基于人工智能技术的通信自动控制系统设计

郭鹏飞

阳泉市项目推进中心，山西阳泉，045000

0 引言

随着信息技术的飞速进步和我国通信产业的蓬勃发展，通信自动控制系统在保障通信网络稳定运行、提高服务质量等方面发挥着日益重要的作用[1]。通信自动控制系统是通过自动控制技术对通信设备、网络和业务进行监控、调度和优化的一种智能化管理手段。然而，传统的通信控制系统在处理大规模复杂网络、实时优化和智能决策等方面存在局限性，难以满足现代通信产业的高效、稳定和安全需求。近年来，人工智能技术飞速发展，具备强大的数据处理、学习和推理能力，将人工智能技术与通信自动控制系统相结合，可有效解决传统通信控制系统在复杂场景下的问题，实现对通信网络的实时优化、智能调度和自动调整，对于提高通信服务质量、降低运营成本、提升系统性能等具有重要的现实意义。因此，本文以人工智能技术为核心，设计一种新型的通信自动控制系统。期望通过本文的研究，为人工智能技术在通信自动控制系统中的应用提供理论指导和实践探索，进一步为我国通信产业的发展和创新贡献力量。

1 通信自动控制系统架构设计

基于人工智能技术的通信自动控制系统主要由交互层、通信系统监控层以及控制层三个层次组成，通信自动控制系统架构设计如图1所示。

图1 通信自动控制系统架构设计图

如图1所示，在基于人工智能技术的通信自动控制系统设计中，系统分为交互层、通信系统监控层、控制层三个层次，以实现高效稳定的通信运行。交互层接收用户的指令和需求，将其转换为控制层和监控层可识别的信号，同时将系统的运行状态和异常信息反馈给用户[2]。此外，交互层还具备远程控制和维护的功能，方便用户对通信系统进行远程管理和监控。通信系统监控层主要负责数据采集、处理和设备异常状态检测。数据采集模块收集通信系统的设备状态、信号质量等各种运行参数；数据处理模块对采集到的数据进行分析和处理，为控制层提供决策依据；设备异常状态检测模块实时监测设备的运行状况，发现异常时及时发出警报。控制层接收来自通信系统监控层提供的各项数据，对系统参数进行自动化调整，包括对设备参数的优化、信道分配和功率调整等，以保持通信系统的稳定运行。

2 软件设计

2.1 交互层

交互层是用户与通信自动控制系统进行交互的关键层面，涵盖前端页面、交互逻辑以及用户体验等多个方面，其核心目标在于打造一个友好、易用、高效的操作界面，使用户能够便捷地操控系统提供的各项功能[3]。在基于人工智能技术的通信自动控制系统设计中，交互层需实现以下主要功能。

（1）用户认证与授权：系统应具备用户登录与注册功能，确保仅合法用户能访问相应的权限区域。同时，通过集成人工智能技术，实现对用户行为的识别与分析，提升账户安全性能。

（2）数据展示与智能搜索：系统需提供高效的数据展示与查询功能，让用户能迅速获取所需信息。结合人工智能技术，实现数据索引和精准推荐，助力用户更好地了解系统运行状况和分析趋势。

（3）数据可视化与智能解读：将复杂的数据信息以图表等形式直观地展示给用户，同时运用人工智能技术对数据进行智能解读，降低用户理解数据的难度，提升数据分析效率。

（4）任务管理与智能调度：系统应允许用户创建、修改、删除任务，并支持任务优先级设置。结合人工智能技术，实现任务智能调度，优化系统资源分配，提高任务执行效率。

（5）实时消息提醒与智能推送：通过消息提醒功能，及时告知用户任务执行情况及其他重要信息，基于人工智能技术实现个性化推送，防止用户错过关键节点。在明确用户需求和功能需求的基础上，采用HTML、CSS和JavaScript语言设计用户使用界面，包括页面布局、颜色、字体、图标、控件等，确定界面元素的排列方式和位置，以便用户能轻松找到所需信息或功能。同时，界面设计需遵循用户界面设计规范，注重易用性、一致性、可访问性等指标，以满足不同用户的使用习惯和需求。

2.2 通信系统监控层

2.2.1 数据采集与处理模块

数据采集与处理模块是通信系统监控层的关键部分，它负责从各种传感器、设备和服务器中获取实时数据，包括温度、湿度、压力、电流、电压等参数，确保对通信系统运行状态的实时监测。数据采集与处理流程如图2所示。

图2 数据采集与处理流程图

如图2所示，通信设备状态信号经过一阶低通滤波器，去除信号中的噪声，提高系统的抗干扰性能，其传递函数表示为，具体表达式如式（1）所示：

其中，β表示滤波器的带宽抑制比，s表示复频域变量。滤波器在设计过程中，需充分考虑通带波动、阻带衰减以及截止频率等因素，确保其在实际应用中具有较好的性能。通信信号在传输过程中，会受到电磁波、噪声等各种因素的干扰，导致信号衰减，借助信号放大器有效放大通信信号，以将输入的微小信号放大成更具活力的信号，并补偿信号在传输过程中的损耗，保证通信质量，以便于后续的处理和传输。随后，信号经过模拟开关进行跟随、分压处理，跟随器实时复制输入信号，分压器则根据输入信号的幅度调整输出电压，确保信号在传输和处理过程中具有高保真度和较低失真度。之后，将处理后的信号输出至ADC（模数转换器）采集电路，它负责将模拟信号转换为数字信号，为后续的数据处理和分析奠定基础，假设经过放大器和模拟开关处理后的信号电压为，则模数转换公式如式（2）所示：

