最新家用汽车电子安全系统的设计 最终完美版.docx
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最新家用汽车电子安全系统的设计最终完美版
家用汽车电子安全系统的设计（_最终完美版）
燕山大学
毕业设计（论文）
家用汽车电子安全系统的设计
学院里仁学院
年级专业03级电子信息工程
学生姓名
指导教师
专业负责人练秋生
答辩日期
燕山大学毕业设计（论文）任务书
学院：
里仁学院系级教学单位：
电信与通信
学
号
030201070072
学生
姓名
专业
班级
电信3班
题
目
题目名称
家用汽车电子安全系统的设计
题目类型
工程技术实验研究
题目性质
实际
题目来源
导师指定
主
要
内
容
1、了解汽车电子安全系统
2、掌握常用的汽车电子防盗系统基本现状
3、设计具有自己特色的汽车电子系统系统
4、总体方案设计与说明
基
本
要
求
1、设计接口电路及功能
2、完成控制器的设计
3、完成功能设计
4、论文撰写
参
考
资
料
1、单片计原理
2、数字电路与模拟电路
3、燕山大学数字图书相关内容
周次
1—4周
5—8周
9—12周
13—16周
17—18周
应
完
成
的
内
容
资料准备，整体设计
功能设计与总体设计
程序设计与调试
总体实验与系统形成
论文撰写
指导教师：
卢辉斌
职称：
年月日
系级教学单位审批：
年月日
摘要
为了提高汽车防盗系统的可靠性，降低汽车报警的误报率，本文在利用多传感器信息融合理论在监测领域的优势基础之上，研制了基于传感器信息融合技术的汽车防盗系统。
本文首先对国内外汽车防盗领域的现状进行了调查研究，分析了现今汽车失窃的多种模式，然后利用多传感器信息融合技术构建了汽车防盗系统的结构模型。
本文研究制定了应用于该防盗系统的各种传感器、微处理器、执行器件以及系统附属的多种电子元器件的选择方案。
在构建的防盗模型的基础上，设计了系统的软件、硬件。
利用PCB线路板和MSP430集成开发环境“EmbeddedWorkbench”制作了系统的原型机。
总结了防盗系统的实际应用方案和调试方法。
同时，本文还将“单样本K-S非参数检验法”和统计学工具软件“SPSS”应用于汽车防盗监测模块的设计过程，使汽车防盗的可靠性能够在一定程度上得以控制
关键词汽车防盗；信息融合；传感器；微处理器；执行器
Abstract
Wedevelopedacartheftdeterrentsystembasedonmulti-sensorfusiontechnologybyutilizingthesuperiorityofthetheoryinordertoenhancethereliabilityandreducethefalsealarmsforthesystem.
First,someinvestigationsinthecartheftdeterrentdomainhadbeenfinishedbothhereandabroadandmanycarlostmodeshadbeenanalyzedtoo.Thentheanti-theftstructuremodelwastheselectionsofthesystem'ssensors,microprocessors,actuators,andtheaccessorieswereintroduced,thehardwareandsoftwarehadbeendesignedandthesystemprototypehadbeenmanufacturedbyusingPCBtechnologyand"Embeddedworkbench"integrateddevelopmentenvironment,theapplicationsanddebuggingmethodshadbeensummarized.Also,weusedthe"K-Snonparametrictest"andthestatisticalsoftwareSPSStodesignthemonitoringmodule,thuswecouldcontrolthesystem'sreliabilityinsomedegree.
