Giải pháp kiểm tra một số khối chức năng trong tổ hợp tác chiến điện tử trên tàu M sử dụng phương pháp phân tích tương quan

n hiệu thị tần, tín hiệu tương tự: Xuất hiện sau các mô đun tách sóng và trên 
các mô đun khuếch đại Video, biến đổi tương tự số ADC (trong trạm anten, tủ máy 
định hướng VTĐ, các tủ trong thiết bị chế áp), độ rộng xung thị tần từ 0,1 - 150s. 
Việc tạo giả và đo đạc, phân tích các tín hiệu này có thể thực hiện dựa trên các 
mạch ADC và DAC được điều khiển bằng FPGA hoặc vi điều khiển tốc độ cao; 
- Tín hiệu số: Xuất hiện trên đầu ra các mô đun khuếch đại video, biến đổi ADC 
hoặc trên cả đầu vào/ra của các mô đun xử lý tín hiệu và điều khiển số trong hầu 
hết các tủ máy của tổ hợp, mức tín hiệu từ 0 - 27VDC. Các tín hiệu này hoàn toàn 
có thể tạo giả và đo đạc, phân tích dựa trên các mạch FPGA hoặc vi điều khiển; 
- Nguồn cung cấp: Xuất hiện trên các mô đun nguồn và hầu hết các khối và mô 
đun chức năng trong tổ hợp. Các nguồn 380V/50Hz, 200V/400Hz và các nguồn 
một chiều ( 5V, 9V, 12V, 15V, 27V) có thể tạo ra bằng các mô đun nguồn. 
Việc đo đạc hoàn toàn có thể thực hiện bằng các mô đun ADC và vi điều khiển. 
Việc phân tích các dạng tín hiệu, dự kiến phương pháp tạo giả các tín hiệu đầu 
vào và đo đạc, đánh giá các tín hiệu đầu ra của các khối sẽ là cơ sở để xây dựng 
mô hình hệ thống và giải pháp kiểm tra các khối chức năng của tổ hợp. 
Kỹ thuật điện tử 
P. V. Hòa, V. L. Hà, Đ. V. Hùng, “Giải pháp kiểm tra một số  phân tích tương quan.” 108 
2.2. Xây dựng mô hình hệ thống kiểm tra 
Với chức năng kiểm tra tình trạng hoạt động và đánh giá hỏng hóc cho các khối 
chức năng trong tổ hợp TCĐT trên tàu M, hệ thống kiểm tra có nhiệm vụ: 
- Tạo giả các tín hiệu đầu vào và nguồn cung cấp cho khối cần kiểm tra; 
- Đo các tín hiệu đầu ra và các tín hiệu trung gian (nếu cần) bên trong các khối; 
- Phân tích tương quan các tín hiệu ở đầu ra đo được với tín hiệu đầu ra chuẩn. 
Mô đun FPGA/ 
Tạo tín hiệu số 
Nguồn
Điều 
khiển 
tạo 
tín 
hiệu
ĐO TÍN HIỆU ĐẦU RA
Mô đun FPGA/
Xử lý số
TẠO GIẢ TÍN HIỆU ĐẦU VÀO
PHÂN TÍCH TƢƠNG QUAN TÍN HIỆU
Máy tạo tín hiệu
Máy tạo tín hiệu/
Mô đun DAC 
Máy đo CS/
Phân tích t.hiệu
Máy hiện sóng/
Mô đun ADC
Cao tần
Thị tần
BUS số
TÍN HIỆU ĐẦU RA CHUẨNKết quả
kiểm tra
C
á
c
 t
ín
 h
iệ
u
 đ
ầ
u
 r
a
Cao tần
Thị tần
BUS số
C
á
c
 t
ín
 h
iệ
u
 đ
ầ
u
 v
à
o
KHỐI/MÔ 
ĐUN CẦN 
KIỂM TRA
Hình 2. Mô hình hệ thống kiểm tra các khối chức năng trong tổ hợp. 
