一种基于低通负群时延电路的信号预测方法

1.本发明涉及微波工程技术领域，特别是一种基于低通负群时延电路的信号预测方法。


背景技术：

2.随着数字系统速度的提高，互连结构的密度和复杂度大幅度增加，由于缺乏先验模型，信号经由数字系统的计算时间过长，高速数字系统中产生的信号速率性问题越来越突出。在数字通信工程中，延迟效应可能会显著降低数据同步性能。在没有先验模型的前提下，数据的计算时间以及可信度都成为制约通信行业发展的因素。尽管通信系统中的设计技术不断进步，但延迟效应仍然是最具挑战性的问题之一。因此时延问题在数字系统设计中最为关键,也是着重要解决的问题。负群时延电路可以减小信号在传输系统中产生的时延。为了改善数字系统性能，本专利提出基于低通负群时延电路的时延预测技术来解决数字系统中数据传输速率低的问题。
3.群时延是指窄带信号通过线性时不变传输系统时，信号包络所产生的时延大小。负群时延指的是群时延为负值这一异常的电磁波传输现象。在负群时延电路输出端的信号包络峰值可以比输入端的信号包络峰值提前出现(s.m
ü
ller,t.reuschel,r.rimolo
‑
donadio,y.h.kwark,h.br
ü
ns and c.schuster,"energy
‑
aware signal
4.integrity analysis for high
‑
speed pcb links,"ieee transactions on electromagnetic compatibility,vol.57,no.5,pp.1226
‑
1234,2015)。低通负群时延电路是指群时延在直流到截止频率频段内为负的电路，而带通负群时延电路是指群时延在一定频段内为负的电路(f wan,l wang,q ji,b ravelo,"canonical transfer function of band
‑
pass ngd circuit,"iet circuits,devices&systems,vol.13,no.2,pp.13
‑
21,2019)。利用低通负群时延电路可以预测机械运动信号从而解决数据计算时间长、可信度低的问题。目前利用低通负群时延电路实现信号预测的技术理论还不成熟，特别是对于实时信号的预测效果还未见文献报道。尽管人工智能通信系统中的设计技术不断进步，但延迟效应仍然是智能控制环节中最具挑战性的问题之一，而在工程电子设备中，除噪声以外，群时延也会影响通信质量(groenewold g.noise and group delay in active filters[j].ieee transactions on circuits and systems i:regular papers,2007,54(7):1471
‑
1480)，因此，设计出可行的延迟预估方法以及预测技术对于改善人工智能系统性能是非常有必要的。


