本發(fā)明涉及通信，具體為一種低壓通信解調平臺。

背景技術：

1、根據公開號為wo2012075952a1的一種譜域通信信號的解調方法及解調系統(tǒng)，該方法包括:步驟一，循環(huán)自相關函數估計值處理單元根據接收到的一段長為l個0fdm周期的連續(xù)的cdm-ofdm循環(huán)延時調制信號，計算相應的循環(huán)自相關函數的估計值;步驟二，循環(huán)延時檢測處理單元針對不同的循環(huán)延時值分別計算相應的似然函數,并根據最大似然判決準則得到相應的循環(huán)延時欠量;步驟三，循環(huán)調制失量解映射處理單元將循環(huán)延時失量進行映射，得到所發(fā)送的循環(huán)調制信號。本發(fā)明可應用于譜域信道復用傳輸，在不影響普通0fdm信號傳輸的同時增加系統(tǒng)容量;采用了分塊計算的方式，較大地降低了計算復雜度，節(jié)省了處理時間及資源。

2、上述專利文件及現有技術在使用時存在以下技術問題：

3、問題一，現有技術通過在普通ofdm信號傳輸的基礎上，增加一維譜域通信信號的傳輸，雖然提升了系統(tǒng)的容量，但其頻譜分配策略相對靜態(tài)，缺乏足夠的靈活性和自適應性。尤其在多用戶場景或復雜的通信環(huán)境中，現有技術的頻譜分配難以根據實時通信需求進行動態(tài)調整，導致頻譜資源的利用效率不高，限制了系統(tǒng)在高密度用戶環(huán)境下的擴展性；

4、問題二，盡管現有技術通過優(yōu)化循環(huán)延時調制算法，降低了部分計算復雜度，但對于處理復雜信道環(huán)境的通信系統(tǒng)而言，其計算需求仍然較高，尤其是在實時應用中，這種計算開銷可能會顯著影響系統(tǒng)的響應速度和整體性能?，F有的解調算法在處理大規(guī)模、多樣化信號時，仍需消耗大量的硬件資源和計算能力，降低了系統(tǒng)的實際應用效率；

5、問題三，現有技術主要專注于信號調制和解調技術的優(yōu)化，而對通信系統(tǒng)的安全性和抗干擾能力并未提出有效的解決方案。在復雜的通信環(huán)境中，電磁干擾、信號截獲等安全威脅越來越嚴重，現有技術缺乏有效的加密機制和抗干擾措施，使得通信數據的安全性得不到充分保障；

6、問題四：在低壓直流載波通信系統(tǒng)中，電網環(huán)境的波動和噪聲干擾往往會對通信質量產生顯著影響?，F有技術在面對電網環(huán)境的變化時，缺乏有效的信道均衡和適應性補償機制，導致通信信號在電網干擾較大的情況下穩(wěn)定性較差，影響了系統(tǒng)的可靠性，特別是在應用于實際電網場景中時表現不佳。

技術實現思路

1、解決的技術問題

2、針對現有技術的不足，本發(fā)明提供了一種低壓通信解調平臺，解決了以上背景技術中的問題。

3、技術方案

4、為實現以上目的，本發(fā)明通過以下技術方案予以實現：一種低壓通信解調平臺，包括解調主系統(tǒng)，所述解調主系統(tǒng)包含有信號采集模塊、數據存儲模塊、時鐘管理模塊、接口模塊、故障檢測與恢復模塊、協(xié)議轉換模塊、信號處理模塊、頻譜管理模塊、安全通信模塊、電網環(huán)境適應模塊和智能解調模塊；

5、sp1、所述信號采集模塊通過卡爾曼濾波算法對采集的信號進行實時的動態(tài)預測和修正，去除噪聲干擾并估計信號的真實值，利用小波變換算法對信號進行多尺度分解，提取出不同頻率成分的信號特征，便于檢測信號中的突變點和異常情況；

6、sp2、所述數據存儲模塊結合哈希算法、樹索引算法以及數據壓縮算法對數據進行存儲，通過哈希算法快速定位和查找數據，提高數據檢索的效率，利用、樹索引算法對存儲的數據進行有序組織；

