1 系统原理
11 系统描述
多路接口与E1协议转换示意图如图1所示。在发送端，将多路接口数据按照一定顺序合并成一路符合E1协议的数据在E1信道上进行传输，在接收端，将接收到的E1信号再按发送端顺序分成多路接口数据
12 多路接口数据映射到E1帧的方法
E1是一种典型的时分复用结构，一个E1时分复用帧划分为32个相等的时隙，编号为CH0～CH31，其中时隙CH0用作帧同步用，时隙CH16用来传送信令。其余的时隙用来传送有效数据。
通过将不同的接口数据插入不同的数据时隙，把多路接口数据编成一个E1数据帧，实现多路接口与E1的协议转换。
将多路接口数据映射到E1时隙中，需要根据每路接口的速率进行时隙分配，也就是将E1的一个或多个时隙分配给一路接口使用，分配的时隙速率不小于接口速率(每个时隙的速率相当于64 Kb/s)，DTE(Data Terminal Equipment)与DCE(Data Communications Equipment)设备端时隙分配设置必须一致。由于协议转换器没有自适应接口速率的功能，因此时隙的分配通过一个软件界面由使用者完成。
为了实现对时隙的分配，设置30个4位的时隙分配寄存器。CPU根据使用者的时隙分配设置，生成30个数据时隙地址并写入对应时隙分配寄存器。数据时隙地址表示的是该数据时隙传送的是哪个接口的数据。在发送端，根据该地址从相应接口读取数据插入对应时隙;在接收端，根据该地址将相应时隙数据送往对应接口。表1为数据时隙地址与接口对应关系表，空闲表示该时隙空置没有使用
系统将E1时隙分配给多路接口使用，当有时隙没有被分配时，就会产生空时隙。在本设计中，系统可支配的最小单位是E1时隙，也就是说，系统可以将一个数据时隙分配给一路接口使用，也可以将多个数据时隙分配给一路接口使用，当一路接口数据不能完全填满一个或多个时隙时，将会产生半空时隙。比如一个100 Kb/s的接口，占用两个时隙，将会产生28 Kb/s的空时隙。
对于没有使用的空闲时隙，系统可以根据时隙分配寄存器的值识别空闲时隙。在发送端，默认发送全“1”数据，在接收端，抛弃该无用数据;对于一路接口数据不能完全填满一个或多个数据时隙产生的半空时隙，采取循环发空包的方法来填充半空时隙，空包格式固定为“000 01111”。在接收端，检测到这样的空包数据，丢弃不用。
下面主要实现V35，RS 449，RS 232三路接口与E1协议转换的设计。通过三路接口与E1协议转换的实现，验证多路接口同时与E1协议转换的可行性。
13 系统硬件原理框图与模块功能描述
系统硬件原理框图主要由接口芯片、FPGA、CPLD、微处理器构成。
LTC1546/LTC1544：多功能接口芯片LTC1546，LTC1544，二者结合，构成全功能的多协议接口界面，支持RS232，RS449，EIA530，EIA-530-A，V35，V36，X21协议，协议的选择可完全由软件进行。
MPC875：飞思卡尔MPC875嵌入式CPU，基于POWERPC架构，主频高达133 MHz，8 KB指令cache，8 KB数据cache，总线频率最高可达80 MHz。
EP3C25F324C8：Altera公司的CycloneⅢ系列FPGA，性价比高，资源丰富。
EPM7256 AETCl44-7：A1tera公司MAX7000AE系列CPLD，支持多种接口电平。由于LTC1546，LTC1544接口电平为5 V，FPGA不支持这样的接口电压，这里使用CPLD作接口电路。
XRT82D20：RXAR公司的E1线路接口芯片，支持单路E1，具有HDB3编码、时钟恢复、线路驱动等功能，75 Ω或者120 Ω阻抗匹配。
keyboard：4×4键盘，用来接收时隙分配设置输入。
LED：LED指示灯，共30个，用来指示30个数据时隙的使用情况：当LED灯点亮时，表示该时隙已经使用;LED灯不亮，表示该时隙为空闲。
2 关键模块设计
21 与CPU通信FPGA端硬件电路设计
当FPGA与CPU通信时，由于CPU总线特殊的时序关系，FPGA端须做相应的处理才能保证读写数据的稳定性。
如果数据总线上有数据，CPU读入数据。但MPC875总线频率高达80 MHz，为了CPU能稳定的读取到数据，这里将片选信号与读信号相“与”，然后扩宽3倍得到总线可用信号，在总线可用信号有效期间，数据总线上总有数据，这样，可以保证CPU能稳定的读到数据。
