智能广播频谱收测系统设计

高 原

国家新闻出版广电总局203台 内蒙古 呼和浩特市 010070

前 言

近年来，随着各国广播力量的不断加强和发展，广播频谱日益拥挤。电波传播由于不受国界与行政边界的限制，在不同的区域里如使用相同的频率，常会产生相互干扰。通过对广播频谱进行收测，可以了解收测地点广播频段无线电频谱占用情况，有效利用频谱资源；了解各国广播电台在收测地点的收听情况和各国频率实际使用情况；及时发现与查明非法电台或“地下电台”；及时查明电台信号受干扰情况以及为选用最佳工作频段与清净频道提供依据。因此，频谱收测工作在当前环境下的重要性更加凸显。

1 频谱收测方法和流程

作为广播监测环节中的重要一环，广播频谱收测不仅工作量大，而且对收测人员的专业要求较高，特别是短波广播由于传播距离远且易受干扰，其频谱收测更加复杂。依据广播频谱收测方法，广播频谱收测周期应与短波换频周期相对应（即每年至少要收测春、秋两季换频后的频谱），各频道的收测以每半小时作为收测周期，收足24小时。主要记录的数据为频道负荷情况与各电台的工作状况、发射特性、可听度和电台归属等。在收测进度安排上，一般是收测一次、校对一两次，以防止数据录入错误。目前，频谱收测方式主要有两种，第一种是由人工24小时不间断进行实时收测；第二种是先采集广播频道录音，再通过录音文件回放进行收测。由于第二种收测方式降低了收测者的工作强度，减少了漏频的概率，提高了校对的效率，迅速发展成为频谱收测方式的主流，各频谱收测软件也大多基于此思路进行建设。

2 系统功能需求分析

广播频谱收测系统一般分为频谱录音采集—收测数据录入—数据校对三个过程，为大幅降低收测人员的工作强度，提高频谱收测效率和收测质量，建设一套高度智能化的频谱收测系统。设计的智能频谱收测系统需实现以下目标：

快速完整的采集保存整个广播频段各频道的录音文件，能够确保零遗漏。

自动识别广播频道语种及电台归属并评估其可听度。

能根据判别结果，自动完成广播频谱初次收测。

能够通过结合参考资料和历史数据分析，为人工校对提供参考依据。

为保证收测数据的准确，在校对过程中，能够根据语言对需要校对的收测数据进行筛选，非普通话数据可安排语言辨别功底较好的人员完成校对。基于上述需求，智能频谱收测系统框架如图1所示。

图1 系统框架图

3 智能广播频谱收测系统设计

使用广播信号收测仪对从天线接收的广播信号进行宽频带扫描和记录，根据设定的门限值，广播信号收测仪自动将电平高于门限的频率进行解调，解调后的音频文件自动存入音频存储盘阵并将录音文件地址写入数据库。语音评估引擎实时扫描数据表，当发现有未评估音频文件时，调用语音评估引擎完成对广播信号台名和语种的判断。频谱收测客户端采用C/S架构，通过与数据库连接，完成任务下发、数据导入、频谱收测及校对功能。下面分别从频谱录音采集—广播语音评估—频谱收测校对三方面介绍具体实现过程。

3.1 频谱录音采集实现

根据频谱收测的特点，需要在短时间内完成大量广播频率录音的采集，这就要求接收机具备多路通道录音的能力。传统的接收机通常只能完成一路通道的解调录音，为实现同时进行多通道录音，往往将几台接收机堆叠使用，但这种使用方式由于占用体积过大，散热效果不佳，接收机性能不稳定等原因，限制了录音通道的增加，虽能满足一时之需，但并不是理想的解决方式。近年来，随着软件无线电技术的快速发展，基于FPGA技术的广播信号收测仪产品日益成熟。作为传统接收机的升级产品，广播信号收测仪采用软件无线电架构，基于标准化的高速总线搭建，主要由射频接收测量单元、中短波、调频解调单元和FPGA处理器组成。具有体积小，集成度高，性能稳定等优点，能够依据ITU和相关标准实现广播信号解调和监测，并可对接收的广播IQ数据进行记录，通过网口将录音文件传输至存储盘阵，录音地址路径和指标数据写入数据库。在本设计方案中，广播信号收测仪应具备以下功能：

