一種波形可移植性量化評(píng)估的模糊綜合評(píng)判法*

李燕斌,李 冰

(1.中國(guó)西南電子技術(shù)研究所，成都 610036；2.中國(guó)航天員科研訓(xùn)練中心，北京 100094)

0 引 言

針對(duì)復(fù)雜多樣的不同通信裝備，為提升通信裝備間的互連互通能力，需要各通信裝備加載共同通信波形，并具備快速部署及靈活重組能力。要使各種共用波形能低成本、高效互移植到不同平臺(tái)，除了在波形研發(fā)時(shí)需基于波形可移植性設(shè)計(jì)準(zhǔn)則進(jìn)行波形開(kāi)發(fā)外，在跨平臺(tái)進(jìn)行波形移植前還需要針對(duì)待移植平臺(tái)，通過(guò)波形可移植性量化評(píng)估，優(yōu)選出可移植性強(qiáng)的波形來(lái)進(jìn)行移植。美軍在聯(lián)合戰(zhàn)術(shù)無(wú)線電系統(tǒng)(Joint Tactical Radio System，JTRS)項(xiàng)目中發(fā)布了波形可移植性設(shè)計(jì)準(zhǔn)則，對(duì)JTRS波形可移植設(shè)計(jì)方法進(jìn)行了詳細(xì)規(guī)定，并開(kāi)展了波形可移植性測(cè)試評(píng)估，從而降低波形移植到不同平臺(tái)的工作量和移植成本。由此可見(jiàn)，波形可移植性量化評(píng)估在無(wú)線通信領(lǐng)域(特別是軟件無(wú)線電通信領(lǐng)域)非常必需，也迫切需要。

1 波形可移植性評(píng)估要素

通信波形是將待傳輸數(shù)據(jù)或話音信息按預(yù)定的通信協(xié)議通過(guò)數(shù)據(jù)組幀、信源編碼、信道編碼、交織、調(diào)制、濾波等處理后形成的一種在空中傳輸?shù)膱D形抽象，無(wú)線通信裝備通過(guò)波形的收/發(fā)實(shí)現(xiàn)通信信息的傳遞。通信波形基于OSI(Open System Interconnection)參考模型7層架構(gòu)，根據(jù)通信數(shù)據(jù)鏈實(shí)際應(yīng)用情況，波形架構(gòu)簡(jiǎn)化為3層，即物理層、建鏈層和處理層，其組成如圖1所示。

圖1 波形組成架構(gòu)圖

通信波形與設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)、支撐硬件平臺(tái)及軟件平臺(tái)密切相關(guān)：影響波形移植的的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)要素主要包括設(shè)計(jì)規(guī)范性、組件劃分顆粒度、IP核、開(kāi)發(fā)工具、核心處理器及總線類(lèi)型等；影響波形移植的硬件要素主要包括ADC/DAC轉(zhuǎn)換器、核心處理器(DSP、FPGA、CPU)、內(nèi)/外部總線、系統(tǒng)時(shí)鐘、混頻器、濾波器、功率放大器、低噪放、天線等的功能性能；影響波形移植的軟件要素主要包括底層驅(qū)動(dòng)程序、操作系統(tǒng)、硬件抽象層、中間件等的功能性能[1]。

總的來(lái)說(shuō)，影響波形移植的要素很多，對(duì)波形進(jìn)行可移植性量化評(píng)估是一個(gè)復(fù)雜體系，為了實(shí)現(xiàn)其量化評(píng)估目標(biāo)，需要基于系統(tǒng)分析方法來(lái)開(kāi)展實(shí)施。

2 基于系統(tǒng)分析的模糊綜合評(píng)判法

系統(tǒng)分析是運(yùn)用建模及預(yù)測(cè)、優(yōu)化、仿真、評(píng)價(jià)等技術(shù)對(duì)系統(tǒng)的各有關(guān)方面進(jìn)行定性與定量相結(jié)合的分析，為選擇最優(yōu)或滿意系統(tǒng)方案提供決策依據(jù)的分析研究過(guò)程[2]。