当CPU写入数据时，CPU先给出地址信号，然后给出片选及写信号，在写信号有效期间，CPU稳定的给出数据。因此，在片选及写信号有效时，锁存数据总线上的数据即可。
22 CPLD硬件接口电路设计
CPLD主要完成V35，RS 449，RS 232数据收发;keyboard，LED控制;FIFO读写等功能。功能框图如图5所示
CPU通过CPLD对接口芯片进行模式选择。V35，RS 449为同步平衡接口，常用接口速率为N×64 Kb/s(N=1～32)。时钟、数据信号为两线平衡传输，控制信号为不平衡传输。发送数据时，将与之对应的时钟一并输出。在接收数据时，用接口时钟采样数据。
RS 232为不平衡传输。帧格式固定为：1位开始位、8位数据位、结束位。结束位有三种：1位、15位、2位。开始位固定为“0”，停止位固定为“1”。通信双方在开始通信前必须约定好串行传输的参数(传输速度、帧格式)。在发送端，首先通过分频产生需要的串行波特率，然后按照帧格式以约定好的速率发送。在接收端，使用8倍于波特率的时钟对接收到的信号进行过采样，经过滤波后如果为低电平信号，即认为是开始位，然后按照约定好的速率接收数据。
在接收数据时，FIFO读写模块将串行接收数据变成8位并行，同时，将与接收数据同步的时钟8分频，用此时钟将8位并行数据写入与该接口对应的FIFO;在发送数据时，将发送时钟8分频，用此时钟从与该接口对应的FIFO读取数据，同时将8位并行数据串行输出。
keyboard为4×4扫描式矩阵键盘，具有16个键。由硬件程序自动扫描键盘，输入数据触发中断，CPU读取数据。LED输出由CPU写入相应的显示寄存器，然后硬件程序将相关信号输出点亮LED。
23 FPGA硬件电路设计
FPGA主要根据时隙的分配设置，在时钟系统的管理控制下，完成E1的编解帧功能。
CPU根据设置向时隙分配寄存器写入相应的数据。在发送数据时，E1编解帧模块根据时隙分配设置，从相应的FIFO读取数据，写入该时隙。对于没有使用的空时隙，按照空时隙处理办法填入无效数据。发送时钟为FPGA外接的2048 MHz时钟。由于XRT82D20为数据差分输入，因此将编解帧模块输出的数据TPOS进行反向得到TNEG，平衡输出。TCLK为发送时钟。
在接收时，XRT82D20数据差分输入RPOS，RNEG，将两个信号相减得到输入数据信号，RCLK为时钟输入。在输入时钟的控制下，E1编解帧模块将数据解帧。同时，根据时隙分配设置，将各个时隙的数据送入不同的接口FIFO。
3 软件主程序流程图
MPC875主要完成接口芯片初始化设置、时隙分配设置输入、状态显示等功能。
上电以后，CPU进行初始化设置。延迟1 ms进行内存地址分配：每个自定义寄存器及I/O均分配一个内存地址，CPU *** 作时读写相应地址即可;接着进行LTC1546/LTC1544模式选择，将三组接口分别配置为V35，RS 449，RS 232;然后查询时隙分配设置输入，如果已经输入时隙分配设置，则读取时隙设置数据，否则，等待时隙设置输入;协议转换器初始化设置完毕，每隔100 ms进行一次线路运行状态告警显示。
4 协议转换器测试
41 测试平台搭建
测试平台由JDSU ANT-5 SDH接入测试仪，协议转换器，示意图如图8所示。JDSU ANT-5手持型SDH/PDH传输分析仪，内置所有必要的接口：从T1Bantam、E1平衡与E1非平衡，到STM-16/OC48光接口;测试速率从1544 Mb/s～25 Gb/s;大屏幕、简单图形化界面、中文菜单，易于使用。
首先进行时隙分配设置，将1到15时隙分配给V35接口，17到30时隙分配给RS 449接口，31时隙分配给RS 232接口。由JDSU ANT-5 SDH接入测试仪发出的2 MHz信号，进入协议转换器，然后分别将V35，RS 449，RS 232接口环回，再将输出的E1信号接入测试仪，在测试仪中测试环回信号的各种特性。
42 测试结果
依照上述测试平台进行协议转换器功能测试，测试结果显示，误码率为0，说明协议转换器功能正常。JDSU ANT-5 SDH接入测试仪测试截图如图9所示。其中BER为误码率。
5 结语
本文提出了一种多路接口与E1的协议转换设计方法，并具体介绍了时隙分配及调度、空时隙处理等技术难点。通过实现V35，RS449，RS 232三路接口与E1的协议转换，证明该方案是可行的。另外，本设计具有良好的扩展性，可以方便的根据具体应用添加或去除接口，也可以在本设计的基础上进行二次开发，完成更多的功能。物联网的关键技术有哪些