Keywords cartheftdeterrentfusionsensormicroprocessoractuators
摘要
AbstractI
第1章绪论0
1.1汽车防盗报警系统研究的意义0
1.2汽车防盗报警系统的国内外发展现状0
1.3本文研究的主要内容2
第2章多传感器信息融合汽车防盗系统模型构建4
2.1多传感器信息融合技术概述4
2.1.1多传感器信息融合基本原理4
2.1.2信息融合的特点4
2.1.3信息融合的级别5
2.1.4信息融合的结构模型7
2.2系统防盗信息的处理模型8
2.3本章小结10
第3章多传感器信息融合汽车防盗系统硬件结构12
3.1防盗系统的电源设计12
3.1.1防盗系统电压的一次降压12
3.1.2防盗系统的电压二次降压14
3.2防盗系统的监测模块15
3.2.1利用微波多普勒传感器对入侵范围进行监测15
3.2.2利用加速度传感器对车体振动与倾斜进行监测17
3.2.3利用霍尔开关器件对车门的开关进行监测19
3.2.4利用热释电红外传感器对人体入侵进行监测21
3.3防盗系统的报警执行模块23
3.3.1报警执行模块的GSM报警23
3.3.2报警执行模块的语音报警24
3.3.3报警执行模块的闪光报警和汽车的自锁操作25
3.3.4汽车防盗系统的中央处理模块26
3.4本章小结28
第4章多传感器信息融合汽车防盗系统软件设计30
4.1单片机软件设计概述30
4.2系统防盗功能的软件实现31
4.3本章小结33
结论36
参考文献38
附录140
附录244
附录348
致谢64
第1章绪论
1.1汽车防盗报警系统研究的意义
随着中国经济的蓬勃发展，人们的生活水平的日益提高，汽车的应用发展迅速，各类汽车的拥有量不断提高，已经逐渐地成为我国寻常百姓家的新成员。
但是在汽车给人们的生活带来了方便的同时，汽车的使用也给人们提出了一大难题——汽车防盗。
虽然绝大多数汽车都装有汽车防盗器，但是抽样调查显示：
在失窃的汽车中，一半以上都是装有汽车防盗系统的。
在北京，被盗的机动车辆中装有防盗装置的占总数的68.6%。
这些数据足以说明现有汽车防盗装置的防盗手段并不可靠。
另外，现今的汽车防盗警报器多使用的是语音报警。
为了使警报声有别于环境中的背景声，汽车警报器的音量常常高达125分贝。
这种报警声音极具穿透力，给居民生活带来了很大的困扰，某些居民区甚至因此禁止安装汽车报警器。
由此看来，现有的汽车防盗系统不但不能满足汽车防盗的需求，同时还存在着噪声污染、功耗高、作用距离短、误报率高等诸多缺欠。
因此，设计新一代的更为可靠、环保的汽车防盗系统是汽车制造业发展一种必然趋势。
1.2汽车防盗报警系统的国内外发展现状
目前国际上通用的汽车防盗的核心思想是防止“汽车整车”被盗：
也就是说即使盗贼将车门打开进入车内，却仍然无法将车开走。
这些防盗装置常用的防盗手段为：
机械式防盗、电子式防盗、芯片式数码防盗、GPS网络式防盗以及利用车载电话系统实现防盗功能。
（1）机械式防盗器
机械式防盗器是市面上最简单、最廉价的一种，主要分为方向盘锁和排挡锁两大类，其原理是将方向盘和控制踏板锁住，使汽车无法开动。
其优点是价格便宜，安装简便。
缺点是防盗不彻底，每次拆装麻烦，不用时还要找地方放置。
机械式防盗器主要起到限制车辆操作的作用，在防盗方面作用有限。
这种防盗器很难抵挡住利用钢锯等重型工具的盗窃方式。
但它们却能拖延偷车贼作案的时间却是事实，一般偷车贼要用几十秒甚至几分钟才能撬开。
（2）电子式防盗器
电子式防盗锁是目前应用最广的防盗锁之一，分为单向和双向两种类型。
单向的电子防盗系统的主要功能是：
无论是发动机盖、行李舱或车门的开启，还是车辆被碰撞，或者是有人闯进车厢，警报器都会发出警报引起车主及他人的注意。
双向可视的电子防盗系统相比单向的更为直观，能让车主知道汽车的实时情况，当汽车有异动警报时，遥控器上的显示器会显示汽车的状况，但缺点是有效范围只在200米内。
电子防盗系统的致命伤在于其电子密码和遥控操作方式。