技术实现要素：

[0005]
本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足而提供一种基于低通负群时延电路的信号预测方法，基于微波工程理论，通过设计一种低通负群时延电路,发明了一种机械信号预测技术，该技术可以嵌入到机械运动结构中实现智能控制，在无需先验数据的前提下改善信号采集慢、计算时间长的现状。
[0006]
本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：
[0007]
根据本发明提出的一种基于低通负群时延电路的信号预测方法，通过低通负群时延电路实现信号预测，低通负群时延电路包括输入端口、负群时延电路单元、放大单元以及输出端口，负群时延电路单元包括第一电阻和电容，放大单元包括第二至第四电阻和运算放大器，第一电阻的一端与电容的一端、输入端口分别连接，第一电阻的另一端与电容的另一端、第二电阻的一端、运算放大器的正相端分别连接，第二电阻的另一端接地，运算放大器的反相端与第三电阻的一端、第四电阻的一端分别连接，第三电阻的另一端与输出端口、运算放大器的输出端分别连接。
[0008]
作为本发明所述的一种基于低通负群时延电路的信号预测方法进一步优化方案，
[0009]
其中，ξ是平坦度系数，r
a
、r
b
分别为第一至第四电阻，c为电容，τ
n
是频率ω为0时群时延τ(ω)的值，ω为频率，为相频特性。
[0010]
作为本发明所述的一种基于低通负群时延电路的信号预测方法进一步优化方案，基于以任意速度和正反方向旋转可变电阻器的电位计产生分压信号，低通负群时延电路对该分压信号进行预测。
[0011]
作为本发明所述的一种基于低通负群时延电路的信号预测方法进一步优化方案，利用s参数网络模型或传输函数来分析低通负群时延电路，低通负群时延电路以下简称电路，该电路传输函数公式如下所示：
[0012][0013]
其中，n(s)为传输函数的拉普拉斯变换，v
out
(s)为输出量的拉普拉斯变换，v
in
(s)为输入量的拉普拉斯变换；
[0014]
由式(1)得n(s)的幅度n(ω)和相位分别表示为：
[0015][0016][0017]
其中，n(jω)为传输函数，v
out
(jω)为输出量的函数，v
in
(jω)为输入量的函数，ω为频率，j为虚数单位；
[0018]
公式(3)的群时延τ(ω)则由下式给出：
[0019][0020]
其中，为相频特性；
[0021]
对于实正参数n
n
、τ
a
和τ
b
，低通负群时延电路的传输函数由下式表示：
[0022][0023]
s是传输函数经过拉普拉斯变换后的自变量；
[0024]
与公式5相关联的截止角频率ω
n
表示为：
[0025][0026]
通过以下比率对低通负群时延功能平坦度系数进行评估：
[0027][0028]
其中，ξ是平坦度系数，m
n
为截止频率处对应的相位大小，n
n
是频率接近于0时的相位大小；
[0029]
τ
a
和τ
b
由式(6)和式(7)中得出，低通负群时延传输函数的参数是给定τ
n
和ξ的函数，τ
n
为频率ω为0时公式4中群时延τ(ω)的值：
[0030][0031][0032]
进而，与公式(5)相关的传输相位由下式得到：
[0033][0034]
如式(4)中所示，群时延的公式表示为：
[0035][0036]
m
n
>1；
[0037]
n
n
为1时，需要满足：
[0038]
r
b
/r
a
＝r
c
/r
d
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(12)
[0039]
r
c
＝r
b
，r
d
＝r
a
，r
a
、r
b
、r
c
、r
d
分别为第一至第四电阻，公式(5)则通过已知时延参数和负群时延截止频率的参数来进一步表示：
[0040][0041][0042]
通过对r
a
的固定取值，得到r
b
和电容c的相应公式：
[0043]
[0044][0045]
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
[0046]
(1)本发明是一种低通负群时延电路，首先基于电路理论、微波网络理论实现低通有源负群时延电路群时延解析公式和电路综合公式；然后基于时域电路仿真和频域s参数仿真优化有源负群时延电路参数，设计、加工并在时域和频域进行性能测试，得到负群时延大、带宽理想、无损耗的pcb板级负群时延电路；最后通过负群时延电路对平滑信号进行实时预测，在输入输出信号具有良好相关性的前提下，实现了任意信号实时秒级的预测；
[0047]
(2)基于低通负群时延电路的信号预测技术来解决智能控制系统中信号采集慢，计算时间长的问题，在时域和频域进行理论分析和电磁仿真；利用低通负群时延电路可以无需先验数据即可实现信号预测，嵌入到机械运动结构中实现智能控制，为人工智能技术提供一种新的解决方案。
附图说明
[0048]
图1为低通负群时延电路原理图。
[0049]
图2为低通负群时延电路仿真结果；其中，(a)为群时延，(b)为增益。
[0050]
图3为低通负群时延电路输入信号采集示意图。
[0051]
图4为低通负群时延电路可变电阻器结构示意图，其中，(a)为框图结构，(b)为详细电路。
[0052]
图5为输入信号频谱图；其中，(a)为线性图，(b)为对数图。
[0053]
图6为低通负群时延电路信号预测实验装置示意图。
[0054]
图7为低通负群时延电路的一维信号预测技术的电路实验结果图；其中，(a)为第一输入信号v1，(b)为第二输入信号v2，(c)为第三输入信号v3。
具体实施方式
[0055]
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例对本发明进行详细描述。
[0056]
图1为低通负群时延电路结构示意图，低通负群时延电路可利用rc电路结构实现，损耗可通过加运算放大器进行补偿，输入端口、负群时延电路单元、放大单元以及输出端口，负群时延电路单元包括第一电阻r
a
和电容c，放大单元包括第二至第四电阻r
b
、r
c
、r
d
和运算放大器，第一电阻的一端与电容的一端、输入端口分别连接，第一电阻的另一端与电容的另一端、第二电阻的一端、运算放大器的正相端分别连接，第二电阻的另一端接地，运算放大器的反相端与第三电阻的一端、第四电阻的一端分别连接，第三电阻的另一端与输出端口、运算放大器的输出端分别连接。可利用s参数网络模型或传输函数来分析该电路，该电路传输函数公式如下所示：
