1.中国西南电子技术研究所，成都 610036；2.中国人民解放军93147部队，成都 610036)

0 引言

航空设备保障体系的建设一是要求平时设备完好性高，需要配套随机检测设备与主功能设备相匹配，实现多种功能相关能力指标的检测；二是要求使用时出动能力强，需要检测流程简洁高效，故障诊断精确。然而，航空机载通信导航识别(Communication,Navigation and Identification，CNI)系统由于其综合化能力的不断提升，导致其外场检测难的问题越发突出。根据当前航空机载CNI系统的外场应用与保障情况可知，当前航空机载CNI系统故障多需要人工排查、串件维修，外场排故时间长导致了航空设备多处于待修装备，使用效率较低；同时，大量航空机载CNI系统的故障需要通过定检、特检的排查方式，大量预防性维修工作的引入，定检状态时间长也导致了航空设备的应用低效[1]。

近年来，航空机载CNI系统主要采用的是上电维护自检测试与地面保障设备对通测试的方式进行检测排故，这种方式存在以下问题：一是机载测试覆盖率不足，设计机理限制必然需要地面保障设备；二是离位测试不能准确反映航空机载CNI系统的实际整体功能性能状态[2]；三是对通测试无法应对性能下降类故障，与现有机载测试存在能力冲突。

为了解决上述问题，有必要实现针对航空机载CNI系统的原位、性能参数测试能力强、整机检测能力强、具备与机载测试协同故障诊断的检测技术。基于此，本文提出了一种机载CNI系统外场原位性能检测技术，在不改变或拆卸被测对象原来的安装或装配位置的前提下，在原系统平台上进行系统检测，实现对航空机载CNI系统的状态监测、功能性能参数测试以及故障诊断的能力提升等。

1 机载CNI系统原位性能检测架构设计

机载CNI系统外场原位性能检测技术主要以综合化、可重构、模块化CNI系统[3-6]为检测对象。

为了设计满足机载CNI系统链路特点需求的地面检测设备，本文在在综合检测设备之前架构的基础上[7-8]，按照终端-通信控制-测试激励的构建思路对其进行资源整合，提出一种改进的机载CNI系统原位性能检测架构。该架构相比之前综合检测设备架构[8]，在实现对通测、射频信号性能等传统测试能力基础上[9]，测试资源调度更加合理，可以更好地融入性能测试方法、调用与调度资源，还可以实现机载CNI系统的硬件资源环路完整性检测与外场无线性能测试，打破传统连接限制。

如图1所示，改进的原位性能检测技术主要由手持终端、激励主机和通信管理单元三个部分组成。

图1 改进的原位性能检测架构图

(1)手持终端

手持终端作为整个架构的控制和显示终端，其组成包括供电、数字信号处理、射频信道与天线、显控、无线数传、接口与外设,主要功能包括CNI的对通测试功能、无线控制功能、人机交互功能和扩展功能。

(2)激励主机

激励主机是整个架构的测试信号激励产生前端，其组成主要包括供电、综合数字信道化模块、射频前端、声码话等，主要功能包括产生与被测设备对通所需的各功能传感器激励信号、支撑无线性能检测、响应手持终端控制命令及传感器参数。

(3)通信管理单元

通信管理单元是整个架构的资源配置调度单元，其组成包括供电、处理器、接口、数传、显控、存储等。主要功能包括：作为手持终端与被测设备的信息交互通路，完成对被测设备的状态控制、参数配置和传感器数据下载等功能；实现对被测设备的故障诊断及定位，将模块故障信息送至主机进行显示。

本文提出的改进原位检测技术对机载CNI系统执行原位性能检测，主要流程如下：

Step1 检测配置。手持终端通过以太网或无线数传实现对激励主机的参数配置和状态控制。

Step2 测试激励。激励主机在手持终端的控制下，内部各模块通过软件配置的方式，加载主机内相应激励功能的处理线程，并产生相应的射频激励信号，通过天线与被测系统待测功能信号进行空间辐射检测。

