基于Android Hrtimer改善红外信号学习准确性方法

张惠兴，钟文涛，张耿旭

（TCL集团股份有限公司，广东 惠州 516006）

1 红外信号

红外信号是由“有载波”和“无载波”两种数据按一定编码方式形成的信号，如图1所示。进行红外信号学习时，一方面要精确获取所需要学习的红外信号的载波频率，另一方面也要精确获取所学信号的各个“有载波”及“无载波”区的时长。在使用台湾Mstar公司的MS6A801芯片平台（软件系统为Andrion4.0）开发一款产品时，需要通过红外信号控制外围设备，因此需要学习外围设备遥控器的红外信号。外围设备红外信号的载波频率有38 kHz，56 kHz或其他频率。为了精确获取所学红外信号的频率，需要使用5 μs以下的定时中断。当使用Android系统的μs级定时器进行红外信号学习时，发现无法获得精确的定时中断，中断时刻有时提前有时延后，造成学习结果不准确，同一信号有时需要学习多次才成功，另一方面，学习过程中如果有干扰也会造成学习结果不准确。

2 基于Android Hrtimer改善红外学习准确性的方法

2.1 通过Android Hrtimer获取高精度时间差

Android的定时器有高精度定时器（Hrtimer）和低精度定时器（Jiffies），Hrtimer也可设置为高精度模式和低精度模式，在MS6A801平台，高精度模式可以达到ns级的分辨率。当要获取高精度的时间差时，将Hrtimer设置成高精度模式，通过hrtimer.base-＞get_time()在起始和结束时刻各获取一次系统时间，相减则得到两个时刻的高精度时间差[1-2]。

图1 红外信号的波形（截图）

2.2 载波采集及载波频率计算

通过20个（可视情况整）有效的载波时长的平均值计算载波频率，采集时不要求采集连续的20个周期的载波，可以跨“有载波”区域，方法如下：

1）设定一个20单元的无符号整数数组，用于存储认可的20个载波的周期时长。

2）当红外输入引脚有上升沿中断（非首次），计算与上一次上升沿中断时刻的时间差，也就是一个周期时长。

3）判断这个周期时长是否可信：将这个时长与数组中上一次采集的数据的时长进行比较，如果误差较大（例如大于1%，可设置）且数组中的历史数据小于6，将数组的历史数据清零，以这个数据为起点重新存储；如果误差较大（例如大于1%，可设置）且数组中的历史数据大于6，则将新的周期时长抛弃。

4）如果本次“有载波”的时段里面没有完成20次载波周期时长的采集，那么在下一个“有载波”时段继续，直到数组存满。

5）将已存满的数组中的数据取平均值，计算出平均时长，从而计算出信号的载波频率。

实现载波采集的上升沿中断子函数的流程如图2所示。

图2 上升沿中断子函数的流程图

2.3 “有载波”和“无载波”时长采集

1）检测红外学习信号输入引脚的上升沿电平，通过Hrtimer精确获得当前时间（hrtimer.base-＞ get_time()），当“有载波”时段开始时，记录当前系统时间，记t1。

2）记录最后一次上升沿中断的时刻，记为t2。

3）当连续较长的时间（这个时间可设置）没有检测到载波，则记T有载波=t2-t1为“有载波”的时长并存储，而“无载波”的时段起始则为t3=t2；

4）当重新检测到载波的时候，存入t2，记“无载波”时长T无载波=t2-t3并存储，t2作为下一个“有载波”的起始存入t1，重复1）～4），直到一帧信号采集结束。

实现“有载波”和“无载波”时长采集的定时中断的子函数流程如图3所示（注：为了区分有跳变位的红外信号，采用对一个红外信号采集两次的方法）。

图3 定时中断的子函数流程图

3 测试及测试结果分析

3.1 近距离重复学习验证

在测试室将进行改善前产品及改善后的产品进行测试对比。待学习的红外信号选用型号为RC410的遥控器的MUTE键的信号，将待学习的遥控器的发射管与采集信号的接收管正对，距离保持20 cm，各重复学习500次并发射学习信号控制外围设备进行验证，结果如表1所示。

表1 近距离重复测试结果

从测度结果可以看出，本文的改善方法对近距离红外学习的准确性有很大提高。

3.2 不同距离不同角度学习验证

如图4所示，在一平台上用白色的纸标好角度及距离，将待学习的遥控器置于不同的位置，使其发射管保持指向采集信号的接收管，每个位置学习验证2次，只要有1次失败就算失败，测试结果如表2和表3所示，格中打×的表示失败。

图4 多距离多角度测试示意图（截图）

表2 改善前多距离多角度测试结果

表3 改善后多距离多角度测试结果

从测试结果可以看出，改善后的产品在±30°范围内学习准确性有提高，在大角度范围时50 cm内学习准确性有提高。

4 结语

本文提出的改善方法，一方面对定时精度进行改进，另一方面通过跨区域对载波进行采集[3]，加上平均滤波[4]，提高容错性。测试结果表明，本方法对改善红外学习的准确性有很大的提高。

[1] 苗忠良，曾旭，宛斌.深入Android应用开发：核心技术解析与最佳实践[M].北京：机械工业出版社，2012.

[2] 杨丰盛.Android技术内幕：系统卷[M].北京：机械工业出版社，2011.

[3] 康保寿.学习型红外遥控器的实现[J].信息通信，2011（4）：189-190.

[4] 于飞，华宇宁.波段红外信号采集和处理系统[J].沈阳理工大学学报，2011（4）：27-30.