其中，D表示ADC转换后的数字输出信号值，vr表示参考电压值，n表示采样位数。最后，FPGA（现场可编程门阵列）逻辑控制技术对通信系统信号进行量化、编码，其利用Verilog HDL编程语言，定义FPGA逻辑控制器的输入输出信号、内部寄存器和逻辑运算等功能，并将Verilog HDL代码编译成bitstream文件，然后通过仿真工具对FPGA逻辑控制器进行功能验证，继而实现对通信系统信号进行实时采集和量化、编码等处理操作。将处理后的数据通过串行或并行接口传输到上位机，以进行进一步分析和处理。综上所述，通信系统监控层的数据采集段落通过处理和分析通信设备状态信号，实现对通信系统运行状态的实时监控。

2.2.2 设备异常状态检测模块

基于人工智能技术的通信自动控制系统设计中，设备异常状态检测模块是一个关键部分，其主要功能是实时监测系统中的设备运行状态，以确保通信自动控制系统的稳定性和可靠性。在通信自动控制系统中，设备异常状态的检测依赖于对系统数据的分析。首先，采用支持向量机（SVM）对预处理后的数据进行特征提取，以识别出能表征设备正常与否的关键特征，形成具有代表性的特征向量。支持向量机（SVM）决策边界方程提取公式表示为T，具体如式（3）所示：

其中，w是权重向量，k是输入特征向量，b是偏置项。支持向量机算法具有较强的非线性拟合能力，能够提取出有效且具有区分度的特征，为后续的异常状态检测提供数据基础。在完成特征提取和模型建立后，利用卷积神经网络（CNN）深度学习技术，对提取到的特征向量进行模式识别，经过多层卷积和池化操作，捕捉数据中的局部特征。在经过全连接层处理后，将输出结果映射到相应的类别标签上，从而实现对不同类别的有效区分。在卷积层中，将输入信号（特征向量）与卷积核（一组可学习的滤波器）进行点积操作，得到一组特征图，具体计算公式如式（4）所示：

2.3 控制层

通信系统自动控制层包括控制决策模块与执行器模块两个子模块。控制决策模块是通信系统自动控制层的核心部分，对异常信号数据进行分析和处理，生成相应的控制策略。利用遗传算法（GA）的全局搜索能力，对通信系统的控制参数进行优化，并利用模糊逻辑（FLC）控制器，寻找使系统性能指标达到最优的控制策略。模糊逻辑控制器的输入输出关系表示为y，具体如式（5）所示：

3 测试实验

3.1 测试环境

开展基于人工智能技术的通信自动控制系统设计实验，首先需搭建一个符合实验要求的测试环境，该环境应满足系统运行的基本需求，包括操作系统、数据库、存储等方面。本次实验选择Kubernetes作为容器编排平台；选用NVIDIA Jetson Nano作为开发板，运行Ubuntu操作系统，并根据人工智能平台的要求进行配置；选用MongoDB作为分布式数据库系统，服务器设备采用Dell PowerEdge R740；终端设备包括华为Mate 40智能手机、联想ThinkPad X1 Carbon笔记本电脑。为确保测试数据具有代表性，实验方案涵盖各类通信场景、自动控制任务及数据类型，以模拟真实的通信自动控制系统运行状态。

3.2 实验结果

选取5个不同的通信节点，对基于人工智能技术的通信自动控制系统进行性能测试，包括信息采集时间、系统数据传输速率以及处理信息的准确率。测试实验结果如表1所示。

表1 测试实验结果

根据实验数据显示，通过对5个不同数据节点的测试，得出以下结论：本系统的平均采集时间为8.76M/s，表明本系统的数据采集速度迅速，能够在短时间内高效完成对各种信息的收集与处理；系统平均传输速度为20.05MB/s，表明本系统在数据传输过程中能够减少数据丢失和延迟，为实时数据处理和分析提供有力保障；数据准确率达98%以上，表明本系统在识别和处理数据方面具有极高的准确性。总之，基于人工智能技术的通信自动控制系统在响应速度、数据传输和准确性方面表现出色，可以有效提升通信系统的效率和稳定性。

4 结语

综上所述，本文主要探讨了基于人工智能技术的通信自动控制系统的设计与实现，详细介绍了系统的三个层次，包括交互层、通信系统监控层以及控制层，并从不同角度阐述了各层的设计原则和实施方案，以确保系统的稳定性、可扩展性、安全性和智能化水平。测试结果表明，基于人工智能技术的通信自动控制系统在提高通信效率、提升通信质量、保障网络安全等方面表现出显著优势。