對(duì)于復(fù)雜的波形可移植性量化評(píng)估體系，許多要素很難通過(guò)建模和仿真等手段實(shí)現(xiàn)評(píng)估，比如處理器性能差異、系統(tǒng)時(shí)鐘差異、組件顆粒度劃分、IP核使用情況等?；谶@種情況，參考錢(qián)學(xué)森院士提出的以人為主的人機(jī)結(jié)合系統(tǒng)思維體系，即堅(jiān)持以人(專(zhuān)家群體)為主的原則，充分發(fā)揮人腦思維的關(guān)鍵作用又體現(xiàn)計(jì)算機(jī)的特長(zhǎng)，有意識(shí)地綜合運(yùn)用，優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，辯證統(tǒng)一。通過(guò)人機(jī)交互、反復(fù)比較、逐次逼近，達(dá)到從定性到定量的認(rèn)識(shí)，從而對(duì)經(jīng)驗(yàn)性假設(shè)正確與否給出明確結(jié)論。也就是說(shuō)，許多系統(tǒng)問(wèn)題的解決，可以通過(guò)以人為主的原則，通過(guò)數(shù)學(xué)方法實(shí)現(xiàn)量化。模糊綜合評(píng)判法即是這種以計(jì)算機(jī)為平臺(tái)并結(jié)合人的因素實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)參數(shù)量化的數(shù)學(xué)方法[3]。

1965年，美國(guó)著名控制論專(zhuān)家L.A.Zadeh教授發(fā)表了模糊集合的論文，提出了處理模糊現(xiàn)象的新的數(shù)學(xué)概念“模糊子集”，采用定量、精確的數(shù)學(xué)方法去處理模糊現(xiàn)象。模糊數(shù)學(xué)的發(fā)展與計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展密切相關(guān)，其使計(jì)算機(jī)吸收人腦識(shí)別和判決的模糊特點(diǎn)，從而提升計(jì)算機(jī)能夠完成更復(fù)雜的任務(wù)。

模糊數(shù)學(xué)的基本原理是，給定論域U上的一個(gè)模糊子集A，對(duì)于任意u∈U，都指定了一個(gè)數(shù)γa(u)∈[0,1]，叫作u對(duì)A的隸屬程度，γa叫作A的隸屬函數(shù)。模糊子集A完全由隸屬函數(shù)γa來(lái)刻畫(huà)，兩者等價(jià)。γa(u)表示u對(duì)A的隸屬大小，當(dāng)γa的值域?yàn)閇0，1]時(shí)，γa蛻化成一個(gè)普通子集的特征函數(shù)，A蛻化成一個(gè)普通子集。

在有限論域上的模糊子集可寫(xiě)成(不是分式求和，只是一種表示方式)

(1)

即

(2)

式中：分母是論域U中的元素，即U={u1，u2，u3，…，un}，分子是相應(yīng)元素的隸屬度(u對(duì)A的隸屬程度)。

總的來(lái)說(shuō)，模糊的不確定性用隸屬度來(lái)度量，隸屬度表示事物多大程度屬于某一類(lèi)。隸屬度的具體確定包括人的某種主觀因素。模糊集合論的運(yùn)用則是從模糊性中去確定廣義的排中率-隸屬規(guī)律。模糊集合(對(duì)應(yīng)前文中的模糊子集A)表達(dá)的是事物的過(guò)渡特質(zhì)而非突變性，集合中每一個(gè)元素的隸屬函數(shù)γa(u)在區(qū)間[0,1]可以任意取值，隸屬函數(shù)是連續(xù)光滑的。因此，模糊集合對(duì)不確定信息的刻畫(huà)是精細(xì)而充分的，但隸屬函數(shù)不可計(jì)算，憑人的主觀經(jīng)驗(yàn)給定。

3 模糊綜合評(píng)判法在軟件無(wú)線電波形可移植性量化評(píng)估中的應(yīng)用

波形可移植性評(píng)估因素主要表現(xiàn)為硬件平臺(tái)因素、軟件平臺(tái)因素[4]、波形設(shè)計(jì)及開(kāi)發(fā)因素。下面以硬件平臺(tái)因素為例論述其量化評(píng)估方法。

