CC BY
25том 12. № 4. 2020 http://intech-spb.com/i-methods/
Обработка информации в автоматизированных системах управления на основе ультразвуковых
Саидов Бехруз Бадридинович
аспирант Южно-Уральского государственного университета,
г. Челябинск, Россия; Таджикский технический университет имени М.С. Осими, Душанбе, Таджикистан, matem.1994@mail.ru
Тележкин Владимир Федорович
д.т.н., профессор, преподаватель Южно-Уральского государственного университета, г. Челябинск, Россия, telezhkinvf@susu.ru
В настоящей работе исследуются методы обработки информации в автоматизированных системах управления на основе ультразвуковых приемо-передающих устройств. В современных автоматизированных системах управления, в том числе для специальных целей, широко используются методы обработки информации, в которых используются цифровые технологии и обмен сетевыми данными между разными сервисами. Развитие технологии беспроводной высокочастотной связи продолжается уже более 10 лет, но не получило широкого распространения. Лидеры рынка мобильной связи не могут договориться о едином формате протокола ближней связи: Apple игнорирует это направление, а производители телефонов Android, наоборот, его продвигают. В связи с тем, что в настоящее время возникает вопрос о появлении общепринятого стандарта для связи на малых расстояниях, передача данных с помощью ультразвука может стать хорошей альтернативой. Целью данной работы является постановка задачи обработки ультразвуковых сигналов в приемо-передающей системе на основе методов спектрального анализа (Фурье и Вейвлета). Для решения этой задачи проведен эксперимент на разных расстояниях удаленности приемо-передатчиков, по результатам которого пришли к выводу, что можно передавать сигналы эффективно на частоте 20кГц на расстоянии около 10 метров. Преимущество этого метода заключается в том, что, в отличие от NFC, передача данных с помощью ультразвука может осуществляться практически на любом телефоне, поскольку любой телефон оснащен динамиком и микрофоном.
приемо-передающих устройств
АННОТАЦИЯ.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: обработки информации; ультразвуковой сигнал; автоматизированных системах управления.
Введение
В современных автоматизированных системах управления (АСУ), в том числе и специального назначения, применяются методы обработки информации, широко использующие цифровые технологии и обмен данными по сети между разными сервисами. В АСУ также предполагаются совместные усилия группы (рабочей группы в сети) сотрудников для решения возникающих проблем, обмена мнениями во время обсуждения в сети любого вопроса в режиме реального времени (телеконференция), оперативного обмена материалами через электронную почту, электронные доски объявлений и т.д. Для таких систем, охватывающих работу предприятия (и АСУ) в целом, используется термин «корпоративные автоматизированные системы управления процессами» [2]. Такие системы характеризуются использованием клиент-серверных технологий, включая подключение удаленных пользователей через глобальный (облачный) Интернет, а также использование физической среды и методов формирования сигналов для передачи данных. Разработка технологии беспроводной высокочастотной связи ведется уже более 10 лет, но массового применения она так и не получила. Лидеры мобильных рынков не могут договориться о едином формате протокола коммуникации ближнего поля: Apple это направление игнорирует, а производители телефонов с платформой Android, наоборот, продвигают [1]. В связи с тем, что появление общепринятого стандарта связи малого радиуса действия сейчас под вопросом, передача данных посредством ультразвука могла бы стать хорошей альтернативой. Преимущество этого способа (метода) в том, что в отличие от NFC (коммуникация ближнего радиуса действия), передача данных через ультразвук может осуществляться почти на любых телефонах, так как любой телефон оборудован динамиком и микрофоном. Единственное, что является важным, процессор телефона должен позволять проводить необходимые расчеты. Это связано с тем, что использование предлагаемого метода не предъявляет специфических требований к техническим характеристикам телефона, а реализуется на уровне программного обеспечения. Передачу данных с помощью звуковых волн можно использовать для обмена информацией между телефонами с самыми различными ОС, что особенно важно в текущей ситуации усиливающейся дифференциации мобильных платформ. Технологии ультразвука можно использовать не только для передачи данных, но и для распознавания объектов в пространстве, и подавления физических носителей для нежелательных источников информации [3]. Актуальной научной задачей является повышение эффективности информационного обеспечения АСУ с помощью систем беспроводной связи на основе ультразвуковых технологий передачи сигналов. Для исследование обработки ультразвукового сигнала используется вейвлет-преобразования. Вейвлет-преобразование — это преобразование, использующее функции, локализованные как в реальном, так и в пространстве Фурье. В основном оно делится на два типа. Один тип вейвлет-преобразования легко обратим. То есть, исходный сигнал может быть восстановлен после его преобразования. Пример: сжатие и очистка изображения. В этом случае: вейвлет-преобразование изображения вычисляется; представление вейвлета изменяется соответствующим образом; затем вейвлет-преобразование переворачивается для получения нового изображения [4,5]. Второй тип вейвлет-преобразования предназначен для анализа сигналов. Пример: выявление обработки ультразвукововых сигналов. Целью данной работы является исследование обработки ультразвуковых сигналов в приемо-передающей системе на основе методов спектрального анализа (Фурье и Вейвлета) при работе на короткие расстояния.
