信号处理方法及装置与流程

本发明实施例涉及信号处理领域，尤其涉及一种信号处理方法及装置。

背景技术：

电子收费(electronictollcollection，etc)系统是一种可以实现车辆不停车收费的系统。etc系统包括车载单元(onboardunit，obu)和路侧单元(roadsideunit，rsu)，其中，obu通常设置在车辆中，rsu通常设置在道路中。

在实际应用中，车辆中的obu可以向rsu发送双相间空号编码(bi-phasespacecoding，fm0)调制信号，在rsu接收到fm0调制信号后，对fm0调制信号依次进行模/数处理、求模操作，获得fm0基带信号，接着采用低通滤波器，对fm0基带信号进行滤波处理，消除高频干扰，然后照选定的判决时刻和预设的判决门限对消除高频干扰后的fm0基带信号进行判决，获得判决后的fm0基带信号，最后对判决后的fm0基带信号进行译码处理。

在上述过程中，采用低通滤波器对基带fm0信号进行滤波处理，无法消除低频干扰，从而使按照选定的判决时刻和预设的判决门限，对消除高频干扰后的基带fm0信号进行判决时，会出现判决错误的现象，进而导致对fm0基带信号译码的准确性较差。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种信号处理方法及装置，用于提高译码结果的准确性。

第一方面，本发明实施例提供一种信号处理方法，包括：

接收待处理信号，所述待处理信号中包括至少一个数据信号；

在所述待处理信号中获取所述至少一个数据信号；

通过高斯滤波器对所述至少一个数据信号进行滤波处理，所述高斯滤波器为带通滤波器。

在一种可能的实施方式中，所述通过高斯滤波器对所述至少一个数据信号进行滤波处理之前，包括：

确定第一组系数和第二组系数，所述第一组系数中的系数个数与所述第二组系数中的系数个数不同，所述第一组系数和所述第二组系数为杨辉三角系数；

根据所述第一组系数和所述第二组系数，确定所述高斯滤波器的系数。

在另一种可能的实施方式中，所述第一组系数中的系数个数小于所述第二组系数中的系数个数；所述根据所述第一组系数和所述第二组系数，确定所述高斯滤波器的系数，包括：

对所述第一组系数进行归一化处理，得到第三组系数；

对所述第二组系数进行归一化处理，得到第四组系数；

在所述第三组系数起始位置和终止位置分别添加相同个数的零，得到第五组系数，所述第五组系数中的系数个数与所述第四组系数中的系数个数相同；

根据所述第四组系数和所述第五组系数，确定所述高斯滤波器的系数。

在另一种可能的实施方式中，所述根据所述第四组系数和所述第五组系数，确定所述高斯滤波器的系数，包括：

分别将所述第五组系数中的第一系数减去所述第四组系数中的第二系数，得到所述高斯滤波器的系数，所述第一系数在所述第五组系数中的位置与所述第二系数在所述第四组系数中的位置相同。

在另一种可能的实施方式中，所述通过高斯滤波器对所述至少一个数据信号进行滤波处理，包括：

分别将所述高斯滤波器的系数与所述至少一个数据进行卷积运算，以实现对所述至少一个数据信号进行滤波处理。

第二方面，本发明实施例提供一种信号处理装置，所述装置包括第一接收模块、第一获取模块、第一滤波模块，其中，

所述第一接收模块用于，接收待处理信号，所述待处理信号中包括至少一个数据信号；

所述第一获取模块用于，在所述待处理信号中获取所述至少一个数据信号；

所述第一滤波模块用于，对所述至少一个数据信号进行滤波处理，所述第一滤波模块为带通滤波器。

在一种可能的实施方式中，所述装置还包括第一确定模块、第二确定模块，其中，

所述第一确定模块用于，确定第一组系数和第二组系数，所述第一组系数中的系数个数与所述第二组系数中的系数个数不同，所述第一组系数和所述第二组系数为杨辉三角系数；

所述第二确定模块用于，根据所述第一组系数和所述第二组系数，确定所述第一滤波模块的系数。

在另一种可能的实施方式中，所述第一组系数中的系数个数小于所述第二组系数中的系数个数；所述第二确定模块具体用于：

对所述第一组系数进行归一化处理，得到第三组系数；

对所述第二组系数进行归一化处理，得到第四组系数；

在所述第三组系数起始位置和终止位置分别添加相同个数的零，得到第五组系数，所述第五组系数中的系数个数与所述第四组系数中的系数个数相同；

根据所述第四组系数和所述第五组系数，确定所述第一滤波模块的系数。

在另一种可能的实施方式中，所述第二确定模块具体用于：

分别将所述第五组系数中的第一系数减去所述第四组系数中的第二系数，得到所述高斯滤波器的系数，所述第一系数在所述第五组系数中的位置与所述第二系数在所述第四组系数中的位置相同。