通信裝備硬件平臺(tái)是通信波形的物理支撐平臺(tái)，其中核心處理器處理能力、ADC/DAC變換器轉(zhuǎn)換能力、濾波器性能、功率放大器性能、總線傳輸能力、系統(tǒng)時(shí)鐘精度、存儲(chǔ)能力等硬件性能都是影響波形可移植性的重要因素。影響波形移植評(píng)估的硬件平臺(tái)因素如表1所示。

表1 硬件平臺(tái)因素表

對(duì)于影響波形移植硬件平臺(tái)因素，按兩個(gè)論域綜合考慮，即硬件平臺(tái)的資源能力論域F和能力評(píng)價(jià)論域E。其中，資源能力論域F={f1，f2，f3，…，f8}={信道能力、轉(zhuǎn)換能力、處理能力、存儲(chǔ)能力、時(shí)鐘能力、抗干擾能力、安全處理能力、接口能力}，WF為論域F上的一個(gè)模糊子集，作為評(píng)價(jià)硬件資源能力的權(quán)重系數(shù)向量，隸屬函數(shù)γa(f)∈[0,1]，那么WF={γa(f1)，γa(f2)，γa(f3)，γa(f4)，γa(f5)，γa(f6)，γa(f7)，γa(f8)}={α1，α2，α3，α4，α5，α6，α7，α8}且

(3)

能力評(píng)價(jià)論域E={e1，e2，e3，…，e5}={AA/很好、BB/較好、CC/好、DD/較差、EE/很差}，將對(duì)應(yīng)分值(即上式中的AA、BB、CC、DD、EE)轉(zhuǎn)換成γa(e)∈[0,1]，對(duì)應(yīng)的模糊子集WE={γa(e1)，γa(e2)，γa(e3)，γa(e4)，γa(e5)}={β1，β2，β3，β4，β5}且

(4)

假定評(píng)價(jià)專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)為N人，基于R=F×E論域，給出硬件資源能力評(píng)估結(jié)果,如表2所示，其中Nij為基于各評(píng)估細(xì)分項(xiàng)i給出相應(yīng)評(píng)價(jià)結(jié)果j的專(zhuān)家人數(shù)。

表2 硬件資源綜合評(píng)估表

將專(zhuān)家評(píng)估結(jié)果轉(zhuǎn)換成隸屬度βj，βj=Nxj/N(其中，Nxj為第x行評(píng)估項(xiàng)的第j列能力評(píng)估結(jié)果獲得的專(zhuān)家評(píng)估人數(shù)，N為參加評(píng)估的專(zhuān)家總?cè)藬?shù))，βj∈[0,1]。

硬件資源綜合評(píng)估結(jié)果統(tǒng)計(jì)如表3所示，第2列硬件資源能力的權(quán)重系數(shù)αi可調(diào)。

表3 綜合評(píng)估結(jié)果統(tǒng)計(jì)表

基于表3，列出隸屬度矩陣

(5)

根據(jù)隸屬度矩陣，求出綜合隸屬度Ri(表3中倒數(shù)第2行)為

Ri=α1×(N1i/N)+α2×(N2i/N)+α3×(N3i/N)+

α4×(N4i/N)+α5×(N5i/N)+α6×(N6i/N)+

α7×(N7i/N)+α8×(N8i/N)。

(6)

再基于Ri計(jì)算結(jié)果，求出綜合得分Z(表3中最后一行)為

Z=(R1×β1+R2×β2+R3×β3+R4×β4+R5×β5)×

(AA+BB+CC+DD+EE) 。

(7)

