林可春
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基于4G網(wǎng)絡(luò)與多源信息融合的車輛防盜系統(tǒng)研究
林可春
(福建船政交通職業(yè)學(xué)院,福建福州 350007)
為了準(zhǔn)確實現(xiàn)對車輛安全狀態(tài)進(jìn)行實時監(jiān)測及防盜報警,設(shè)計了基于4G網(wǎng)絡(luò)與信息融合的車輛安全狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)。根據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析需求,本文提出利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法融合多種傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)以判斷車輛安全狀態(tài)。通過對現(xiàn)場數(shù)據(jù)分析,結(jié)果表明該算法可以準(zhǔn)確地判定車輛的安全狀況。
車輛防盜;4G無線通訊;信息融合;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
伴隨私家車數(shù)量的不斷增加,汽車偷竊案的發(fā)生頻率也在不斷增加,甚至已經(jīng)成為城市犯罪數(shù)目最多的行為之一。每輛汽車價格不菲,一旦丟失將會帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失,同樣為社會帶來了不穩(wěn)定因素。因此,關(guān)于汽車防盜的設(shè)計已經(jīng)日益迫切。
文章基于目前主要的盜竊方式,采用監(jiān)控模塊,該監(jiān)控模塊由傳感器組成,并可對車體狀態(tài)進(jìn)行實時監(jiān)控;不僅如此,監(jiān)控模塊可依據(jù)傳感器性能的不同之處取長補(bǔ)短,對汽車的實時狀態(tài)信息進(jìn)行完善。由于各安裝檢測傳感器種類多,位置分散,因此采用成熟的4G網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將各傳感器的采集的數(shù)據(jù)傳送至中央處理器。中央處理器選擇的算法為數(shù)據(jù)融合法,選擇數(shù)據(jù)融合法可對汽車的安全狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確判斷。選擇多傳感器融合技術(shù)的優(yōu)勢在于增加判斷可信度,判斷更加準(zhǔn)確,效率更高。
4G網(wǎng)絡(luò)與多源信息融合的車輛防盜系統(tǒng)設(shè)計包括檢測模塊,中央處理模塊,執(zhí)行模塊,通信模塊,基于 4G網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)是數(shù)據(jù)通訊系統(tǒng)的關(guān)鍵,本文 4G通信模塊是4G無線通信的基礎(chǔ)硬件,其控制器的設(shè)計方式較為新穎,即選擇核心板與接口板互相結(jié)合的方式,外觀結(jié)構(gòu)確定為機(jī)籠式,這種設(shè)計方式的優(yōu)勢在于具有良好的擴(kuò)展性[1]。
1.1 4G 通信接口模塊電路設(shè)計
(1)SIM5218通信模塊簡介。控制器網(wǎng)關(guān)設(shè)備之間依靠USB線進(jìn)行連接,設(shè)計方式選擇核心板與接口板互相結(jié)合的方式。其中,4G 通信接口板所選模塊,完美支持USB 2.0 和 UART 通信,可以完全滿足三頻/四頻網(wǎng)絡(luò)的無線通信和數(shù)據(jù)傳輸速度的要求。
(2)SIM5218模塊的接口電路設(shè)計。SIM5218模塊接口電路原理即為將SIM5218芯片的基本功能引腳引出,涵蓋四方面內(nèi)容:第一方面為UART_TXD 發(fā)送引腳;第二方面為UART_RXD 接收引腳;第三方面為USB_D+引腳;第四方面為USB_D-引腳。SIM卡的通信引腳又包含CARD_CLK、音頻輸入輸出引腳等等。
(3)復(fù)位監(jiān)控電路設(shè)計。復(fù)位監(jiān)控電路采用美國 CATALYST公司生產(chǎn)的CAT1023器件,如圖4所示。CAT1023器件主要是由兩部分集成,分別為:①EERPROM;②看門狗輸入引腳 PIN7。CAT1023器件的主要功能在于監(jiān)控,第一大監(jiān)控功能對電源、電源內(nèi)部固件程序的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實時監(jiān)控;第二大監(jiān)控功能為對SIM5218 接口板進(jìn)行監(jiān)控,若內(nèi)部固件程序出現(xiàn)跑飛現(xiàn)象,CAT1023 器件形成可設(shè)定寬度的復(fù)位信號,糾正問題設(shè)備迅速恢復(fù)正常運(yùn)行狀態(tài)。
1.2 4G通信程序設(shè)計
本平臺使用廈門才茂工業(yè)級TD-SCDMA+ZIGBEE網(wǎng)格終端TD-SCDMAZTU CM2591,該裝置的串行接口為RS485 串行接口,并可根據(jù)其他接口(RS232、RS422)進(jìn)行相應(yīng)的通訊連接。所以,4G模塊的顯著優(yōu)勢在于可以迅速達(dá)到接收、發(fā)送以及管理的目標(biāo)。
文章基于模糊控制系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相互結(jié)合的先進(jìn)技術(shù),并融合了多傳感器結(jié)合技術(shù),大幅度降低誤報率,確保汽車安全狀態(tài)監(jiān)測過程中所具有的準(zhǔn)確性以及可靠性[2]。