7、sp3、所述時鐘管理模塊融合鎖相環(huán)（pll）算法、延遲鎖定環(huán)（dll）算法以及時鐘同步協(xié)議算法，通過鎖相環(huán)（pll）算法產生穩(wěn)定的高頻時鐘信號，并將其與參考時鐘進行相位鎖定；

8、sp4、所述接口模塊通過協(xié)議解析算法識別和解析不同的通信協(xié)議，利用數據緩存算法暫存待發(fā)送或接收的數據，以適應不同數據傳輸速率之間的差異，防止數據丟失，通過流量控制算法調節(jié)數據在接口上的傳輸速率，避免數據擁塞和傳輸錯誤；

9、sp5、所述故障檢測與恢復模塊聯(lián)合故障模式與影響分析（fmea）算法、神經網絡故障診斷算法以及容錯冗余算法，通過fmea算法系統(tǒng)的各個部件和功能進行潛在故障模式的識別和評估，建立故障模式庫；

10、sp6、所述協(xié)議轉換模塊采用語法分析算法、語義映射算法以及中間代碼生成算法，語法分析算法解析源協(xié)議和目標協(xié)議的語法結構，理解數據的組織形式，語義映射算法將源協(xié)議中的語義信息轉換為目標協(xié)議能夠理解的語義，確保數據的含義在轉換過程中不丟失，中間代碼生成算法在語法分析和語義映射的基礎上，生成中間表示形式的代碼；

11、sp7、所述智能解調模塊通過卷積神經網絡(cnn)與支持向量機(svm)實現自適應調制識別與解調，引入強化學習中的深度q網絡（dqn），利用cnn對接收信號進行特征提取，將提取的特征輸入到svm進行初步的調制類型分類判斷，然后dqn根據svm的輸出以及歷史解調經驗，優(yōu)化解調策略，實現精準自適應調制識別與解調；

12、sp8、所述頻譜管理模塊通過q學習與遺傳算法的結合進行頻譜的動態(tài)分配與管理，同時引入模擬退火算法，通過q學習探索頻譜使用的狀態(tài)和動作空間，獲取頻譜分配的初步策略，通過遺傳算法對不同的頻譜分配方案進行交叉和變異操作，尋找全局最優(yōu)的解，通過模擬退火算法在遺傳算法搜索到的解空間附近進行局部搜索；

13、sp9、所述安全通信模塊通過混沌理論與低密度奇偶校驗(ldpc)糾錯編碼的結合，實現對雙模通信信號的高安全性和抗干擾能力，同時結合量子加密算法，所述混沌理論對通信信號進行加密，ldpc糾錯編碼在信號傳輸過程中檢測和糾正可能出現的錯誤；

14、sp10、所述電網環(huán)境適應模塊采用卷積神經網絡(cnn)與長短期記憶網絡(lstm)的結合實現信道均衡與補償，同時引入粒子群優(yōu)化算法（pso），所述cnn提取電網信道的空間特征，lstm處理時間序列上的信道變化信息，實現信道均衡與補償，pso優(yōu)化cnn和lstm的網絡參數，尋找最佳的模型結構和參數配置，提高信道均衡與補償的性能，在不同的電網負載和噪聲條件下，pso根據信道的實時監(jiān)測數據。

15、優(yōu)選的，所述信號采集模塊通過卡爾曼濾波基于信號的先驗知識和觀測數據，不斷更新對信號狀態(tài)的估計，使采集到的信號更加平滑和準確，通過小波變換將信號分解到不同的頻率子帶，便于分析信號在不同尺度上的特征，檢測出信號中的瞬態(tài)干擾，利用自適應閾值算法分析信號的幅度變化統(tǒng)計信息，確定閾值，將低于閾值的噪聲成分去除，同時保留有用的信號部分。

16、優(yōu)選的，所述時鐘管理模塊在應用時鎖相環(huán)（pll）算法比較輸出時鐘與參考時鐘的相位差，調整壓控振蕩器的輸出頻率，使輸出時鐘與參考時鐘保持相位鎖定，利用延遲鎖定環(huán)（dll）算法對時鐘信號進行延遲調整，使得本地時鐘與輸入時鐘的相位對齊，時鐘同步協(xié)議算法通過網絡通信交換時間信息，根據協(xié)議規(guī)定的算法計算時鐘偏差和調整量。