具有宽带频谱分析功能，频率范围至少包含500KHz～30MHz，满足中短波收测要求。

具有多通道广播解调监听功能，同时支持中短波解调通道数不低于32路（可根据需要自由配置，目前市面上广播信号收测仪最大可实现256路通道同时解调）。

具备测量信号功率电平，调制度，载波频偏功能。

提供远程控制端口和千兆以太网口，可与频谱收测软件协同工作，构建完整业务系统。

3.2 广播语音评估

广播信号收测仪具有窄带信号分析功能，通过测量信号功率电平，可以实现频段内加载广播信号的快速发现，同时，根据信号电平的高低可大致对信号可听度进行标记。根据频谱收测方法，通常需要得到广播频率整点、半点前2分钟以及后3分钟的录音文件，在执行录音任务后，经过解调后形成的录音文件将以5分钟为固定时长存入音频存储盘阵。调用语音评估引擎，即可实现台名和语种的判别。如图2所示。

图2 可听度与电平示意图

3.2.1 台名识别

绝大多数电台都有其独特的开始曲音频信号，通过录制广播电台开始曲及报台音频建立模板库。对音频信号进行FFT变换提取音频指纹特征，建立直方图等方式实现快速音频检索，进而判断测试音频信号电台归属，返回电台名及置信度。

3.2.2 语种识别

应用最新的语音识别技术，通过提取音频声学、韵律、词法、句法等特征，建立恰当的声学模型，实现对广播播出语种的识别，返回语种名称及置信度。目前，广播频谱收测过程中涉及到的全世界范围内的语种约43种，由于现阶段语音识别技术并不能将所有语种进行准确识别，作为折中，可先对准确度较高的主流语种进行自动识别。随着技术发展，对小语种的识别逐步进行完善，最终实现全语种自动识别。

3.3 频谱收测校对

为保证频谱收测客户端软件有较快的响应速度及丰富的操作界面，采用C/S架构进行频谱收测业务客户端软件开发。作为中重要的人机交互界面，需要实现任务下发、数据导入、频谱收测以及频谱数据校对四项基本功能。

3.3.1 任务下发

任务下发主要是生成频谱数据收测表、基带IQ数据记录和信号解调任务。其中，频谱数据收测表中波起止频率为531KHz～1602KHz，频率间隔为9KHz，共计120个频点；短波频率间隔为5KHz，从2300KHz～26100KHz共23个频段。基带IQ数据记录任务可配置基带IQ数据记录的起止时间，以实现整点、半点前2分钟及后3分钟的IQ数据记录。录音任务设置优先级，可自动顺序录音，也可根据优先级对重点频率优先录制，以保证能及时获取关键数据。

3.3.2 数据导入

为使收测人员更方便的利用已知数据进行参考，频谱收测业务客户端软件应具有数据导入功能，具体需要导入的表分别为：本季频谱收测参考表（由WEIBEI、中央台、国际台、HFCC等参考资料进行整合）以及历史频谱收测结果表。

3.3.3 频谱收测

频谱收测模块是频谱收测业务客户端软件的重点，在原频谱收测软件的基础上，重点对数据分析功能进行挖掘，同时根据语音评估和大数据分析智能填充收测结果，大幅度降低人工收测强度。

频谱收测具备以下特点：

根据电平门限值，能自动对频谱收测表进行标记，可以区分有信号和无信号区域。

频谱参考资料筛选。频率字段可与收测频率字段自动匹配，快捷的提供播出时间，播出语种等信息；时间字段匹配项自动标记并前置。

大数据筛选历史数据：统计指定频率某电台的出现次数，并计算出现概率，形成显示列表。概率越大者，排名越靠前。

因广播所用短波频率在春/秋两季用频差异很大，所以所有数据都需要分为春/秋两季分别进行统计处理。

3.3.4 频谱校对

为使频谱收测结果更加准确，频谱校对工作必不可少。通常情况下，广播信号经过广播信号收测仪、语音智能评估的智能判别并结合大数据资料分析和人工审核，已经具备较高的可信度。频谱校对工作的主要任务是对频谱收测过程中出现的待确认频率进行确定。因此在频谱校对过程中，应添加待确认频率筛选功能，由频谱收测基础较好的收测人员集中进行收测。

结束语

智能广播频谱收测系统采用基于软件无线电架构的广播信号收测仪，实现了多通道音频信号的采集和测量。通过语音智能评估和数据分析，在频谱收测工作中，能够解决繁琐的资料查找和数据录入工作，可以极大的提高工作效率和收测数据的准确度，不失为下一代频谱收测系统建设的一种有益参考。

［1］陈德泽.广播电视监测技术［M］：北京，中国广播电视出版社，2008.

［2］陈景军.基于软件无线电的短波接收机设计与实现［D］.武汉：武汉理工大学，2012