評(píng)估大項(xiàng)綜合評(píng)估流程如圖2所示，先設(shè)定評(píng)估細(xì)分項(xiàng)權(quán)重系數(shù)初始值，統(tǒng)計(jì)出各評(píng)估項(xiàng)的綜合隸屬度，再計(jì)算出各評(píng)估細(xì)分項(xiàng)綜合得分。隨著通信裝備評(píng)估數(shù)量的增多，基于專(zhuān)家群體的綜合評(píng)判，調(diào)整各細(xì)分項(xiàng)權(quán)重系數(shù)大小并逐步趨于固定，從而達(dá)到從定性到定量轉(zhuǎn)化的準(zhǔn)確性，提高量化結(jié)果(綜合得分)的置信度。

圖2 大項(xiàng)綜合評(píng)估流程

除硬件平臺(tái)因素外，影響波形移植還包括軟件平臺(tái)因素和波形設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)因素等[5]。在應(yīng)用中，如圖3所示，三大影響波形移植因素可分為軟件資源能力、硬件資源能力、軟件平臺(tái)符合性、硬件平臺(tái)符合性、波形軟無(wú)符合性等多個(gè)具體評(píng)估大項(xiàng)，各評(píng)估大項(xiàng)由對(duì)應(yīng)的評(píng)估細(xì)分項(xiàng)組成。

圖3 評(píng)估項(xiàng)評(píng)估示意圖

各評(píng)估大項(xiàng)根據(jù)細(xì)分項(xiàng)及權(quán)重，基于專(zhuān)家群體的綜合評(píng)判，采用前面所述模糊綜合評(píng)判實(shí)現(xiàn)方法，求出被測(cè)通信裝備相關(guān)評(píng)估大項(xiàng)i的綜合隸屬度，給出綜合得分Zi，如圖4所示。

圖4 量化評(píng)估結(jié)果統(tǒng)計(jì)示意圖

圖5所示為量化結(jié)果計(jì)算流程，在求出各評(píng)估大項(xiàng)i的綜合得分Zi后，再基于各評(píng)估大項(xiàng)的權(quán)重δi，根據(jù)公式(8)求出波形可移植性的最終量化評(píng)估結(jié)果。

圖5 量化結(jié)果計(jì)算流程

Q=Z1×δ1+Z2×δ2+Z3×δ3+ …+Zi×δi。

(8)

統(tǒng)計(jì)出的波形可移植性量化初始結(jié)果，基于專(zhuān)家群體的綜合評(píng)判，調(diào)整各評(píng)估大項(xiàng)權(quán)重系數(shù)δ大小并逐步趨于固定值，從而使得量化評(píng)估結(jié)果Q具備準(zhǔn)確性和權(quán)威性。

本方法已在實(shí)際軟件無(wú)線電項(xiàng)目中應(yīng)用，很好地解決了過(guò)去長(zhǎng)期存在的波形可移植性評(píng)估要素不明確、不能科學(xué)有效量化的難題，應(yīng)用效果良好。

4 結(jié)束語(yǔ)

波形移植是一個(gè)非常復(fù)雜的體系，涉及到軟硬件平臺(tái)各種資源能力、各接口標(biāo)準(zhǔn)的符合性、波形設(shè)計(jì)及開(kāi)發(fā)因素的規(guī)范性，以及可移植性量化評(píng)估的復(fù)雜性。本文基于錢(qián)學(xué)森院士提出的以人為主、人機(jī)結(jié)合的系統(tǒng)分析思維，采用模糊綜合評(píng)判法，并通過(guò)人機(jī)交互反復(fù)比較、逐次逼近，有效實(shí)現(xiàn)了波形可移植性的量化評(píng)估。

為了提升波形可移植性量化評(píng)估效率，后續(xù)可考慮將人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到一些評(píng)估大項(xiàng)的量化評(píng)估中，以逐步減少專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)評(píng)估比重。隨著在工程中應(yīng)用的增多，評(píng)估權(quán)重系數(shù)的不斷迭代優(yōu)化，評(píng)估效率的不斷提高，波形可移植性量化評(píng)估模糊綜合評(píng)判法將日趨成熟，基于該方法的波形可移植性量化評(píng)估在軟件無(wú)線電項(xiàng)目及其他無(wú)線通信項(xiàng)目中將會(huì)得到更加廣泛的應(yīng)用。