物联网的产业链可细分为标识、感知、信息传送和数据处理这4个环节，其中的核心技术主要包括射频识别技术，传感技术，网络与通信技术和数据的挖掘与融合技术等。
物联网的核心技术有哪些
物联网技术由三个方面构成：
1、应用技术：数据存储、并行计算、数据挖掘、平台服务、信息呈现；
2、网络技术：低速低功耗近距离无线、IPV6、广域无线接入增强、网关技术、AD HOC
网络、区域宽带无线接入、广域核心网络增强、节点技术；
3、感知技术：传感器、执行器、RFID标签、二维条码；
物联网技术的核心：无线传感网络（WSN）和射频识别（RFID）；
计算机专业应主要学习物联网技术应用、构建、运营、维护、管理、服务等领域知识。
物联网主要技术有哪些
终端接入技术
物联网终端的种类非常多，包括物联网网关、通信模块以及大量的行业终端，其中尤以行业终端的种类最为丰富。从终端接入的角度来看，物联网网关、通信模块和智能终端是目前关注的重点。
物联网网关：它是连接传感网与通信网络的关键设备，其主要功能有数据汇聚、数据传输、协议适配、节点管理等。物联网环境下，物联网网关是一个标准的网元设备，它一方面汇聚各种采用不同技术的异构传感网，将传感网的数据通过通信网络远程传输;另一方面，物联网网关与远程运营平台对接，为用户提供可管理、有保障的服务。
通信模块：它是安装在终端内的独立组件，用来进行信息的远距离传输，是终端进行数据通信的独立功能块。通信模块是物联网应用终端的基础。物联网的行业终端种类繁多，体积、处理能力、对外接口等各不相同，通信模块将成为物联网智能服务通道的统一承载体，嵌入各种行业终端，为各行各业提供物联网的智能通道服务。
智能终端：它满足了物联网的各类智能化应用需求，具备一定数据处理能力的终端节点，除数据采集外，还具有一定运算、处理与执行能力。智能终端与应用需求紧密相关，比如在电梯监控领域应用的智能监控终端，除具备电梯运行参数采集功能外，还具备实时分析预警功能，智能监控终端能在电梯运行过程中对电梯状况进行实时分析，在电梯故障发生前将警报信息发送到远程管理员手中，起到远程智能管理的作用。
平台服务技术
一个理想的物联网应用体系架构，应当有一套共性能力平台，共同为各行各业提供通用的服务能力，如数据集中管理、通信管理、基本能力调用(如定位等)、业务流程定制、设备维护服务等。
M2M平台：它是提供对终端进行管理和监控，并为行业应用系统提供行业应用数据转发等功能的中间平台。平台将实现终端接入控制、终端监测控制、终端私有协议适配、行业应用系统接入、行业应用私有协议适配、行业应用数据转发、应用生成环境、应用运行环境、业务运营管理等功能。M2M平台是为机器对机器通信提供智能管道的运营平台，能够控制终端合理使用网络，监控终端流量和分布预警，提供辅助快速定位故障，提供方便的终端远程维护 *** 作工具。
云服务平台：以云计算技术为基础，搭建物联网云服务平台，为各种不同的物联网应用提供统一的服务交付平台，提供海量的计算和存储资源，提供统一的数据存储格式和数据处理及分析手段，大大简化应用的交付过程，降低交付成本。随着云计算与物联网的融合，将会使物联网呈现出多样化的数据采集端、无处不在的传输网络、智能的后台处理的特征。
物联网的技术体系包括哪些方面
目前公认的有三个：
1、感知层：感知层是物联网的皮肤和五官—识别物体，采集信息。感知层包括二维码标签和识读器、RFID标签和读写器、摄像头、GPS等。主要作用是识别物体，采集信息，与人体结构中皮肤和五官的作用相似。
2、网络层：网络层是物联网的神经中枢和大脑—信息传递和处理。网络层包括通信与互联网的融合网络、网络管理中心和信息处理中心等。网络层将感知层获取的信息进行传递和处理，类似于人体结构中的神经中枢和大脑。唯康教育，
3、应用层：应用层是物联网的“社会分工”—与行业需求结合，实现广泛智能化。应用层是物联网与行业专业技术的深度融合，与行业需求结合，实现行业智能化，这类似于人的社会分工，最终构成人类社会！
物联网产业是指哪些行业
物联网产业链很长，其体系构架大致矗分为感知层、网络层、应用层三个层面，每个层面又涉及到诸多细分领域。
感知层的功能主要是获取信息，负责采集物理世界中发生的物理事件和数据，实现外部世界信息的感知和识别。包括传统的无线传感器网络、全球定位系统、射频识别、条码识读器等。这一层主要涉及两大类关键技术：传感技术和标识技术。传感器网络的感知主要通过各种类型的传感器对物体的物质属性(如温度、溼度、压力等)、环境状态、行为态势等信息进行大规模、分布式的信息获取与状态识别，它可用于环境监测、远程医疗、智能家居等领域。标识技术通过给每件物体分配一个唯一的识别编码，实现物联网中任何物体的互联。
