无线电广播电视发射台信号智能监测方法

吴 波

（山西广播电视局无线管理中心7402台，山西 晋中 045300）

0 引 言

无线覆盖在我国广播影视事业中占有举足轻重的地位，但长期以来，广播电台仍停留在人工值班模式上，无法适应无线广播电台的要求[1,2]。因此，需要进一步深化研究无线电广播电视发射台信号智能监测方法。本文提出时域和频域相结合的一种相似度比对算法，对音频时延及相关性系数做出判断，将无线电信号包络相似度进行信号切换调度，完成音频频域的特征值提取与信号监测。机房自动化信号监测要遵循安全稳定、拓展灵活、易于维护以及规范标准的原则，从而保证智能信号监测过程安全、稳定、高效，同时可满足未来发展需求。

1 无线电信号包络相似度计算

1.1 音频比对

在无线广播电视节目中，音频信号抵达监测点的时间存在差距[3,4]。将多个音频信号采集后，观察采集到的脉冲编码调制（Pulse Code Modulation，PCM）数据，对数据进行数字化处理，并将其存储在缓冲中，以判断是否具有相似性[5]。在比对过程中，存在的时间间隔称为声音比对窗。选择视窗长度，以16比特的取样准确度对声音采集编码装置进行数字化，1 s内有12 500个声音取样。将1 s的声音视窗分成10个声频帧，每一声频帧长90 ms（每一声像采样数目为1 100）。在图1中出示50 ms的邻近音频帧（600个采样叠加）。

图1 音频帧划分示意

根据图1划分音频帧，在信号不同步的情况下，进行对位比较往往不能得出准确的结果，所以寻找同步音频的同步时刻是实现匹配的先决条件。采用平均振幅法，计算平均无线电广播电视发射台的信号音频，计算公式为

式中：n代表在音频帧中采样的数量；Xi(1≤i≤n)代表一系列的试样样本。在声频比较窗口内，所有声像帧间的能量序列组成总体多维矢量，以此实现音频包络向量的计算和观测。

1.2 计算向量夹角

在对比窗口中，音频频率与所有音频帧数的Pi平均值进行比较，其窗口的多维矢量由20维矢量组成。第一个音频包络矢量是X={Xi|1≤i≤n}，第二个音频包络矢量是Y={Yi|1≤i≤n}。多维矢量角余弦是用来测量2个矢量间距离的一种测量方法，它在平面上的几何意义是指在横向X方向上的曲线沿Y方向的变化，不同角度下的变化曲线如图2所示。

图2 不同向量夹角时的波形

对向量X和向量Y的多维向量夹角余弦进行计算，假设向量空间为A。在A空间中，多目标信号包括有向线a和b，而有向线a和b之间的角度表示为ab的向量夹角θab，通过对矢量空间的认识，可以得到夹角θab的余弦数值为

式中：m为信号的指标权重。通过余弦计算得到矢量距离值为[0,π]。当坐标在0点时，相似度为100%，坐标在π点时，相似度为0%，因此可通过矢量距离值描述相似度，由此进行下一步音频时延及其相关性的计算。

1.3 音频时延及相关性系数计算

无线广播和电视节目的信号经过调制与传输，延迟大概在几毫秒到几十毫秒之间，所以只要音频对比窗口的长度达到一定程度，就能稳定地进行音频比对操作[6]。通常用r来表示采样的简单相关性，计算公式为

2 音频频域的特征值提取与信号监测

2.1 信号切换调度

采用高级加密标准（Advanced Encryption Standard，AES）、编码复用信号切换、TS流智能切换系统等技术，建立一套完整的无线电广播电视发射台信号智能切换方案。将信号传送到机房，根据预先设定的操作流程和处理程序，向工作人员发出警报。若是在规定的时间（预定时间）内没有值班人员的确认，紧急切换和处理会自动进行，保证传送是正确的，并且记录音频信号的进入时间、频率、切换操作等，以便进行后期追溯。信号切换调度的特定流程如图3所示。

图3 信号切换调度流程

2.2 提取音频特征

在时域计算中，当对无线电广播电视发射台的声频信号进行平均能量计算时，其特性分辨值类似，从而使各台发射信号具有更高的相似性。傅里叶转换法将时域信号变为更易分析的音频特征信号，转换式为

式中：Xn是在时间域上，由N个取样点组成的取样矢量；e-i2πkn/N为复变函数。

在快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）后，为了得到最大的能量频差，必须从频域曲线中提取出能量峰，并通过FFT得到频点矢量。对音频峰值特性的提取如图4所示。

图4 音频峰值特征提取

图4中，点3为低谷值，高峰值为点2和点4。这几个点的微分都是0，但0的微分并不代表所有的点都是峰值或低谷。1的转折导数是0，很明显它既非峰值也非低谷。在此基础上，通过对2个频段的频域进行分析，得出2个频段间的频差。若2个声道相同，则频差相同。当音频时域非常相似时，其频率特征也相似，此时可提取该频点的主要特征信息。

2.3 实现信号检测

智能监测可以实现对无线广播电视节目信号的自台监测以及中央监测，二者在系统配置上的最大差别是其特征信息的差异。无线电广播电视发射台的信号智能监测部署如图5所示。

图5 无线电广播电视发射台信号智能监测部署

3 仿真试验

3.1 实验准备

此次无线广播电视发射台智能监控实验在广播科学研究院的实验室进行，并在实验室进行智能监测方法的开路测试。采用编码器AB相转RS232/485采集器采集音频，选择FusionServer X6800数据中心服务器、HART MODEM解调器、DS-MDT001音频终端进行对比监测。该音频采集和编码装置采用16比特的取样准确度，每秒钟可获得12 500个音频取样。将1 s的声音视窗分成10个声频帧，每一声频帧长90 ms（每一声像采样数目为1 100）。汇总采集到的信号，随机挑选其中的7个音频信号做出测试，并判断其准确率。

3.2 实验结果

音频信号的准确率可以有效反映无线广播节目智能监测方法的效果。分别对信号传输目标速率、信号传输实际速率、传输信号发送长度和传输信号接收长度进行监测，结果如表1所示。

表1 信号智能监测结果

结合表1数据可以看出，在本文设计中，不同音频信号的传输速率与预期传输速率结果相差不大，满足无线广播节目智能检测需求。

4 结 论

通过探索无线电广播电视发射台信号智能监测的方法，基于无线电广播音频信号接收中的音频比较计算矢量角度，判断音频时延和相关系数，切换调度无线电信号包络相似度，完成频域特征值提取和信号监测，改进了广播电视节目的播放质量，提高了广播电台的自动管理水平，为我国电信事业的进一步发展起到了积极的作用，且可以通过报警辅助机房工作人员完成监测，监测效率较高。