Trên cơ sở phân tích các dạng tín hiệu vào/ra của các khối trong tổ hợp TCĐT ở 
trên, mô hình hệ thống kiểm tra được xây dựng như trên hình 2. Với mỗi khối chức 
năng cần kiểm tra có các thông số kỹ thuật, các dạng tín hiệu và bài kiểm tra đã 
xác định, các mức nguồn sẽ được tạo và cung cấp phù hợp, khối tạo giả tín hiệu tạo 
ra các tín hiệu đầu vào gồm các dạng tín hiệu như đã trình bày ở trên (cao tần, thị 
tần, tín hiệu số điều khiển và kích thích) tương ứng đi kèm là các phương pháp tạo 
tín hiệu (máy tạo tín hiệu, mô đun DAC, tạo tín hiệu số). Khi đó, các tín hiệu đầu 
ra và tín hiệu trung gian (nếu cần kiểm tra sâu) trên khối sẽ được đo và trích xuất 
dựa trên các thiết bị như: máy phân tích tín hiệu, máy đo công suất, máy hiện sóng 
số, mô đun ADC, mô đun xử lý số,... tương ứng với từng loại tín hiệu. Các tín hiệu 
đầu ra tức thời này sẽ được phân tích tương quan với tập tín hiệu đầu ra chuẩn 
tương ứng đã được thống kê, lưu trữ từ trước (dựa trên các khối hoạt động tốt và 
đúng chức năng) để đánh giá mức độ tương quan (giống nhau) giữa chúng. Giải 
pháp phân tích tương quan được đề xuất gồm hàm tương quan CF và sai số trung 
bình bình phương MSE sẽ được trình bày chi tiết trong các nội dung phía dưới. 
Giả sử khối chức năng cần kiểm tra bao gồm m tín hiệu đầu ra, mỗi tín hiệu sau 
khi được số hóa gồm n mẫu. Do đó, các tín hiệu đầu ra của mỗi khối có thể biểu 
diễn dưới dạng ma trận gồm (m x n) phần tử. Gọi SC và SR là các ma trận có cùng 
kích thước (m x n) tương ứng biểu diễn tập tín hiệu đầu ra chuẩn và tín hiệu đầu ra 
thực tế đo được khi tiến hành kiểm tra một khối chức năng, ta có: 
(1, 1), (1, 2),..., (1, n) (1, 1), (1, 2),..., (1, n)
(2, 1), (2, 2),..., (2, n) (2, 1), (2, 2),..., (2, n)
,
......
(m, 1), (m,(m, 1), (m, 2),..., (m, n)
C C C R R R
C C C R R R
C R
R RC C C
S S S S S S
S S S S S S
S S
S SS S S
 2),..., (m, n)RS
 (1) 
Nghiên cứu khoa học công nghệ 
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Viện Điện tử, 9 - 2020 109 
Để kiểm tra mỗi khối chức năng, ma trận tín hiệu chuẩn SC cần được xác định 
trước đặc trưng cho khối, dựa trên thống kê các số liệu đo đạc trên các khối hoạt 
động tốt của tổ hợp. Số hàng m của ma trận tương ứng với m tín hiệu đầu ra, n 
phần tử trên mỗi hàng là số lượng mẫu đủ để đặc trưng cho mỗi đường tín hiệu. 
BẮT ĐẦU
Xác định mã hiệu của khối cần kiểm tra
Chuẩn bị các mức nguồn và các tín hiệu đầu vào 
cho khối cần kiểm tra, xác định số mẫu thống kê p
Lấy m vector tín hiệu đầu ra chuẩn của khối, nạp 
cho ma trận tín hiệu chuẩn (m x n) phần tử SC
Cấp các mức nguồn và các tín hiệu đầu vào cho 
khối cần kiểm tra, khởi tạo biến lặp k = 0
Đo và số hóa m tín hiệu đầu ra của khối, nạp cho 
ma trận tín hiệu đầu ra (m x n) phần tử SR
k = k + 1
k > p
Xác định giá trị tƣơng quan giữa 2 ma trận tín hiệu 
cùng kích thƣớc (m x n) phần tử: SC và SR. 
Đánh giá tình trạng hoạt động của khối cần kiểm tra
KẾT THÚC
S
Đ
Hình 3. Lưu đồ thuật toán kiểm tra các khối chức năng trong tổ hợp. 
Với những phân tích nguyên tắc hoạt động của hệ thống ở trên, lưu đồ thuật 
toán kiểm tra các khối chức năng được xây dựng như trên hình 3. Việc kiểm tra 
một khối chức năng có thể được thực hiện với nhiều dạng tín hiệu đầu vào, ở các 
tần số khác nhau,... Tổng hợp thống kê các kết quả tại mỗi lần kiểm tra có thể đưa 
ra kết luận về tình trạng hoạt động và đánh giá hỏng hóc của khối cần kiểm tra. 
