基于人工智能技術(shù)的通信自動(dòng)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

郭鵬飛

陽(yáng)泉市項(xiàng)目推進(jìn)中心，山西陽(yáng)泉，045000

0 引言

隨著信息技術(shù)的飛速進(jìn)步和我國(guó)通信產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，通信自動(dòng)控制系統(tǒng)在保障通信網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定運(yùn)行、提高服務(wù)質(zhì)量等方面發(fā)揮著日益重要的作用[1]。通信自動(dòng)控制系統(tǒng)是通過(guò)自動(dòng)控制技術(shù)對(duì)通信設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)進(jìn)行監(jiān)控、調(diào)度和優(yōu)化的一種智能化管理手段。然而，傳統(tǒng)的通信控制系統(tǒng)在處理大規(guī)模復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、實(shí)時(shí)優(yōu)化和智能決策等方面存在局限性，難以滿足現(xiàn)代通信產(chǎn)業(yè)的高效、穩(wěn)定和安全需求。近年來(lái)，人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理、學(xué)習(xí)和推理能力，將人工智能技術(shù)與通信自動(dòng)控制系統(tǒng)相結(jié)合，可有效解決傳統(tǒng)通信控制系統(tǒng)在復(fù)雜場(chǎng)景下的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)對(duì)通信網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)優(yōu)化、智能調(diào)度和自動(dòng)調(diào)整，對(duì)于提高通信服務(wù)質(zhì)量、降低運(yùn)營(yíng)成本、提升系統(tǒng)性能等具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。因此，本文以人工智能技術(shù)為核心，設(shè)計(jì)一種新型的通信自動(dòng)控制系統(tǒng)。期望通過(guò)本文的研究，為人工智能技術(shù)在通信自動(dòng)控制系統(tǒng)中的應(yīng)用提供理論指導(dǎo)和實(shí)踐探索，進(jìn)一步為我國(guó)通信產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新貢獻(xiàn)力量。

1 通信自動(dòng)控制系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

基于人工智能技術(shù)的通信自動(dòng)控制系統(tǒng)主要由交互層、通信系統(tǒng)監(jiān)控層以及控制層三個(gè)層次組成，通信自動(dòng)控制系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)如圖1所示。

圖1 通信自動(dòng)控制系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)圖

如圖1所示，在基于人工智能技術(shù)的通信自動(dòng)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，系統(tǒng)分為交互層、通信系統(tǒng)監(jiān)控層、控制層三個(gè)層次，以實(shí)現(xiàn)高效穩(wěn)定的通信運(yùn)行。交互層接收用戶的指令和需求，將其轉(zhuǎn)換為控制層和監(jiān)控層可識(shí)別的信號(hào)，同時(shí)將系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)和異常信息反饋給用戶[2]。此外，交互層還具備遠(yuǎn)程控制和維護(hù)的功能，方便用戶對(duì)通信系統(tǒng)進(jìn)行遠(yuǎn)程管理和監(jiān)控。通信系統(tǒng)監(jiān)控層主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集、處理和設(shè)備異常狀態(tài)檢測(cè)。數(shù)據(jù)采集模塊收集通信系統(tǒng)的設(shè)備狀態(tài)、信號(hào)質(zhì)量等各種運(yùn)行參數(shù)；數(shù)據(jù)處理模塊對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，為控制層提供決策依據(jù)；設(shè)備異常狀態(tài)檢測(cè)模塊實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行狀況，發(fā)現(xiàn)異常時(shí)及時(shí)發(fā)出警報(bào)。控制層接收來(lái)自通信系統(tǒng)監(jiān)控層提供的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，對(duì)系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)化調(diào)整，包括對(duì)設(shè)備參數(shù)的優(yōu)化、信道分配和功率調(diào)整等，以保持通信系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。

2 軟件設(shè)計(jì)