Step3 被测系统接管。通信管理单元受手持终端的控制，通过维护总线搜集被测系统机载测试信息并接管被测系统任务调度工作，配置被测系统工作于待测模式状态，并完成对被测系统的故障诊断和定位，将诊断结果通过以太网或无线数传反馈至手持终端。

Step4 测试接收。激励主机将天线接收到的测试信号进行射频信号处理和数字信号处理等，并将处理后的测试结果通过以太网或无线数传反馈至手持终端。

Step5 结果显示。手持终端将测试结果、诊断结果经过数据处理后显示出来。

2 结合链路特点的原位性能高效测试技术

2.1 原位性能检测架构音频信号测试技术

航空机载CNI系统通信功能中，话音通信是外场检测的难点，长期依赖于人员对于通话话音的人为判断作对通测试，效率与精度均无法保障。本文提出一种原位性能检测架构音频信号测试技术，原理上是对接收的基带信号进行解调后得到的音频信号进行分析，通过失真度和信纳比等典型参数指标进行判断；技术上结合本文提出的原位性能检测架构进行实现，完成高效精准的音频信号测试分析，支撑机载航空CNI系统性能测试。

2.1.1 音频信号分析原理

通过架构检测设备，输出测试模拟音频(1 kHz、1 V (RMS))作为激励源，由CNI话筒接收后，经被测对象内部处理由天线发出；检测设备收到反馈的射频信号，经处理并应用失真度与信纳比解算公式，即可解算出音频幅度、信噪比及失真度并上报，代替传统“人听”或音频分析仪分析方法。

(1)失真度分析原理

失真度的定义：全部的谐波能量与基波能量之比的平方根值。在工程中主要考虑前5次谐波。如果输入的音频信号为

Vin(t)=u·cos(ωmt)=u·cos(2πfmt)，

(1)

该信号经过放大器后得到的信号为

Vout(t)=K+u1·cos(ωmt)+u2·cos(ωmt)+…=

(2)

因此，失真度可表示为

(3)

(2)信纳比分析原理

信纳比的定义是带内的总功率与噪声和失真功率的比值，即

(4)

式中：N为噪声功率，D为信号的畸变功率。

由于设备频率源器件物理特性的影响，频率源存在频率漂移，导致收发端载波存在频差，需进一步分析载波频差对信号解调的影响。

检测设备话音通信采用多种常规及扩频通信方式，常规调制通常采用幅度调制。对于调幅信号，采用包络检波法来恢复信号。由于包络检波属于非相干解调，因此不需要相干载波，对载波频差不敏感。由于检测设备的晶振频率准确度小于等于1×10-7，400 MHz(最大通信频率)的最大频差为40 Hz，不会对恢复单音信号造成影响。

扩频通信方式中，首先要用伪随机码对接收信号进行相关解扩，由于载波频差的存在，会影响伪随机码的同步，因此在数字信号处理过程中，对接收信号经数字正交下变频后形成包括频差的I路和Q路信号，两者相乘去掉伪随机码的调制，得到有近似两倍载波频差的信号。由于单音信号是窄带信号，经快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)变换后其功率谱会出现明显的谱峰，由于系统频差一般在零频附近，经FFT变换后会在第N/2点两侧出现的谱峰，所以根据任一侧的谱峰与中心点的相对位置估算出载波频差，然后输出频率控制字信号改变数字下变频器件的频率来调整本地载波，使检测设备频差始终控制在很小的范围之内,从而能消除收发载波频差对伪随机码同步的影响，因此能正确解调收到的数据信息，获取1 kHz的数字话音，为后端判断性能下降提供稳定的数据来源。

2.1.2 音频信号分析测试

通过对上述失真度与信纳比公式的应用，编制软件内置于原位性能检测架构激励主机中，配合链路检测中的功能控制、信号传输采集与分析计算，完成机载航空通信性能测试中关键的音频信号分析测试。根据收发功能链路的不同，分解为发测试与收测试，如图2所示。