17、優(yōu)選的，所述智能解調模塊同時結合生成對抗網絡(gan)與卡爾曼濾波器，來增強信道噪聲的處理，生成對抗網絡(gan)通過生成低噪聲版本的信號，卡爾曼濾波器進一步優(yōu)化解調后的信號質量，所述信號處理模塊中的模糊邏輯與貝葉斯網絡結合。

18、優(yōu)選的，所述頻譜管理模塊通過q學習對頻譜資源的實時監(jiān)控，動態(tài)調整通信信道，遺傳算法用于優(yōu)化頻譜分配策略，避免頻譜干擾與擁堵。

19、優(yōu)選的，所述安全通信模塊同時結合量子密鑰分發(fā)(qkd)與橢圓曲線加密(ecc)進行通信加密，qkd提供安全的密鑰生成和分發(fā)，ecc用于高效加密數據，確保數據傳輸的安全性和效率。

20、優(yōu)選的，所述電網環(huán)境適應模塊結合自適應濾波(rls)與遺傳算法，用于增強系統(tǒng)的抗干擾能力，rls濾波器實時調整濾波參數以應對電網中的突發(fā)干擾，遺傳算法通過全局搜索優(yōu)化濾波器的配置。

21、優(yōu)選的，所述智能解調模塊中的卷積神經網絡(cnn)經過預訓練，可根據電網中的歷史數據自適應調整網絡參數，提高調制識別的精度和效率。

22、優(yōu)選的，所述信號處理模塊結合了加權平均濾波器與最小均方誤差(lms)自適應濾波，用于對解調信號進行進一步優(yōu)化，加權平均濾波器用于抑制噪聲，lms濾波器根據誤差信號動態(tài)調整濾波器權重，確保信號穩(wěn)定性，所述頻譜管理模塊在頻譜分配過程中，結合了基于強化學習的自適應調度機制和遺傳算法優(yōu)化，以進一步提升頻譜利用效率和通信穩(wěn)定性。

23、有益效果

24、本發(fā)明提供了一種低壓通信解調平臺。具備以下有益效果：

25、1、?本發(fā)明通過智能解調模塊、信號處理模塊與頻譜管理模塊的聯(lián)合應用，尤其是在頻譜管理中結合了q學習和遺傳算法，能夠自適應地進行頻譜動態(tài)分配和優(yōu)化。此改進方案能夠更加靈活、智能地管理頻譜資源，特別是在多用戶通信環(huán)境中，進一步提高了系統(tǒng)的容量和頻譜利用效率。

26、2、?本發(fā)明中在解調過程引入了卷積神經網絡（cnn）與支持向量機（svm）的結合，通過智能化算法對調制信號進行自適應識別和解調，同時結合fft與維特比解碼進行高效信號處理。該技術方案大幅減少了解調算法的復雜度，使得在低壓直流載波環(huán)境中信號處理更加高效，并有效提升了系統(tǒng)在實時通信中的響應速度。此外，本發(fā)明的算法通過自適應調整，降低了對硬件資源的需求，進一步優(yōu)化了系統(tǒng)的計算開銷，確保其適用于大規(guī)模通信系統(tǒng)的實際部署。

27、3、本發(fā)明在通信系統(tǒng)的安全性方面，本發(fā)明采用了混沌理論結合低密度奇偶校驗（ldpc）糾錯編碼，有效增強了系統(tǒng)的抗干擾能力和數據安全性。在復雜的電網環(huán)境下，本發(fā)明進一步結合卷積神經網絡（cnn）和長短期記憶網絡（lstm），開發(fā)了電網環(huán)境適應模塊，能夠實時監(jiān)測并補償電網信道的變化，確保信號在高噪聲和多干擾環(huán)境下的穩(wěn)定傳輸。這使得本發(fā)明在應對電網波動、提高通信可靠性和穩(wěn)定性方面，比現有技術具有明顯優(yōu)勢。