Цифровая обработка сигналов в автоматизированных системах управления
Непрерывные сигналы описываются непрерывными функциями времени. Мгновенные значения таких сигналов изменяются во времени плавно, без резких скачков (разрывов). Многие реальные сигналы являются непрерывными. К ним относятся, например, электрические сигналы при передаче речи, музыки, нескольких изображений [1,4]. Все сигналы по способу представления делятся на четыре группы: аналоговые, дискретные, квантованные и цифровые. Для того, чтобы начать передавать полезную информацию с помощью сигналов, нам нужно каким-нибудь образом видоизменить несущую частоту так, чтобы она повторяла закономерности сигнала, который мы хотим передать. Иными словами, нам нужно сделать так, чтобы она несла информацию о нашем полезном сигнале. Это самое видоизменение называется модуляцией. В качестве несущей могут быть использованы колебания различной формы (прямоугольные, треугольные и т.д.), однако чаще всего применяются гармонические колебания [6-9]. В зависимости от того, какой из параметров несущего колебания изменяется, различают вид модуляции (амплитудная, частотная, фазовая и др.) [11]. Модуляция дискретным сигналом называется цифровой модуляцией или манипуляцией. Существуют следующие типы манипуляций: частотная манипуляция, фазовая манипуляция, амплитудная манипуляция, квадратурная амплитудная манипуляция. На рис. 1 представлены основные характеристики сигналов, спектры модулированных сигналов в зависимости от параметров модуляции.
FM-signai Spectrum
Рис. 1. Модулированные сигналы и их спектр
Система беспроводной связи, использующая ультразвуковые сигналы
Эта система включает в себя модуль передачи и приемный модуль (рис. 2). Модуль передачи принимает входные сигналы от беспроводного устройства, модифицирует принятые входные сигналы таким образом, что преобразует каждый принятый входной сигнал в соответствующий ультразвуковой сигнал и беспроводным образом передает каждый упомянутый ультразвуковой сигнал через ультразвуковой канал [13].
о-
Рис. 2. Схема системы беспроводной связи с использованием ультразвуковых сигналов: ТМ — Модуль передачи, ЯМ — Приемный модуль
Схема системы беспроводной связи с использованием ультразвуковых сигналов представлена на рис. 1. Приемный модуль принимает переданные ультразвуковые сигналы, восстанавливает соответствующие входные сигналы и позволяет выводить каждый соответствующий входной сигнал через одно или несколько выходных устройств. Модификация входных сигналов может включать сжатие, кодирование и модуляцию входных сигналов. Входные сигналы могут быть речевыми аудио сигналами, позволяющими использовать систему поддержки телефонных звонков путем обеспечения возможности ультразвуковой связи, например, между беспроводной гарнитурой и мобильным телефоном. Модули передачи и приема могут быть связаны с беспроводной гарнитурой и мобильным телефоном для обеспечения ультразвуковой связи и, при необходимости, радиочастотной связи между ними [9-13].
Методы эксперимента
В работе использовались математические методы спектрального анализа (Фурье и Вейвлета). Для получение сигнала использовался анализатор ультразвукового сигнала. Этот анализатор чётко отображает спектр и развёртку колебаний. Экспериментальная установка для получение сигнала показана на рис. 3. Расстояние между мобильными устройствами до 10 м. Выходной сигнал получен от анализатора ультразвукового спектра на базе мобильного телефона. Мобильный телефон в передатчике передает сигнал задаваемой частоты через микрофон на другой мобильный телефон и получаемый сигнал отображается на экран анализатора ультразвука. Проведем эксперимент на короткие расстояния (3;5;7;9;10 метров) на полосе частоты 20 кГц.
Рис. 3. Передача сигнала на короткие расстояния: МТ — мобильный телефон
Результаты эксперимента
Для получение развёртки колебаний и спектра сигнала прямого воздействия на разных расстояниях задаётся частота 20 кГц, при помощью микрофона мобильного телефона передаётся сигнал и в ходе эксперимента на экране анализатора ультразвука отражается полученный график колебаний. Полученные результаты развёртки колебаний и спектра сигнала на разных расстояниях, показаны на рис. 4-9.