2.1 交互層

交互層是用戶與通信自動(dòng)控制系統(tǒng)進(jìn)行交互的關(guān)鍵層面，涵蓋前端頁(yè)面、交互邏輯以及用戶體驗(yàn)等多個(gè)方面，其核心目標(biāo)在于打造一個(gè)友好、易用、高效的操作界面，使用戶能夠便捷地操控系統(tǒng)提供的各項(xiàng)功能[3]。在基于人工智能技術(shù)的通信自動(dòng)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，交互層需實(shí)現(xiàn)以下主要功能。

（1）用戶認(rèn)證與授權(quán)：系統(tǒng)應(yīng)具備用戶登錄與注冊(cè)功能，確保僅合法用戶能訪問(wèn)相應(yīng)的權(quán)限區(qū)域。同時(shí)，通過(guò)集成人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶行為的識(shí)別與分析，提升賬戶安全性能。

（2）數(shù)據(jù)展示與智能搜索：系統(tǒng)需提供高效的數(shù)據(jù)展示與查詢功能，讓用戶能迅速獲取所需信息。結(jié)合人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)索引和精準(zhǔn)推薦，助力用戶更好地了解系統(tǒng)運(yùn)行狀況和分析趨勢(shì)。

（3）數(shù)據(jù)可視化與智能解讀：將復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息以圖表等形式直觀地展示給用戶，同時(shí)運(yùn)用人工智能技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能解讀，降低用戶理解數(shù)據(jù)的難度，提升數(shù)據(jù)分析效率。

（4）任務(wù)管理與智能調(diào)度：系統(tǒng)應(yīng)允許用戶創(chuàng)建、修改、刪除任務(wù)，并支持任務(wù)優(yōu)先級(jí)設(shè)置。結(jié)合人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)任務(wù)智能調(diào)度，優(yōu)化系統(tǒng)資源分配，提高任務(wù)執(zhí)行效率。

（5）實(shí)時(shí)消息提醒與智能推送：通過(guò)消息提醒功能，及時(shí)告知用戶任務(wù)執(zhí)行情況及其他重要信息，基于人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推送，防止用戶錯(cuò)過(guò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。在明確用戶需求和功能需求的基礎(chǔ)上，采用HTML、CSS和JavaScript語(yǔ)言設(shè)計(jì)用戶使用界面，包括頁(yè)面布局、顏色、字體、圖標(biāo)、控件等，確定界面元素的排列方式和位置，以便用戶能輕松找到所需信息或功能。同時(shí)，界面設(shè)計(jì)需遵循用戶界面設(shè)計(jì)規(guī)范，注重易用性、一致性、可訪問(wèn)性等指標(biāo)，以滿足不同用戶的使用習(xí)慣和需求。

2.2 通信系統(tǒng)監(jiān)控層

2.2.1 數(shù)據(jù)采集與處理模塊

數(shù)據(jù)采集與處理模塊是通信系統(tǒng)監(jiān)控層的關(guān)鍵部分，它負(fù)責(zé)從各種傳感器、設(shè)備和服務(wù)器中獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，包括溫度、濕度、壓力、電流、電壓等參數(shù)，確保對(duì)通信系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。數(shù)據(jù)采集與處理流程如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)采集與處理流程圖

如圖2所示，通信設(shè)備狀態(tài)信號(hào)經(jīng)過(guò)一階低通濾波器，去除信號(hào)中的噪聲，提高系統(tǒng)的抗干擾性能，其傳遞函數(shù)表示為，具體表達(dá)式如式（1）所示：