当车主用遥控器开关车门时，偷车贼可以用接收器或扫描器盗取遥控器发出的无线电波或红外线，再经过解码，就可以开启汽车的防盗系统。
而且，这种防盗器经常会有误报警的情形发生，产生扰民噪声，人们对此也习以为常，使其防盗效果大减。
（3）芯片式数码防盗器
芯片式数码防盗器是现在汽车防盗器发展的重点，大多数轿车均采用这种防盗方式作为原配防盗器。
芯片式数码防盗器基本原理是锁住汽车的发动机、电路和油路，在没有芯片钥匙的情况下无法启动车辆。
数字化的密码重码率极低，而且要用密码钥匙接触车上的密码锁才能开锁。
（4）GPS网络式防盗系统
这是一种目前最先进，也是相对最有效的防盗产品。
其原理是在车上安装一个小型的GPS系统，通过无线通信网络和GPS监控中心连成一个整体，这种装置具有定位准、监控范围广、主动报警、反应快、找回率高的特点，在车辆被偷之前能够主动通知车主，即便车辆被偷走，该装置也能够协助警方探测出车辆的下落，很快便可以找回失窃车辆。
另外，该装置在夜间车主熟睡的时候或车主不在车旁的时候，能够自动识别警情并提醒车主。
使用该装置的优点是被盗车辆寻回率高，便于跟踪、控制车辆。
缺点是此装置需要一套庞大完善的跟踪系统、24小时的人工监控车辆，相对那些简单的防盗器价格要昂贵—些。
其并具有车载电话系统。
该系统除正常通讯功能外，当受到异常开启车门或起动等现象时，会按照预设的报警电话语音提示警情报警。
即使切断车辆的电源，通讯防盗主机的后备电池也可持续工作8小时，确保防盗功能的持续性。
以上几种防盗装置各有优劣，汽车防盗的发展方向是朝着智能程度更高的芯片式和网络式发展，而这也是我们所选择的方向。
1.3本文研究的主要内容
本文介绍了一种最新的汽车防盗报警系统的设计思路，是基于信息融合技术的汽车防盗报警系统的设计。
它几乎涵盖了所有汽车防盗系统的基本功能，新技术的应用还解决了很多其他汽车报警系统不能解决的问题，弥补了一些报警系统共同存在的缺陷。
多方调研结果表明现有的汽车防盗系统存在着一些共同的缺欠：
由于只被动地侧重于汽车遇警情况的处理，对报警器判定盗窃行为的可靠性未有足够重视。
生产厂家多采用扩大报警置信区间的方法减少漏报警的发生，报警器的误报率居高不下。
另外，由于报警手段多采用语音报警，并且误报率较高，致使报警声也成为环境噪声污染的来源。
基于多传感器信息融合技术的汽车防盗系统，在综合分析窃贼盗窃汽车多种常用手法的基础上，选择多种适于汽车防盗的传感器件构成系统的监测模块。
由于监测模块可以充分地利用多种传感器在性能上的差异性与互补性、以及多个同类而不同位置的传感器在空间上的差异性，使得其收集来的来自各个传感器的传感信息极具针对性。
在获得传感信息后，监测模块将采集到的信息送至微处理器，微处理器利用数据融合的方式进行数据分析，以判定汽车的状态。
由此可见，基于信息融合技术的汽车防盗系统在警报监测方面充分地利用了现代传感器技术、微控制器技术和信息融合技术，系统可以主动而准确地判断汽车的状态，提高了系统报警的可靠性。
另外，在防盗系统确定汽车处于遇警状况后，微处理器采用直接阻断汽车发动机的点火电路的方法使汽车无法开动。
防盗系统报警的警报是采用GSM等无线网络，即时直接传送给车主的。
同时，车主还可以通过网络对防盗系统进行控制。
这样，不但能够做到报警及时，也消除了噪声扰民现象的发生。
“安全、可靠、环保、便捷”应该是新一代汽车电子产品的趋势。
也是汽车安防产品的未来发展方向。
第2章多传感器信息融合汽车防盗系统模型构建
2.1多传感器信息融合技术概述
2.1.1多传感器信息融合基本原理
多传感器信息融合是指协同使用多种传感器，并将各种传感信息有效地结合起来，形成高性能感知系统来获取对环境的一致性描述的过程。
多传感器信息融合实际上是对人脑综合处理复杂问题的一种功能模拟。
在多传感器系统中，各种传感器提供的信息可能具有不同的特征：
时变的或者非时变的，实时的或者非实时的，快变的或者缓变的，模糊的或者确定的，精确的或者不完整的，可靠的或者非可靠的，相互支持的或者互补的，也可能是相互矛盾冲突的。