Đối tượng kiểm tra có thể thực hiện ở mức độ các khối lớn (khi đó có thể phải 
kiểm tra các tín hiệu trung gian bên trong khối) hoặc kiểm tra cho từng mô đun con 
trong mỗi khối chức năng của tổ hợp. 
3. GIẢI PHÁP KIỂM TRA CÁC KHỐI CHỨC NĂNG TRONG TỔ HỢP 
3.1. Giải pháp phân tích tƣơng quan tín hiệu 
Tình trạng hoạt động hay khả năng hỏng hóc của một khối điện tử bất kỳ có thể 
xem là một trạng thái ngẫu nhiên, các tín hiệu đầu ra của chúng là các biến ngẫu 
nhiên, có thể thay đổi tuyến tính hoặc thăng giáng ngẫu nhiên. Do đó, việc đánh 
giá trạng thái hoạt động của khối chức năng bằng cách kiểm tra các tín hiệu đầu ra 
và tín hiệu trung gian cũng cần dựa trên các phương pháp tính toán thống kê. 
Trong mô hình hệ thống kiểm tra đã đề xuất, phương pháp thống kê được sử dụng 
là phân tích tương quan giữa tín hiệu đầu ra đo được với tín hiệu chuẩn dựa trên 2 
đại lượng: sai số trung bình bình phương MSE và hàm tương quan CF. 
Áp dụng lý thuyết xác suất thống kê cho bài toán phân tích tương quan tín hiệu, 
sai số trung bình bình phương MSE của hai ma trận SC và SR có dạng [1, 3-5]: 
22
1 1
1
[( ) ] ( , ) ( , )
.
m n
C R C R
i j
MSE E S S S i j S i j
m n 
  (2) 
Kỹ thuật điện tử 
P. V. Hòa, V. L. Hà, Đ. V. Hùng, “Giải pháp kiểm tra một số  phân tích tương quan.” 110 
Hàm tương quan tuyến tính Pearson của hai ma trận SC và SR là [1, 3-5]: 
,
1 1
2 2
1 1 1 1
[( ( )).( ( ))]
.
( , ) ( , )
( , ) ( , )
C C R R
C C R R
C R
C R
C C R R
S S
S S
m n
i j
m n m n
i j i j
S S S S
S S S S
E S E S S E S
R
i j i j
i j i j
 

 
 (3) 
với: 
2
1 1
( , )
C CC
m n
S
i j
S Si j
  , 
2
1 1
( , )
R RR
m n
S
i j
S Si j
  là độ lệch chuẩn; 
( )C CS E S , ( )R RS E S 
là giá trị trung bình các phần tử của các ma trận SC và SR. 
Theo tính chất của đại lượng sai số trung bình bình phương (2), nếu giá trị MSE 
càng nhỏ (càng gần 0) thì hai ma trận tín hiệu SC và SR càng giống nhau, MSE càng 
lớn thì SC và SR càng khác nhau. Còn với hàm tương quan (3), giá trị |R| càng gần 1 
thì SC và SR càng giống nhau, ngược lại nếu |R| càng gần 0 thì SC và SR càng khác 
nhau. Nếu |R| = 0 thì SC và SR là khác xa nhau (không tương quan) [1, 2]. 
3.2. Mô phỏng giải pháp phân tích tƣơng quan tín hiệu trên Matlab 
Như đã trình bày ở trên tùy theo tình trạng của khối cần kiểm tra, yếu tố hỏng 
hóc nếu có sẽ làm cho tín hiệu đầu ra SR có sự sai lệch (ở dạng tuyến tính hoặc 
thăng giáng ngẫu nhiên) so với tín hiệu đầu ra chuẩn SC. Giải pháp phân tích tương 
quan sử dụng đại lượng MSE và CF với mỗi dạng tín hiệu đầu ra, mức độ sai khác 
so với tín hiệu chuẩn sẽ được thống kê dựa trên mô phỏng Monte-Carlo theo hình 
4. Trong đó, ma trận tín hiệu đầu ra SR được tạo giả dựa trên tín hiệu chuẩn SC sau 
khi được cộng với yếu tố sai lệch N. Giá trị tương quan sẽ được tính cả bằng MSE 
và CF tương ứng theo biểu thức (2) và (3). Việc thống kê sẽ được thực hiện với p 
mẫu tương ứng với các biên độ sai lệch (mức độ hỏng hóc) khác nhau [1, 2]. 