Рис. 4. Спектр и развертка колебаний сигнала на расстоянии 1 метр
KHz Number of Samples
Рис. 5. Спектр и развертка колебаний сигнала на расстоянии 3 метра
Рис. 6. Спектр и развертка колебаний сигнала на расстоянии 5 метров
Fmax=20KHzSmax=32.5dBSPLN=-5.03dBSPLS/N=37.5dE
4П
—I о_ £й 30 ей ■О 20 (V 10
17,4 18,0 18,6 19,2 19,8 20,4 21,0 21,6 KHz
zuu 100 0 -100 -200
wvwwwwv
0 10 20 30 40 50 60 70 80 Number of Samples
Рис. 7. Спектр и развертка колебаний сигнала на расстоянии 7 метров
Рис. 8. Спектр и развертка колебаний сигнала на расстоянии 9 метров
Fmax=20KHzSmax=23.5dBSPLN=-6.32dBSPLS/N=29.8d zuu 100 0 -100 -?no
40 o_ 5Я 30 CO "O "§20 о _J 10
v/v /V /V Л/ v\ /V Л/
17,4 18,0 18,6 19,2 19,8 20,4 21,0 21,6 KHz
0 10 20 30 40 50 60 70 80 Number of Samples
Рис. 9. Спектр и развертка колебаний сигнала на расстоянии 10 метров
Из рис. 4-9 видно, что до 10 метров мы можем передать сигнал через полосы частот 20 кГц, то есть через ультразвук. Этот эксперимент был проведен в большом коридоре учебного корпуса. Окружающий шум может быть вызван кондиционированием воздуха, ходьбой людей и использованием дверей.
Заключение
В работе рассматривалась обработка ультразвукового сигнала на короткие расстояния. Для решение поставленной задачи мы проводили серию экспериментов. Анализируя все эти эксперименты, мы пришли к выводу, что можно передавать сигнал эффективно на полосе частот 20 кГц до 10 метров.
На практике используются ультразвуковые технологии для отправки и получения бесконтактных платежей со смартфонов.
Литература
1. Marina M.D., Norziana J., Jacentha M., Mohamad A.M. Indoor positioning: technology comparison analysis // International Journal of Engineering & Technology. 2018. Vol. 7. Pp. 133-137.
2. Keda Y. K., Yoshihiro O., Hiroshi U. International standard of infrared data communication, IrDA, Shapu Giho // Sharp Technical Journal. 1997. No. 68. Pp. 11-17.
3. Li C., Hutchins D.A., Green R.J. Short-range ultrasonic digital communications in air // IEEE Trans. Ultras. Ferr. Freq. Contr. 2008. Vol. 55. Pp. 908-918.
4. Pei L., Chen R. L., Kuusniemi H., Tenhunen, T., Chen Y. Using inquiry-based Bluetooth RSSI probability distributions for indoor positioning // Journal of Global Positioning Systems. 2010. No. 9. Pp. 122-130.
5. Saidov B. B., Tambovtsev V. I., Prokopov I.I. Spectrum Transformation of an Amplitude-Modulated Signal on an Ohmic Nonlinear Element // Bulletin of the South Ural State University. Ser. Computer Technologies, Automatic Control, Radio Electronics. 2020. Vol. 20. No. 1. Pp. 71-78.
6. JurdakR., Lopes C. V. P., Baldi P. A comparative analysis and experimental study on wireless aerial and underwater acoustic communications // Proceedings IEEE Int. Conf. on Digital Telecommunications ICDT'06. 2006. Pp. 130-136.
7. Holm D. S. Airborne ultrasound data communications: The core of an indoor positioning system // Proc. of the IEEE Ultrason. Symp. Rotterdam, the Netherlands. 2005. Vol. 3. Pp. 1801-1804.
8. Marina D. M., Norziana J., Jacentha M., Mohamad A. Indoor positioning technology comparison analysis // International Journal of Engineering & Technology. 2018. Vol. 7. Pp. 133-137.
9. Disha A. A comparative analysis on indoor positioning techniques and systems // International Journal of Engineering Research and Applications. 2013. No. 3. Pp. 1790-1796.
10. Boll S., Pulsipher D. Suppression of acoustic noise in speech using two-microphone adaptive noise cancellation // IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal. 1980. Vol. 28. Issue 6. Pp. 752-753.
11. Bloch M., Barros J., McLaughlin S. W. Wireless Information theoretic Security // IEEE Transactions on Information Theory. 2008. Vol. 54. No. 6. Pp. 2515-2534.
12. Senjyu T., Kashigawi T., Uezato K. Position control of ultrasonic motors using MRAC and dead-zone compensation with fuzzy inference // IEEE Trans. Power Electron. 2002. Vol. 17. Pp. 265-272.
13. Patent US8,854,985 B2. System and method for using ultrasonic communication / Tzfat Y., LeZion R. Filed: 31.12.2010. Publication: 07.10.2014.