在車輛防盜檢測中很多參數(shù)都能反映車輛盜竊形成的過程,比如座椅檢測到的壓力、人體感應(yīng)、車輛移動距離、車輛振動強(qiáng)度等等,通過分析可知這些參數(shù)值或它們的變化率與車輛安全狀態(tài)各個階段都有一定的映射關(guān)系。本文車輛防盜監(jiān)測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分為三層,即信息層、融合處理層和決策層。
(1)信息層的主要功能為采集。對不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集;
(2)融合處理層的主要功能是整合、分析。整合、分析不同傳感器數(shù)據(jù),并確定分析安全結(jié)果的概率,以及危險結(jié)果的概率;
(3)決策層的主要功能是判定與輸出。通過分析判定,確定最終結(jié)果并輸出。
車輛防盜監(jiān)測算法系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示
圖1車輛安全監(jiān)測算法結(jié)構(gòu)圖
本系統(tǒng)中決策層的主要任務(wù)時分居模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合算法對上一層的輸出結(jié)果做出最終判斷。本算法設(shè)定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層的輸出車輛狀態(tài)安全概率為 Q1、車輛狀態(tài)危險概率為Q2,模糊推理系統(tǒng)輸出的車輛狀態(tài)安全概率為G,兩個子系統(tǒng)的輸出會有一定的矛盾性。對此,應(yīng)將基礎(chǔ)的決策層確定如下:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊系統(tǒng)的輸出,并采取融合處理,基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理系統(tǒng),對汽車是否被盜進(jìn)行綜合判定。
本文使用 MATLAB7 的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱對所設(shè)計的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合算法的車輛安全監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果表明模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合算法的車輛安全狀態(tài)判定結(jié)果準(zhǔn)確性更高。圖2為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后的收斂結(jié)果,從圖中可以看出訓(xùn)練后達(dá)到收斂,收斂速度較快,精度達(dá)到了0.07。
圖2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果
綜上所述,文章設(shè)計的汽車防盜系統(tǒng)采用了現(xiàn)代電子技術(shù),大幅度降低誤報率,可以準(zhǔn)確監(jiān)控車輛的實時狀態(tài),對于提升汽車的安全性能是有利的。因為當(dāng)汽車出現(xiàn)被盜情形時,中央處理單元可迅速通過4G無線網(wǎng)絡(luò)通知車主。這相對于普通的聲音警報,不僅時間短、效率高,還解決了擾民的困擾。
[1]陳曉琴. 基于多傳感器信息融合技術(shù)的汽車防盜系統(tǒng)設(shè)計[J]. 制造業(yè)自動化. 2010(15):43-45.
[2]滕峻林,龍永紅,賀理. 基于RFID技術(shù)的智能汽車安全防盜系統(tǒng)設(shè)計[J]. 湖南工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2010(06):20-23.
Research on vehicle anti theft system based on 4G network and multi source information fusion
(Fujian chuanzheng communications Career Academy, Fuzhou Fujian 350007)
In order to accurately state of the vehicle safety of real-time monitoring and anti-theft alarm design 4G network and information fusion of vehicle safety monitoring system based on. According to the data of the system needs analysis, is proposed in this paper by using fuzzy neural network algorithm to fuse multiple sensors monitoring data to determine the vehicle safety status. Through the analysis of field data. The results show that the algorithm can accurately determine the safety condition of the vehicle.
Vehicle anti theft; 4G wireless communication; Information fusion; Fuzzy neural network
(責(zé)任編輯:吳湘銀)
N945.2
A
10.3969/j.issn.1672-7304.2016.06.039
1672–7304(2016)06–0089–02
林可春(1975-),男,副教授,研究方向:汽車運(yùn)用工程。