多传感器信息融合的基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样，它充分地利用多个传感器的资源，通过对各种传感器及其观测信息的合理支配与使用，将各种传感器在空间和时间上的互补与冗余信息依据某种优化准则组合起来，产生对观测环境的一致性解释和描述。
信息融合的目标是基于各传感器分离观测目标，通过对信息的优化组合导出更多的有效信息。
这是最佳协同作用的结果，它的最终目的是利用多个传感器共同或联合操作的优势，来提高整个传感系统的有效性[1]。
2.1.2信息融合的特点
同单一传感器相比，多传感器信息融合有以下几个方面的独特优势：
（1）获取更准确的信息。
多传感器对环境进行测量，获取大量信息，这些信息有很大的冗余性。
对这些冗余信息进行融合可在总体上降低信息的不确定性。
（2）获取更精确的信息。
对多个传感器获取的大量信息进行融合，可有效地克服随机误差和外界干扰，提高了系统获取信息的精确度。
（3）获取复杂的信息。
多传感器协调使用可获取环境或物体的各种特征信息，通过融合可得到多特征、高层次的描述，即得到任何一种单一传感器很难获取或无法获取的信息。
（4）降低系统成本。
使用大量低成本传感器而不是少量高成本传感器，通过信息融合方法获取高质量信息，降低了系统成本。
（5）提高系统运行速度。
使用多传感器，由于其信息的互补性、准确性和精确性，可大大地提高系统的反应能力。
（6）提高系统的可靠性。
同时使用多传感器不仅增加了信息的冗余度，也增加了系统的可靠性，即使某一个传感器或某几个传感器失效，系统仍能正常工作[2]。
2.1.3信息融合的级别
按照信息抽象的五个层次，融合可分为五级，即检测级融合、位置级融合、属性（目标）级融合、态势评估与威胁估计。
（1）检测级融合。
检测级融合是直接在多传感器分布检测系统中检测判决或是信号层上进行的融合。
在经典的多传感器检测中，所有局部传感器将检测到的原始观测信号全部直接送给中心处理器，然后利用由经典的统计推断理论设计的算法完成最优目标检测任务。
在多传感器分布检测系统中，每个传感器对所获得的观测先进行一定的预处理，然后将压缩的信息传送给其他传感器，最后在某一中心汇总和融合这些信息，产生全局检测判决。
通常有两种信号处理形式：
一是硬判决融合，即融合中心处理0、1形式的局部判决。
另一种是软判决融合，中心除了处理硬判决信息外，还处理来自节点的统计量。
在分布检测系统中，对信息的压缩性预处理降低了对通讯带宽的要求。
分布式多传感器结构可以降低对单个传感器的性能要求，降低造价。
分散的信号处理方式可以增加计算容量。
统计推理理论可以粗略地分为假设检测和估计。
相应地，分布式信号处理也可分为分布式检测和分布式估计。
在分布式检测系统中，由于融合中心只能得到经过压缩后的观测信息，因此相对于集中式检测会有性能损失。
通过对传感器信息的最优局部处理和融合可以减小性能损失。
（2）位置级融合。
位置级融合是直接在传感器的观测报告或测量点迹和传感器的状态估计上进行的融合，包括时间和空间上的融合，是跟踪级的融合，属于中间层侧，也是最重要的融合。
对于单传感器跟踪系统来说，主要是按时间先后对目标在不同的时间的观测值即检测报告的融合，主要有集中式、分布式、混合式和多级式结构。
在集中式多传感器跟踪系统中，首先按对目标观测的时间先后对测量点迹进行时间融合，然后对各个传感器在同一时刻对同一目标进行空间融合，它包括了多传感器综合跟踪与状态估计全过程。
在分布式多传感器跟踪系统中，各传感器首先完成单个传感器的多个目标跟踪与状态估计，也就是完成时间上的信息融合，接下来各传感器把获得的目标信息送入融合节点，并在融合节点完成坐标变换、时间校正或对准，然后基于这些传感器的目标状态估计进行关联处理，最后对来自同一目标的估计进行融合处理。
混合式位置信息融合是集中式和分布式多传感器系统相组合的混合结构。
传感器的检测报告和目标状态估计都被送入融合中心，在那里进行时间和空间的融合。
由于这种结构要同时处理检测报告和状态估计，并进行优化组合，它需要复杂的处理逻辑。