网络层主要是完成感知信息高可靠性、高安全性的传送和处理。从具体实现的角度，本层由下而上又分为三层：接入网、核心网和业务网。①接入网：主要完威各类设备的网络接入，强调各类接入方式，比如现有蜂窝移动通信网、无线局域/城域网、卫星通信网、各类有线网络等。②核心网：主要是完成信息的远距离传输，目前依靠现有的互联网、电信网或电视网。随着三网融合的推进，核心网将朝全IP网络发展。③业务网：是实现物联网业务能力和运营支撑能力的核心组成部分。
应用层主要是利用经过分析处理的感知数据，将物联网技术与个人、家庭和行业信息化需求相结台，可向用户提供丰富的服务内容，大大提高生产和生活的智能化程度，应用前景十分广阔。其应用可分为监控型(物流监控、污染监控、灾害监控)、查询型(智能检索、远程抄表)、控制型(智能交通、智能家居、路灯控制、远程医疗、绿色农业)、扫描型(手机钱包、ETC)等。
物联网的核心技术有哪些
在物联网应用中有三项关键技术
1、传感器技术：这也是计算机应用中的关键技术。大家都知道，到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。
2、RFID标签：也是一种传感器技术，RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术，RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景。
3、嵌入式系统技术：是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。经过几十年的演变，以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见；小到人们身边的MP3,大到航天航空的卫星系统。嵌入式系统正在改变着人们的生活，推动着工业生产以及国防工业的发展。如果把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。
物联网的关键技术有哪些
“物联网技术”的核心和基础仍然是“互联网技术”，是在互联网技术基础上的延伸和扩展的一种网络技术；其用户端延伸和扩展到了任何物品和物品之间，进行信息交换和通讯。因此，物联网技术的定义是：通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，将任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、追踪、监控和管理的一种网络技术叫做物联网技术。
定义
物联网(Internet of Things)指的是将无处不在（Ubiquitous）的末端设备（Devices）和设施（Facilities），包括具备“内在智能”的传感器、移动终端、工业系统、数控系统、家庭智能设施、视频监控系统等、和“外在使能”(Enabled)的，如贴上RFID的各种资产（Assets）、携带无线终端的个人与车辆等等“智能化物件或动物”或“智能尘埃”（Mote），通过各种无线和/或有线的长距离和/或短距离通讯网络实现互联互通（M2M)、应用大集成（Grand Integration)、以及基于云计算的SaaS营运等模式，在内网（Intranet）、专网（Extranet）、和/或互联网（Internet）环境下，采用适当的信息安全保障机制，提供安全可控乃至个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调度指挥、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、在线升级、统计报表、决策支持、领导桌面（集中展示的Cockpit Dashboard)等管理和服务功能，实现对“万物”的“高效、节能、安全、环保”的“管、控、营”一体化。[1]
物联网技术主要应用有哪些方面