[0057][0058]
其中，n(s)为传输函数，v
out
(s)为输出量的拉普拉斯变换，v
in
(s)为输入量的拉普
拉斯变换；
[0059]
由式(1)可得n(s)的幅度n(ω)和相位分别表示为：
[0060][0061][0062]
其中，n(jω)为传输函数，v
out
(jω)为输出量的函数，v
in
(jω)为输入量的函数，ω为频率，j为虚数单位；
[0063]
公式(3)的群时延τ(ω)则由下式给出：
[0064][0065]
其中，为相频特性；
[0066]
对于实正参数n
n
、τ
a
和τ
b
，低通负群时延的传输函数可以由下式表示：
[0067][0068]
s是传输函数经过拉普拉斯变换后的自变量；
[0069]
与该负群时延传输函数(公式5)相关联的截止角频率ω
n
可表示为：
[0070][0071]
低通负群时延电路输入和输出信号的相关性主要取决于负群时延频带中的幅度平坦度，而该幅度平坦度可以用截止频率处的幅度来衡量，本发明通过以下比率对低通负群时延功能平坦度系数进行评估：
[0072][0073]
其中，ξ是平坦度系数，m
n
为截止频率处对应的相位大小，n
n
是频率接近于0时的相位大小；
[0074]
τ
a
和τ
b
由式(6)和式(7)中得出，低通负群时延传输函数的参数是给定τ
n
和ξ的函数，τ
n
为频率ω为0时，公式4中群时延τ(ω)的值：
[0075][0076][0077]
进而，与传输函数式(5)相关的传输相位由下式可得：
[0078][0079]
如式(4)中所示，群时延的公式可表示为：
[0080][0081]
从这个表达式可以证实，在直流点处，即ω≈0时，群时延的值是负值，并且独立于ξ。此表达式也间接证实了低通负群时延电路的可行性和正确性。为了保证低通负群时延电路的功能，需要满足m
n
>1的条件。
[0082]
图4中的(a)中所呈现的rc低通负群时延电路结构单元的传输函数如式(5)所示，其中，当n
n
为1时，从而需要满足：
[0083]
r
b
/r
a
＝r
c
/r
d
ꢀꢀꢀꢀ
(12)
[0084]
为了满足这个等式，可以使r
c
＝r
b
，r
d
＝r
a
。r
a
、r
b
、r
c
、r
d
分别为第一至第四电阻。而传输函数公式(5)则可以通过已知时延参数和负群时延截止频率的参数来进一步表示：
[0085][0086][0087]
就式(14)而言，不难发现，由于r
a
、r
b
、电容c均为正值，从而，不论三者取何值，该rc单元均表现为低通负群时延电路结构。通过对电阻r
a
的固定取值，可得到r
b
和c的相应公式：
[0088][0089][0090]
图2为低通负群时延电路仿真结果。基于理论分析，在ads电路仿真软件中仿真，结果如图2所示，群时延在dc
‑
1.5hz带宽内为负，称为低通负群时延电路，带宽达到1.5hz，群延时大小为
‑
0.38s,增益大于0db。图2中的(a)为群时延，图2中的(b)为增益。
[0091]
图3
‑
图6为低通负群时延电路时延预测方法。在通过旋转可变电阻器采集到输出信号(电信号)后，便可利用低通负群时延电路对该信号进行预测。信号采集示意图如图3所示，通过人为不同速度和方向的旋转可变电阻器对电压信号进行分压进而产生任意非周期平滑信号，由机械信号转为电信号输出在示波器上显示，通过采集得到的电信号进行频响分析得到信号频率和带宽，进而确定低通负群时延电路结构，并基于综合理论综合出电路参数。图4展示了可变电阻器结构示意图。
[0092]
机械信号x(t)基于图4中的(a)的框图原理由读出电路产生输入电压v
in
(t)。本发明中的输入信号是一个基于可变电阻器的电位计产生的分压信号，其定义如下：
[0093]
r(t)＝λx(t)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(17)
[0094]
r(t)为分压信号；
[0095]
其中λ是一个正系数。通过使用dc电压源v0和参考阻抗r0，基于如图4中的(b)所示的分压电路来实现读出电路的设计。
[0096]
图5为采集得到的信号频谱图，图5中的(a)为线形图，图5中的(b)为对数图，图6则说明了信号预测实验装置示意图。
[0097]
图7是低通负群时延电路对信号预测的时域对比结果，针对三组不同的输入信号，得到的计算和测量出的实时瞬态信号对于任意波形输入的v1、v2和v3，如图7中的(a)、(b)、(c)所示，实测结果与计算结果均与输入信号结果吻合，正如预期的那样，计算和实验结果都证实了输出提前输入信号。这些结果都从实验上证实了输出信号在时域上的提前，由于加入了有源放大器结构，也进一步实现了无衰减低通负群时延效应。
[0098]
针对本发明所研究的低通负群时延电路，通过考虑输入和输出平均值进行互相关分析：
[0099][0100]
v
out
(m)是实验中测量得到的输出信号幅值的数据，数据共有
mmax
个，单位(v),v
in
(m)是测量得到的输入信号幅值的数据，数据共有
mmax
个，单位(v),v
in
(m)是第m个输入信号幅值的数据，是所有输入信号幅值测量数据的平均值；
[0101]
负群时延系统输入和输出信号之间的相关系数r(v
in
,v
out
)可由下式表示：
[0102][0103]
当电路的输入信号为第一输入信号v1时，仿真数据与低通负群时延电路传输函数相关性为0.931，提前量约为0.22s，测量数据与低通负群时延电路传输函数相关性为0.963，提前量约为0.25s；当输入信号为第二输入信号v2时，仿真数据与低通负群时延电路传输函数相关性为0.92，提前量约为0.27s，测量数据与低通负群时延电路传输函数相关性为0.955，提前量约为0.24s；当输入信号为第三输入信号v3时，仿真数据与低通负群时延电路传输函数相关性为0.93，提前量约为0.32s，测量数据与低通负群时延电路传输函数相关性为0.959，提前量约为0.3s。
[0104]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内如任意二维、三维信号的预测，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围内。