其中，β表示濾波器的帶寬抑制比，s表示復(fù)頻域變量。濾波器在設(shè)計(jì)過(guò)程中，需充分考慮通帶波動(dòng)、阻帶衰減以及截止頻率等因素，確保其在實(shí)際應(yīng)用中具有較好的性能。通信信號(hào)在傳輸過(guò)程中，會(huì)受到電磁波、噪聲等各種因素的干擾，導(dǎo)致信號(hào)衰減，借助信號(hào)放大器有效放大通信信號(hào)，以將輸入的微小信號(hào)放大成更具活力的信號(hào)，并補(bǔ)償信號(hào)在傳輸過(guò)程中的損耗，保證通信質(zhì)量，以便于后續(xù)的處理和傳輸。隨后，信號(hào)經(jīng)過(guò)模擬開關(guān)進(jìn)行跟隨、分壓處理，跟隨器實(shí)時(shí)復(fù)制輸入信號(hào)，分壓器則根據(jù)輸入信號(hào)的幅度調(diào)整輸出電壓，確保信號(hào)在傳輸和處理過(guò)程中具有高保真度和較低失真度。之后，將處理后的信號(hào)輸出至ADC（模數(shù)轉(zhuǎn)換器）采集電路，它負(fù)責(zé)將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析奠定基礎(chǔ)，假設(shè)經(jīng)過(guò)放大器和模擬開關(guān)處理后的信號(hào)電壓為，則模數(shù)轉(zhuǎn)換公式如式（2）所示：

其中，D表示ADC轉(zhuǎn)換后的數(shù)字輸出信號(hào)值，vr表示參考電壓值，n表示采樣位數(shù)。最后，F(xiàn)PGA（現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列）邏輯控制技術(shù)對(duì)通信系統(tǒng)信號(hào)進(jìn)行量化、編碼，其利用Verilog HDL編程語(yǔ)言，定義FPGA邏輯控制器的輸入輸出信號(hào)、內(nèi)部寄存器和邏輯運(yùn)算等功能，并將Verilog HDL代碼編譯成bitstream文件，然后通過(guò)仿真工具對(duì)FPGA邏輯控制器進(jìn)行功能驗(yàn)證，繼而實(shí)現(xiàn)對(duì)通信系統(tǒng)信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集和量化、編碼等處理操作。將處理后的數(shù)據(jù)通過(guò)串行或并行接口傳輸?shù)缴衔粰C(jī)，以進(jìn)行進(jìn)一步分析和處理。綜上所述，通信系統(tǒng)監(jiān)控層的數(shù)據(jù)采集段落通過(guò)處理和分析通信設(shè)備狀態(tài)信號(hào)，實(shí)現(xiàn)對(duì)通信系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控。

2.2.2 設(shè)備異常狀態(tài)檢測(cè)模塊

基于人工智能技術(shù)的通信自動(dòng)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，設(shè)備異常狀態(tài)檢測(cè)模塊是一個(gè)關(guān)鍵部分，其主要功能是實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，以確保通信自動(dòng)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。在通信自動(dòng)控制系統(tǒng)中，設(shè)備異常狀態(tài)的檢測(cè)依賴于對(duì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的分析。首先，采用支持向量機(jī)（SVM）對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，以識(shí)別出能表征設(shè)備正常與否的關(guān)鍵特征，形成具有代表性的特征向量。支持向量機(jī)（SVM）決策邊界方程提取公式表示為T，具體如式（3）所示：

其中，w是權(quán)重向量，k是輸入特征向量，b是偏置項(xiàng)。支持向量機(jī)算法具有較強(qiáng)的非線性擬合能力，能夠提取出有效且具有區(qū)分度的特征，為后續(xù)的異常狀態(tài)檢測(cè)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在完成特征提取和模型建立后，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)提取到的特征向量進(jìn)行模式識(shí)別，經(jīng)過(guò)多層卷積和池化操作，捕捉數(shù)據(jù)中的局部特征。在經(jīng)過(guò)全連接層處理后，將輸出結(jié)果映射到相應(yīng)的類別標(biāo)簽上，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)不同類別的有效區(qū)分。在卷積層中，將輸入信號(hào)（特征向量）與卷積核（一組可學(xué)習(xí)的濾波器）進(jìn)行點(diǎn)積操作，得到一組特征圖，具體計(jì)算公式如式（4）所示：