INFORMATION PROCESSING IN AUTOMATED CONTROL SYSTEMS BASED ON ULTRASONIC RECEIVING-TRANSMITTING DEVICES
BEZHRUZ B. SAIDOV
Postgraduate Student, Department of Infocommunication Technologies, South Ural State University, Chelyabinsk, Russia; Tajik Technical University named after academician M.S. Osimi, Dushanbe, Tajikistan, matem.1994@ mail.ru
VLADIMIR F. TELEZHKIN
PhD, Professor, Department of Infocommunication Technologies, South Ural State University, Chelyabinsk, Russia, telezhkinvf@susu.ru
ABSTRACT
In work, we study information-processing methods in automated control systems based on ultrasonic transceivers. In modern automated control systems (ACS), including for special purposes, information processing methods are widely used, which use digital technologies and exchange of network data between different services. The development of wireless high-frequency communication technology has been going on for more than 10 years, but is not widespread. The leaders of the mobile communications market cannot agree on a single format for the short-range communication protocol: Apple ignores this direction, and manufacturers of Android phones, on the contrary, promote it. Due to the fact that currently the question arises of the emergence of a generally accepted standard for communication at short distances, data transmission using ultrasound can be a good alternative. The aim of this work is to formulate the problem of processing ultrasonic signals in a transceiver system based on spectral analysis methods (Fourier and Wavelet). To solve this problem, an experiment was conducted at different distances of the distance of the transceivers, according to the results of which it was concluded that it is possible to transmit signals efficiently in the frequency band from 20 kHz at a distance of about 10 meters. The advantage of this method is that, unlike NFC, data transfer using ultrasound can be carried out on almost any phone, since any phone is equipped with a speaker and microphone.
Keywords: information processing; ultrasonic signal; automated control systems.
REFERENCES
1. Marina M. D., Norziana J., Jacentha M., Mohamad A. M. Indoor positioning: technology comparison analysis. International Journal of Engineering & Technology. 2018. Vol. 7. Pp. 133-137.
2. Keda Y. K., Yoshihiro O., Hiroshi U. International standard of infrared data communication, IrDA, Shapu Giho. Sharp Technical Journal. 1997. No. 68. Pp. 11-17.
3. Li C., Hutchins D. A., Green R. J. Short-range ultrasonic digital communications in air. IEEE Trans. Ultras. Ferr. Freq. Contr. 2008. Vol. 55. Pp. 908-918.
4. Pei L., Chen R. L., Kuusniemi H., Tenhunen, T., Chen Y. Using inquiry-based Bluetooth RSSI probability distributions for indoor positioning. Journal of Global Positioning Systems. 2010. No. 9. Pp. 122-130.
5. Saidov B. B., Tambovtsev V. I., Prokopov I. I. Spectrum Transformation of an Amplitude-Modulated Signal on an Ohmic Nonlinear Element. Bulletin of the South Ural State University. Ser. Computer Technologies, Automatic Control, Radio Electronics. 2020. Vol. 20. No. 1. Pp. 71-78.
6. Jurdak R., Lopes C. V. P, Baldi P. A comparative analysis and experimental study on wireless aerial and underwater acoustic communications. Proceedings IEEE Int. Conf. on Digital Telecommunications ICDT'06. 2006. Pp. 130-136.
7. Holm D. S. Airborne ultrasound data communications: The core of an indoor positioning system. Proc. of the IEEE Ultrason. Symp. Rotterdam, the Netherlands. 2005. Vol. 3. Pp. 1801-1804.
8. Marina D. M., Norziana J., Jacentha M., Mohamad A. Indoor positioning technology comparison analysis. International Journal of Engineering & Technology. 2018. Vol. 7. Pp. 133-137.
9. Disha A. A comparative analysis on indoor positioning techniques and systems. International Journal of Engineering Research and Applications. 2013. No. 3. Pp. 1790-1796.
10. Boll S., Pulsipher D. Suppression of acoustic noise in speech using two-microphone adaptive noise cancellation. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal. 1980. Vol. 28. Issue 6. Pp. 752-753.
11. Bloch M., Barros J., McLaughlin S. W. Wireless Information theoretic Securit. IEEE Transactions on Information Theory. 2008. Vol. 54. No. 6. Pp. 2515-2534.
12. Senjyu T., Kashigawi T., Uezato K. Position control of ultrasonic motors using MRAC and dead-zone compensation with fuzzy inference. IEEE Trans. Power Electron. 2002. Vol. 17. Pp. 265-272.
13. Patent US8,854,985 B2. System and method for using ultrasonic communication / Tzfat Y., LeZion R. Filed: 31.12.2010. Publication: 07.10.2014.