在另一种可能的实施方式中，所述第一滤波模块具体用于：

分别将所述第一滤波模块的系数与所述至少一个数据进行卷积运算，以实现对所述至少一个数据信号进行滤波处理。

第三方面，本发明实施例提供一种信号处理设备，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合；

所述存储器用于，存储计算机程序；

所述处理器用于，执行所述存储器中存储的计算机程序，以使得所述信号处理设备执行上述第一方面任一项所述的方法。

第四方面，本发明实施例提供一种可读存储介质，包括程序或指令，当所述程序或指令在计算机上运行时，如上述第一方面任意一项所述的方法被执行。

本发明实施例提供的信号处理方法及装置，在所述方法中，接收待处理信号，所述待处理信号中包括干扰信号和至少一个数据信号；在所述待处理信号中获取所述至少一个数据信号；通过高斯滤波器对所述至少一个数据信号进行滤波处理，所述高斯滤波器为带通滤波器。在上述过程中，待处理信号中包括干扰信号，采用高斯滤波器对包括干扰信号的至少一个数据信号进行滤波处理时，可以消除每个数据信号中干扰信号的低频干扰和高频干扰，进而可以提高对数据信号译码的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施提供的信号处理方法的应用场景示意图；

图2为本发明实施例提供的信号处理方法的流程示意图一；

图3为本发明实施例提供的信号处理方法的流程示意图二；

图4为本发明实施提供的一个数据信号的时域波形图一；

图5为本发明实施提供的一个数据信号的频谱图一；

图6为本发明实施例提供的一个数据信号的时域波形图二；

图7为本发明实施例提供的一个数据信号的频谱图二；

图8为本发明实施例提供的高斯滤波器的系数分布示意图；

图9为本发明实施例提供的高斯滤波器的频谱图；

图10为本发明实施例提供的经过判决的数据信号的时域波形图；

图11为本发明实施例提供的信号处理装置的结构示意图一；

图12为本发明实施例提供的信号处理装置的结构示意图二。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施提供的信号处理方法的应用场景示意图。请参见图1，在电子收费系统10中，车辆11中设置有车载单元12，车辆21中设置有车载单元22，在车辆11和车辆12行驶的道路中设置有收费设备4，在收费设备4中设置有路侧单元3。

在实际应用中，当车辆11和车辆12经过收费设备4时，车载单元12向路侧单元3发送第一fm0调制信号，车载单元12向路侧单元3发送第二fm0调制信号，路侧单元3可以接收到第一fm0调制信号、第二fm0调制信号、以及干扰信号的叠加信号。在路侧单元3接收到该叠加信号之后，首先，对该叠加信号进行功率谱估计处理，获得包含干扰信号的第一fm0调制信号和包含干扰信号的第二fm0调制信号；其次，针对包含干扰信号的第一fm0调制信号依次进行模/数处理、求模操作，获得包含干扰信号的第一fm0基带信号；再次，采用带通型高斯滤波器，对包含干扰信号的第一fm0基带信号进行滤波处理；然后，按照选定的判决时刻和预设的判决门限对滤波后的第一fm0基带信号进行判决，获得判决后的第一fm0基带信号；最后，对判决后的第一fm0基带信号进行译码处理，获取第一码元信息。

需要说明的是，路侧单元3对包含干扰信号的第二fm0基带信号的处理过程，与对包含干扰信号的第一fm0基带信号的处理过程相同。在路侧单元3对包含干扰信号的第二fm0基带信号进行处理后，可以获取第二码元信息。