2.3 控制層

通信系統(tǒng)自動(dòng)控制層包括控制決策模塊與執(zhí)行器模塊兩個(gè)子模塊?？刂茮Q策模塊是通信系統(tǒng)自動(dòng)控制層的核心部分，對(duì)異常信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，生成相應(yīng)的控制策略。利用遺傳算法（GA）的全局搜索能力，對(duì)通信系統(tǒng)的控制參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，并利用模糊邏輯（FLC）控制器，尋找使系統(tǒng)性能指標(biāo)達(dá)到最優(yōu)的控制策略。模糊邏輯控制器的輸入輸出關(guān)系表示為y，具體如式（5）所示：

3 測(cè)試實(shí)驗(yàn)

3.1 測(cè)試環(huán)境

開展基于人工智能技術(shù)的通信自動(dòng)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，首先需搭建一個(gè)符合實(shí)驗(yàn)要求的測(cè)試環(huán)境，該環(huán)境應(yīng)滿足系統(tǒng)運(yùn)行的基本需求，包括操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、存儲(chǔ)等方面。本次實(shí)驗(yàn)選擇Kubernetes作為容器編排平臺(tái)；選用NVIDIA Jetson Nano作為開發(fā)板，運(yùn)行Ubuntu操作系統(tǒng)，并根據(jù)人工智能平臺(tái)的要求進(jìn)行配置；選用MongoDB作為分布式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，服務(wù)器設(shè)備采用Dell PowerEdge R740；終端設(shè)備包括華為Mate 40智能手機(jī)、聯(lián)想ThinkPad X1 Carbon筆記本電腦。為確保測(cè)試數(shù)據(jù)具有代表性，實(shí)驗(yàn)方案涵蓋各類通信場(chǎng)景、自動(dòng)控制任務(wù)及數(shù)據(jù)類型，以模擬真實(shí)的通信自動(dòng)控制系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

選取5個(gè)不同的通信節(jié)點(diǎn)，對(duì)基于人工智能技術(shù)的通信自動(dòng)控制系統(tǒng)進(jìn)行性能測(cè)試，包括信息采集時(shí)間、系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸速率以及處理信息的準(zhǔn)確率。測(cè)試實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1 測(cè)試實(shí)驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，通過(guò)對(duì)5個(gè)不同數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的測(cè)試，得出以下結(jié)論：本系統(tǒng)的平均采集時(shí)間為8.76M/s，表明本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集速度迅速，能夠在短時(shí)間內(nèi)高效完成對(duì)各種信息的收集與處理；系統(tǒng)平均傳輸速度為20.05MB/s，表明本系統(tǒng)在數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中能夠減少數(shù)據(jù)丟失和延遲，為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和分析提供有力保障；數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率達(dá)98%以上，表明本系統(tǒng)在識(shí)別和處理數(shù)據(jù)方面具有極高的準(zhǔn)確性?？傊?，基于人工智能技術(shù)的通信自動(dòng)控制系統(tǒng)在響應(yīng)速度、數(shù)據(jù)傳輸和準(zhǔn)確性方面表現(xiàn)出色，可以有效提升通信系統(tǒng)的效率和穩(wěn)定性。

4 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，本文主要探討了基于人工智能技術(shù)的通信自動(dòng)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，詳細(xì)介紹了系統(tǒng)的三個(gè)層次，包括交互層、通信系統(tǒng)監(jiān)控層以及控制層，并從不同角度闡述了各層的設(shè)計(jì)原則和實(shí)施方案，以確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可擴(kuò)展性、安全性和智能化水平。測(cè)試結(jié)果表明，基于人工智能技術(shù)的通信自動(dòng)控制系統(tǒng)在提高通信效率、提升通信質(zhì)量、保障網(wǎng)絡(luò)安全等方面表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。