Vector tín hiệu 
đầu ra
Vector tín hiệu 
chuẩn
Yếu tố 
sai lệch
Phân tích
tƣơng quan
Thống 
kê giá 
trị 
tƣơng 
quan 
theo
p mẫu
p mẫu thống kê
SR
SC+
N
Hình 4. Sơ đồ mô phỏng thống kê Monte-Carlo. 
Các kết quả mô phỏng dưới đây thực hiện với p = 1000 mẫu, biên độ sai lệch từ 
0 – 1000mV, tham số n được chọn trong dải từ 1.000 – 1.000.000 (biểu diễn độ dài 
tín hiệu khoảng 1 giây, tùy theo loại tín hiệu). Tham số m là số đường tín hiệu đầu 
ra cần phân tích, do đó, dựa trên thực tế các khối và mô đun trong tổ hợp TCĐT, m 
được chọn gồm: m = 2 với tín hiệu tương tự, m = 4 với tín hiệu nguồn, m = 64 với 
Nghiên cứu khoa học công nghệ 
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Viện Điện tử, 9 - 2020 111 
tín hiệu số. Trong các đồ thị biểu diễn MSE và CF theo biên độ yếu tố sai lệch tác 
động đến tín hiệu đầu ra của khối, độ dốc của đồ thị có ý nghĩa rất quan trọng, độ 
dốc càng lớn thì giá trị tương quan càng nhạy với yếu tố sai lệch, do đó cho phép 
lựa chọn phương pháp phân tích tương quan phù hợp cho từng trường hợp. 
Dưới tác tác động của yếu tố tuyến tính Nc đến tín hiệu đầu ra như trên hình 5, 
các kết quả mô phỏng cho thấy: Với các dạng tín hiệu khác nhau (thị tần, nguồn 
hoặc tín hiệu số), các đồ thị biểu diễn giá trị MSE và CF không khác nhau nhiều; 
Tuy nhiên, giá trị CF không đổi trong khi MSE tăng theo Nc (mV). Điều này phản 
ánh đúng lý thuyết về tính chất của các đại lượng MSE và CF đã trình bày ở trên. 
Do đó, dưới tác động của sai lệch tuyến tính, sử dụng MSE hiệu quả hơn CF. 
Hình 5. Ảnh hưởng của sai lệch tuyến tính các dạng tín hiệu đến MSE và CF. 
Với tác động của yếu tố thăng giáng ngẫu nhiên Nf, hình 6 là kết quả mô phỏng 
tác động của mức biên độ thăng giáng đến tín hiệu thị tần, có thể nhận thấy: Hàm 
tương quan CF có độ dốc khá lớn khi biên độ thăng giáng Nf < 200mV), do đó, sử 
dụng hàm CF hiệu quả hơn đại lượng MSE; Với biên độ Nf = 200  400mV, độ 
dốc của 2 hàm CF và MSE gần ngang nhau, do đó hiệu quả sử dụng tương đương 
nhau; Với Nf > 400mV, MSE có độ dốc lớn hơn nên sử dụng MSE hiệu quả hơn 
hàm CF. Kết quả mô phỏng cho tín hiệu số trên hình 7 cho thấy: Sử dụng hàm CF 
hiệu quả hơn MSE khi Nf < 100mV; Hiệu quả của 2 hàm CF và MSE gần ngang 
nhau với Nf = 100  200mV; Với Nf > 200mV, MSE hiệu quả hơn CF. 
Hình 6. Ảnh hưởng của thăng giáng tín hiệu thị tần đến MSE và CF. 
Kỹ thuật điện tử 
P. V. Hòa, V. L. Hà, Đ. V. Hùng, “Giải pháp kiểm tra một số  phân tích tương quan.” 112 
Hình 7. Ảnh hưởng của thăng giáng tín hiệu số đến MSE và CF. 