可选的，对该叠加信号进行功率谱估计处理，可以从叠加信号从分离出包含干扰信号的第一fm0调制信号和包含干扰信号的第二fm0调制信号。

可选的，对包含干扰信号的第一fm0基带信号进行滤波处理，可以获得消除高频干扰和低频干扰的第一fm0基带信号。

可选的，路侧单元3可以根据第一码元信息计算车辆11需要缴纳的过路费用，根据第二码元信息计算车辆12需要缴纳的过路费用。

可选的，第一码元信息通常包括车辆11的车架号和行驶信息、车辆11所属的用户信息等。

可选的，第二码元信息通常包括车辆12的车架号和行驶信息、车辆12所属的用户信息等。

可选的，行驶信息可以包括当前道路编号(例如x008)、连续驾驶时长、车辆行驶路程等。

可选的，用户信息可以包括用户的身份证号码、手机号等。

本发明实施提供的信号处理方法，应用于电子收费系统中，在该方法中，由于采用带通型高斯滤波器对干扰信号的fm0基带信号进行滤波处理，可以获得消除低频干扰和高频干扰的fm0基带信号，对消除低频干扰和高频干扰的fm0基带信号依次进行判决、译码处理，可以提高译码信息的准确性。

进一步地，译码信息准确性的提高，可使电子收费系统在执行收费计算的过程中，更加精确的计算出每个车辆要缴纳的过路费用。

下面，通过具体实施例对本申请所示的技术方案进行详细说明。需要说明的是，下面几个具体实施例可以相互结合，对于相同或相似的内容，在不同的实施例中不再进行重复说明。

图2为本发明实施例提供的信号处理方法的流程示意图一。请参见图2，该方法包括：

s201：接收待处理信号，待处理信号中包括至少一个数据信号。

可选的，本发明实施例的执行主体可以为路侧单元，也可以为设置在路侧单元中的信号处理装置。可选的，所述信号处理装置可以通过软件和硬件的结合来实现。

可选的，信号处理装置包括高增益定向束控读写天线。

可选的，信号处理装置中的高增益定向束控读写天线可以接收待处理信号。

可选的，待处理信号还包括干扰信号。

可选的，待处理信号为干扰信号和至少一个数据信号的叠加信号。

可选的，干扰信号为噪声信号、其他无线通信设备(例如手机)和无线通信基站等发射的无线信号。

可选的，数据信号为车辆的车载单元发送的fmo调制信号。

s202：在待处理信号中获取至少一个数据信号。

在实际应用中，在从待处理信号中获取至少一个数据信号之前还包括对待处理信号进行模/数转换处理。

可选的，对模/数转换处理之后的待处理信号进行基于特征分解的超分辨率空间的功率谱估计处理，以实现在待处理信号中获取至少一个数据信号。

需要说明的是，获取的每个数据信号仍包含干扰信号。

可选的，数据信号的波形通常为方波。

可选的，由于数据信号中包含有干扰信号，因此数据信号的波形中通常会具有“毛刺”。具体的，可以参见图4实施中所示的一个数据信号的时域波形图和图5实施中所示的一个数据信号的频谱图。

s203：通过高斯滤波器对至少一个数据信号进行滤波处理，高斯滤波器为带通滤波器。

可选的，可以根据数据信号的带宽，预先设置一个高斯滤波器。

可选的，高斯滤波器通常具有带宽、滤波系数等参数。

可选的，采用高斯滤波器分别对每一个包含干扰信号的数据信号进行滤波处理后，可以获得消除低频干扰和高频干扰的每个数据信号。具体的，滤波处理后之后，包含干扰信号的数据信号的时域波形图，可参见图6。在滤波处理之后，包含干扰信号的数据信号的频谱图，可参见7。

可选的，在获得了消除低频干扰和高频干扰的每个数据信号之后，还可以对每个数据信号分别进行解调、判决、译码处理。

本发明实施例提供的信号处理方法，接收待处理信号，所述待处理信号中包括干扰信号和至少一个数据信号；在所述待处理信号中获取所述至少一个数据信号；通过高斯滤波器对所述至少一个数据信号进行滤波处理，所述高斯滤波器为带通滤波器。在上述过程中，待处理信号中包括干扰信号，采用高斯滤波器对包括干扰信号的至少一个数据信号进行滤波处理时，可以消除每个数据信号中干扰信号的低频干扰和高频干扰，进而可以提高对数据信号译码的准确性。