图2 机载航空通信音频信号的发/收测试技术示意图

2.2 原位性能检测架构灵敏度分析测试技术

2.2.1 灵敏度分析原理

考虑功能完整性的灵敏度测试，就是以能否在最小信号状态下激活满足功能要求的信号。测试时，由于传输为空间条件，在考虑测试信号与被测对象位置、方位与测试电磁环境固定的情况下，还需要考虑发射端的衰减、天线的增益、空间的衰减等因素。现有测试灵敏度公式如下：

(5)

考虑无衰减时最大的测试信号，如下式所示：

Pmax+ΔP+ΔPa-ΔPSa=Pmax-t。

(6)

式中：Pmax为无衰减时激励主机的输出功率，ΔP代表激励主机衰减误差，ΔPa代表天线增益，ΔPSa代表空间衰减，Pmax-t为接收机测试获得的实际功率。由于信号的衰减增益只与信号的频率与距离有关，因此，在不改变频率、位置的情况下，式(5)和式(6)中衰减与增益相等，而激励主机无衰减时的正常输出功率Pmax已知，因此可得ΔP+ΔPa-ΔPSa。通过改变功能信号的频率，根据式(6)可以获得所有频率的校准频率为ΔP(f)。

考虑在实际工程实现上，由于天线和激励源要实现精准的增长步进功率，成本较高且保证精度技术较难，因此本文提出通过灵敏度的计算将初始激励信号功率Pmin与增长的步进功率N·ΔPstep的和等价为无衰减时的正常输出功率Pmax与等价衰减设置功率ΔPstep=的差，根据上面得到的所有频率的校准频率为ΔP(f)，通过标定得到系统此时对应f下正常工作的最小功率为

(7)

2.2.2 灵敏度分析测试

本文提出的灵敏度分析测试技术方法内置于原位性能检测架构手持终端中，配合链路检测中的功能波形控制、被测对象控制配置，完成机载航空CNI系统灵敏度测试，如图3所示。在实际操作中，需借助激光测距标定位置，同时尽量保证电磁环境的一致性。

图3 机载航空CNI系统灵敏度测试技术示意图

2.3 原位性能检测架构频谱分析测试技术

2.3.1 频谱分析原理

频谱分析的实质是测量信号的谱密度。工程中，机载航空设备的外场检测考虑在20 MHz频段内只能取几个值，此时需要进行扫描，用扫描获得信号的频谱基本原理是一个宽带信号经过一个滤波器组，如图4所示，可以获得不同的频率点上的平均谱密度，并进行插值。

图4 滤波器组示意图

设第n个滤波器的带宽为B，中心频率为nf0，系统的冲激响应为{h(g)}，则用滤波器滤波后得到信号为y(k)，滤波后信号功率为

(8)

得到该频率中心的谱密度为

(9)

本文频谱分析采用滤波器按照频率步进改变数字振荡器频率的方法，从而获得每一中心频点的频谱值，通过拼接获得全部频谱。在测试中，通过控制要素包括增益模式、增益值、起始与终止频率、混频频率、抽取值等，优化提升频谱分析精度。

2.3.2 频谱分析测试

本文频谱分析技术方法内置于原位性能检测架构手持终端中，与灵敏度分析测试相类似，这里不再赘述。

具体步骤：第一步，测试准备，与灵敏度分析采用类似校准方法与准备与配置；第二步，测试执行，记录检测设备测量的机载发射功率，采用灵敏度分析中类似的计算方法解算出当前频率功率。

3 基于诊断树的复合推理机设计技术

基于原位性能检测架构，考虑被测航空机载CNI系统特点，需要实现地面检测与机载测试协同的自动测试技术。为此，本文参考IEEE1232的诊断树推理机设计[8,10]，提出一种基于诊断树的复合推理机设计技术。

如图5所示，在检测设备中对于不同的功能故障内置多个诊断树，诊断树中每个测试步骤以测试ID为区分，根据不同的测试类别设置了ID区间，包括机载测试、检测仪测试和协同测试，其中机载测试主要是BIT测试，检测仪测试包括对通测试和性能测试，协同测试以串件测试、线缆测试为主。执行过程中，通过识别ID调用推理机，驱动自动测试，通过测试结果反馈诊断树进行结果判断，完成每个诊断树的故障检测隔离，直至完成全部功能树的故障检测隔离。