物联网把新一代IT技术充分运用在各行各业之中，具体地说，就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，然后将“物联网”与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合，在这个整合的网络当中，存在能力超级强大的中心计算机群，能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制，在此基础上，人类可以以更加精细和动态的方式管理生产和生活，达到“智慧”状态，提高资源利用率和生产力水平，改善人与自然间的关系。
毫无疑问，如果“物联网”时代来临，人们的日常生活将发生翻天覆地的变化。
目前来看消费级物联网还有很长的路要走，但工业物联网方面已有非常成熟的方案！物联网就是通过信息传感设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
通俗地讲，物联网就是“物物相连的互联网”，它包含两层含义：
第一，物联网是互联网的延伸和扩展，其核心和基础仍然是互联网；
第二，物联网的用户端不仅包括人，还包括物品，物联网实现了人与物品及物品之间信息的交换和通信。
物联网作为新一代信息技术的高度集成和综合运用，具有渗透性强、带动作用大、综合效益好的特点，是继计算机、互联网、移动通信网之后信息产业发展的又一推动者。
物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题，三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合，首先需要了解其基本概念。
概念
1、物联网
根据百度百科的解释，物联网（InternetofThings，IoT）是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络（万物互联）。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成，分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前，物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。
2、大数据
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大（Volume）、及时性（Velocity）、多样性（Variety）、低价值密度（Value）及真实性（Veracity）的“5V”特性。
3、人工智能
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前，人工智能正在改变各行各业的传统模式，作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、机器翻译及推荐系统等领域。
深度融合
物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成，可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层，主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中；大数据作为数据存储层，将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统（HDFS）或数据仓库（HIVE）中；人工智能作为应用层，可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法，对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。
应用案例
目前，物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例，首先，物联网可以作为智慧感知层，安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心；而后，利用大数据ETL工具（spark、hive）进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中；最后，利用人工智能相关技术进行大数据分析（sparkml、tensorflow），预测未来若干天的空气质量，并以此辅助进行科学决策及改善环境。
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）