在上述任意一个实施例的基础上，下面结合图3，对发明所述方案作进一步的详细说明，具体的，请参见图3。

图3为本发明实施例提供的信号处理方法的流程示意图二。请参见图3，该方法包括：

s301：接收待处理信号，待处理信号中包括至少一个数据信号。

s302：在待处理信号中获取至少一个数据信号。

可选的，s301与s201对应相同，s302与s202对应相同，在此，不再赘述s301和s302的内容，具体的，可参见s201和s202。

s303：确定第一组系数和第二组系数，第一组系数中的系数个数与第二组系数中的系数个数不同，第一组系数和第二组系数为杨辉三角系数。

可选的，第一组系数和第二组系数为杨辉三角形中任意两行中的杨辉三角系数。

例如，第一组系数可以为杨辉三角形中第48行中的杨辉三角系数。当第一组系数为第48行中的杨辉三角系数时，第一组系数中的系数个数为48。

例如，第二组系数可以为杨辉三角形中第60行中的杨辉三角系数。当第二组系数为第60行中的杨辉三角系数时，第一组系数中的系数个数为60。

为了便于理解，下面，以第一组系数为杨辉三角形中第6行中的杨辉三角系数、第二组系数为杨辉三角形中第8行中的杨辉三角系数为例，对s303至s306进行详细的说明。

s304：对第一组系数进行归一化处理，得到第三组系数。

例如，第一组系数包括1、5、10、10、5和1，将第一组系数中的每个系数除以2的6次方实现归一化处理，以得到第三组系数0.0156、0.0781、0.1563、0.1563、0.0781、0.0156。

s305：对第二组系数进行归一化处理，得到第四组系数。

例如，第二组系数包括1、7、21、35、35、21、7和1，将第二组系数中的每个系数除以2的8次方实现归一化处理，以得到第四组系数0.0039、0.027、0.082、0.1367、0.1367、0.082、0.027、0.0039。

s306：在第三组系数起始位置和终止位置分别添加相同个数的零，得到第五组系数，第五组系数中的系数个数与第四组系数中的系数个数相同。

例如，在第三组系数起始位置和终止位置分别添加相同个数的零，得到的第五组系数为0、0.0156、0.0781、0.1563、0.1563、0.0781、0.0156、0。其中，第五组系数中的系数个数与第四组系数中的系数个数相同，均为8。

s307：分别将第五组系数中的第一系数减去第四组系数中的第二系数，得到高斯滤波器的系数，第一系数在第五组系数中的位置与第二系数在第四组系数中的位置相同。

可选的，将第五组系数中的第一系数减去第四组系数中的第二系数，得到高斯滤波器的系数-0.0039、-0.0117、-0.0039、0.0195、0.0195、-0.0039、-0.0117、-0.0039，即0-0.0039＝-0.0039、0.0156-0.027＝-0.0117、0.0781-0.082＝-0.0039、0.1563-0.1367＝0.0195、0.1563-0.1367＝0.0195、0.0781-0.082＝-0.0039、0.0156-0.027＝-0.0117、0-0.0039＝-0.0039。

s308：分别将高斯滤波器的系数与至少一个数据进行卷积运算，以实现对至少一个数据信号进行滤波处理。

可选的，可以参见图8实施例中高斯滤波器的系数分布示意图。

图4为本发明实施提供的一个数据信号的时域波形图一。请参见图4，在对待处理信号进行功率谱估计后得到的一个数据信号的时域波形图中，x轴代表数据信号的样点个数，y轴代表数据信号的样点的幅度值。

需要说明的是，x轴上的数据信号的样点与时间对应，即样点位置不同对应的时间不同。

可选的，由于数据信号中包括干扰信息，因此在图4所示的时域波形中出现尖峰样点(即“毛刺”)。

图5为本发明实施提供的一个数据信号的频谱图一。请参见图5，x轴代表与数据信号的样点对应的频点，y轴代表与频点对应的幅度值。

可选的，对包含干扰信号的一个数据信号经过傅里叶变换(fastfouriertransformation，fft)，可以得到包含干扰信号的一个数据信号频谱图5。

从图5中可以看出，由于干扰信号的存在，使得数据信号频谱图中出现“干扰频点”。

图6为本发明实施例提供的一个数据信号的时域波形图二。请参见图6，x轴代表数据信号的样点个数，y轴代表数据信号的样点的幅度值，从y轴可以看出数据信号的幅度值在-8000-+8000之间浮动。