Như vậy, khi kiểm tra các khối chức năng của tổ hợp TCĐT trên tàu M, nếu 
hỏng hóc trong khối làm cho tín hiệu đầu ra hoặc tín hiệu trung gian bên trong khối 
có sai lệch tuyến tính so với tín hiệu đầu ra chuẩn, phân tích tương quan sử dụng 
đại lượng sai số trung bình bình phương MSE sẽ hiệu quả hơn nhiều so với hàm 
tương quan CF. Khi có sai lệch dạng thăng giáng ngẫu nhiên tác động đến từng 
dạng tín hiệu đầu ra, hiệu quả sử dụng của hàm CF hay MSE sẽ phụ thuộc vào biên 
độ thăng giáng, nhưng nhìn chung hàm CF hiệu quả với biên độ thăng giáng nhỏ, 
MSE hiệu quả với biên độ thăng giáng lớn. Do đó, tùy từng trường hợp thực tế, để 
mang lại khả năng phát hiện hỏng hóc tốt nhất, hệ thống kiểm tra cần sử dụng 
phương pháp phân tích tương quan thích hợp. 
4. KẾT LUẬN 
Bài báo trình bày một số kết quả nghiên cứu trong xây dựng giải pháp kiểm tra 
cho một số khối chức năng trong tổ hợp TCĐT trên tàu M sử dụng đại lượng sai số 
trung bình bình phương MSE và hàm tương quan CF để phân tích tương quan giữa 
tín hiệu đầu ra thực tế đo được của khối với tín hiệu đầu ra chuẩn đã thống kê và 
lưu trữ trước đó. Các kết quả mô phỏng đã làm sáng tỏ thêm tính hiệu quả và khả 
năng ứng dụng của mô hình hệ thống kiểm tra cũng như giải pháp phân tích tương 
quan trong các trường hợp thực tế khác nhau. Các kết quả nghiên cứu là cơ sở để 
thiết kế, chế tạo hệ thống kiểm tra cho các thành phần của tổ hợp TCĐT, phục vụ 
công tác nghiên cứu làm chủ, sửa chữa khôi phục và chế tạo vật tư thay thế cho tổ 
hợp TCĐT trên các tàu M. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1]. Phạm Văn Hòa, “Về một phương pháp giải bài toán tự động định vị cho máy 
bay không người lái theo bản đồ địa phương”, Luận án tiến sĩ, Viện KH-CN 
quân sự (2018). 
[2]. Đặng Việt Hùng, “Nghiên cứu giải pháp kiểm tra một số mô đun trong thiết bị 
đo cao vô tuyến PBЭ trên tên lửa Kh-35E sử dụng hàm tương quan cực trị”, 
Luận văn cao học, Học viện Kỹ thuật quân sự (2019). 
[3]. D. Nikolic et al, "Scaled correlation analysis: a better way to compute a cross-
correlogram" European Journal of Neuroscience (2012), pp. 1–21. 
Nghiên cứu khoa học công nghệ 
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Viện Điện tử, 9 - 2020 113 
[4]. G. J. Székely et al, "Measuring and testing independence by correlation of 
distances" Annals of Statistics, Vol. 35, No. 6 (2007), pp. 2769–2794. 
[5]. J. L. Rodgers et al, "Thirteen ways to look at the correlation coefficient" The 
American Statistician, Vol. 42, No. 1 (1988), pp. 59–66. 
ABSTRACT 
A SOLUTION TO TEST SOME THE FUNCTIONAL BLOCKS 
IN THE ELECTRONIC WARFARE COMPLEX ON M-SHIPS 
USING THE CORRELATION ANALYSIS METHOD 
In this article, some research results in building a solution to test the 
operational status and evaluate the faults of some functional blocks in the 
electronic warfare complex on M-ships are presented. To accomplish, the 
input signals and powers are generated and provided to the blocks, the testing 
system measures the output signals and analyzes the correlation between 
them and the standard output signals that have been stored statistically 
before. The Monte-Carlo simulation results on Matlab will further clarify the 
effect of the solution and give some recommendations to apply. 
Keywords: M-ship; Electronic warfare; Test operational status; Evaluate fault; Correlation analysis. 
Nhận bài ngày 16 tháng 4 năm 2020 
Hoàn thiện ngày 31 tháng 7 năm 2020 
Chấp nhận đăng ngày 28 tháng 8 năm 2020 
Địa chỉ: Viện Điện tử/Viện KH-CN quân sự; 
*Email: phamhoa.vdt@gmail.com.