图5 基于诊断树的复合式推理机技术示意图

4 测试验证

4.1 本文原位性能检测架构与高效测试技术测试验证

为验证本文所提出的原位性能检测架构与测试方法，分别选择本文原位性能检测架构测试方法、高精度测试仪器测试方法，以及传统检测设备测试方法[8]进行比对，对某型航空CNI系统进行实测。

如图6所示，针对音频分析进行实测，与理论指标要求进行比对。由图6可知,本文采用的测试方法完全符合指标要求。考虑到CNI系统外场测试中，对于音频分析的传统测试主要依赖人工检测，或者依赖音频分析仪分析测试，传统外场检测仪中不具备可量化的音频分析测试能力，因此图6中试验验证了本文方法中检测设备具备该能力，与其他方法不作对比。

图6 通信功能音频分析实测比对

在测试中针对通信、导航、识别三种功能根据对象测试要求，改变其工作模式、资源、参数等配置，分别进行频谱分析和灵敏度分析测试，将实测后的数据采用归一化方法进行比对，如图7所示。通过实测数据的归一化偏差可以看出，对比相同情况下采用相同的高精度测试仪器，本文提出的新架构下的检测设备及测试方法在CNI功能测试中，各种测试结果与采用高精度测试仪器的偏差很小；而采用传统架构下检测设备与测试方法的测试数据与采用高精度测试仪器的偏差较大。主要原因在于本文方法在测试计算中增加了不同频率下空间信号的测试校准因素，从而使得本文检测设备在精度上得到提升，一定程度证明了本文创新架构下的检测设备与测试方法的效果提升。但是考虑测试过程中电磁环境、位置标定以及频率标定与实际测试频率的偏差，在试验中本文方法与高精度测试设备还存在一定的差异。

图7 CNI频谱分析与灵敏度分析实测比对图

4.2 基于本文复合推理机的诊断验证

为验证本文提出的复合推理机的自动化程度提升，选用CNI中某功能，在电源模块2中通过故障注入进行仿真测试。如图8所示，显示界面自动完成整个测试流程，根据诊断流程在测试前期就准确定位到电源模块2故障，同时给出诊断结果与操作建议形成协同驱动。

图8 CNI故障注入仿真试验显示

为验证本文提出的复合推理机的诊断能力提升，对某型航空CNI系统选取了16种故障机载测试无法覆盖的故障模式，其中每种故障模式平均关联的下级故障数位4.81，模糊度在4～9之间，分别采用传统检测仪测试判断[8]和内置本文推理机的检测设备进行测试，结果如表1所示。

表1 本文复合推理机的诊断验证表

由表1可知，采用传统检测仪测试可以解决部分机载测试不能诊断的故障，在本文选择的样本中，可以覆盖9种，而采用本文推理机检测设备可以覆盖全部16种故障。主要原因是文献[8]方法中没有采用本文的性能测试方法，在音频分析上不具备可量化的性能测试能力；在灵敏度与频谱分析测试方面，由于没有引入本文的校准方法，测试精度不足，这些都影响了性能相关故障的检测精度。而本文方法增加了音频分析的量化分析能力，同时提升了灵敏度与频谱分析测试精度，一定程度上提升了与性能相关的灵敏度和频谱分析测试能力，而本实验中选择的故障模式均为机载测试无法覆盖的故障模式，多数属于“性能下降”类故障模式，因此验证了本文所提方法的诊断能力得到了提升。

设定能完全实现自动化表中用勾表示，完全依赖人工则为空，能通过提示、交互配合人工实现的设定为半自动化，用半勾表示。对于这16种故障分析诊断流程的自动化程度，传统检测仪测试判断，在支持传统推理机的基础上，在外场检测和诊断方面可以实现自动化，但是由于推理机能力的限制，在机载测试和串件方面无法实现自动化；而本文推理机检测设备由于推理机的复合能力，在机载测试可以实现自动化，但是在串件方面仅可以实现交互式提示与验证，无法实现完全自动化。该试验可以证明，本文复合推理机诊断验证在诊断能力和诊断自动化程度上效果均提升明显。