需要说明的是，对包含干扰信号的数据信号进行滤波处理，可得到图6所示的数据信号的时域波形图。

图7为本发明实施例提供的一个数据信号的频谱图二。请参见图7，x轴代表与数据信号的样点对应的频点，y轴代表与频点对应的幅度值。

需要说明的是，对包含干扰信号的数据信号依次进行滤波处理、fft处理，可得到图7所示的数据信号的频谱图。

可选的，从图7与图5中可以看出，频点5000至沿着x轴正方向上的频点的被高斯滤波器滤除，频点0至频点5000之间的干扰频点的幅度值被抑制。

图8为本发明实施例提供的高斯滤波器的系数分布示意图。请参见图8，x轴代表高斯滤波器系数的个数，y轴代表系数的大小。

需要说明的是，图8所示的高斯滤波器系数的个数为60，且高斯滤波器的系数分布服从高斯概率分布。

图9为本发明实施例提供的高斯滤波器的频谱图。请参见图9，x轴代表高斯滤波器的带宽，单位为rad/sample，其中，rad/sample代表每个杨点的弧度制，y轴代表高斯滤波器的幅度值，单位为db，其中，db代表分贝。

可选的，根据图9可以看出，高斯滤波器带宽为0.6πrad/sample，其中，π为自然圆周率。

图10为本发明实施例提供的经过判决的数据信号的时域波形图。请参见

图10，x轴代表数据信号的样点，y轴代表数据信号样点的幅度值。

可选的，根据图10可以看出，经过判决处理后的数据信号中没有干扰信号的影响，数据信号的时域波形呈现方波状。

图11为本发明实施例提供的信号处理装置的结构示意图一。请参见图11，该装置包括第一接收模块11、第一获取模块12、第一滤波模块13，其中，

所述第一接收模块11用于，接收待处理信号，所述待处理信号中包括至少一个数据信号；

所述第一获取模块12用于，在所述待处理信号中获取所述至少一个数据信号；

所述第一滤波模块13用于，对所述至少一个数据信号进行滤波处理，所述第一滤波模块为带通滤波器。

本发明实施例提供的外卖订单生成装置可以执行上述方法实施例所示的技术方案，其实现原理以及有益效果类似，此处不再进行赘述。

在一种可能的实施方式中，所述第一滤波模块13具体用于：

分别将所述第一滤波模块的系数与所述至少一个数据进行卷积运算，以实现对所述至少一个数据信号进行滤波处理。

图12为本发明实施例提供的信号处理装置的结构示意图二。请参见图12，该装置包括所述装置还包括第一确定模块14、第二确定模块15，其中，所述第一确定模块14用于，确定第一组系数和第二组系数，所述第一组系数中的系数个数与所述第二组系数中的系数个数不同，所述第一组系数和所述第二组系数为杨辉三角系数；

所述第二确定模块15用于，根据所述第一组系数和所述第二组系数，确定所述第一滤波模块的系数。

在一种可能的实施方式中，所述第一组系数中的系数个数小于所述第二组系数中的系数个数；所述第二确定模块15具体用于：

对所述第一组系数进行归一化处理，得到第三组系数；

对所述第二组系数进行归一化处理，得到第四组系数；

在所述第三组系数起始位置和终止位置分别添加相同个数的零，得到第五组系数，所述第五组系数中的系数个数与所述第四组系数中的系数个数相同；

根据所述第四组系数和所述第五组系数，确定所述第一滤波模块的系数。

在一种可能的实施方式中，所述第二确定模块15具体用于：

分别将所述第五组系数中的第一系数减去所述第四组系数中的第二系数，得到所述高斯滤波器的系数，所述第一系数在所述第五组系数中的位置与所述第二系数在所述第四组系数中的位置相同。

本发明实施例提供的外卖订单生成装置可以执行上述方法实施例所示的技术方案，其实现原理以及有益效果类似，此处不再进行赘述。

本发明实施例提供一种信号处理设备，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合；

所述存储器用于，存储计算机程序；

所述处理器用于，执行所述存储器中存储的计算机程序，以使得所述信号处理设备执行上述任意方法实施例所述的方法。

本发明实施例提供一种可读存储介质，包括程序或指令，当所述程序或指令在计算机上运行时，如上述任意方法实施例所述的方法被执行。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明实施例的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明实施例进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例方案的范围。