混合式方法也可以根据所运行问题的需要，在集中式和分布式结构中进行选择变换。
这种结构的通信和计算量都比其他结构大。
（3）目标识别级的融合。
目标识别亦称属性分类或身分估计，这个层次的信息融合有三种方法，即决策级融合、特征级融合和数据级融合。
在决策级融合方法中，每个传感器都完成变换以获得独立的身份估计，然后对来自每个传感器的属性分别进行融合。
用于融合身份估计的技术包括表决法、Bayes推理、Dumpsters-Shafer证据理论、推广的证据理论、模糊集法等。
在特征级融合方法中，每个传感器观测一个目标并完成特征提取以获得来自每个传感器的特征向量。
然后融合这些特征向量并基于获得的联合特征向量来产生身份估计。
在这种方法中，必需使用关联处理把特征向量分成有意义的组群。
由于特征向量很可能是有巨大差别的量，因而位置级的融合信息在这一关联过程中通常是有用的。
在数据级融合方法中，对于同等量级的传感器原始数据直接进行融合，然后基于融合的传感器数据进行特征提取和身份估计。
为了实现这种数据级的信息融合，所有传感器必须是同类型的。
通过对原始信息的关联，来确定已融合的数据是否与目标或者实体有关。
有了融合的传感器数据之后就可以完成象单传感器一样的识别处理过程。
对于图像传感器，数据融合一般涉及到图像画面元素级的融合，因而数据级融合也常成为像素级融合。
（4）态势评估和威胁估计。
态势评估是一个动态的按时序处理的过程，其结果水平将随时间增长而提高。
态势评估是分层假设描述和评估处理的结果，每个被选假设（态势）都有一个不确定性关联值，通常认为不确定性最小的假设是最好的，并用当前最好的态势要素值来描述。
威胁估计是利用态势评估估计的将要发生和已经发生的事件和一些先验知识，对事件出现的程度和事态的严重性的判断。
2.1.4信息融合的结构模型
结构模型从信息融合的组成出发，主要说明信息融合系统的软、硬件组成，相关数据流，系统与外部环境的人机界面等要素的构成。
融合主要发生在检测级、位置级和属性级，在此讨论结构模型时只对检测级的融合结构进行研究[2]。
检测级融合结构。
从分布检测的角度看，检测级融合的结构主要有分散式结构、并行结构、串行结构、树状结构和带反馈并行结构。
分散式空间结构的分布检测系统如图2-1所示。
这种结构的每个局部判决Ui（i=1,2,…，N）又都是最终决策。
在具体应用中，可按照某种规则将这些分离的子系统联系起来，看成一个大系统，并遵循大系统中的某种最优化准则来确定每个子系统的工作点。
并行式结构的分布检测系统如图2-2所示。
N个局部节点S1,S2…，SN的传感器在收到未经处理的原始数据Y1,Y2,…，YN之后，在局部节点分别作出局部判决U1，U2,…UN，然后，它们在检测中心通过融合得到全局判决U0。
这种结构在分布检测系统中应用较为普遍。
图2-3为串行结构，N个局部节点S1,S2,…，SN分别接受各自的检测后，首先S1节做出局部判决U1,然后将它通信到节点S2，而S2它本身的检测与U1融合形成自己的判决U2，以后重复前面的过程，信息继续传递、融合，直道节点SN。
最后，由SN将它的检测YN与UN-1，融合做出判决UN，即U0。
2.2系统防盗信息的处理模型
多传感器信息融合汽车防盗系统的各个传感器组构成了一个分布式检测系统，该系统中所进行的信号处理属于传感器信息融合的功能模型中的检测级融合。
在这一层次中的融合处理的策略通常是根据所选择的检测准则形成优化门限，以产生最终的检测输出。
为了减小传输数据的带宽，我们在监测模块中利用硬件进行该级别的融合处理。
监测模块中的各个传感器组分别提取各自监测目标的特征向量，然后在本地进行监测目标的属性判决。
属性判断形成的“电平上跳沿”、“PWM调制波形”等结果送交中央处理模块，由中央处理模块根据其中的关联属性进行属性级的决策层融合处理。
最终的融合结果是将警报划分为“整车搬运”、“车体破坏”、“非法开启”和“入车盗窃”四个等级，每一报警级别的确定都是根据不同的信息融合模型加以判断的结果。
系统首先将微波多普勒传感器作为第一级监测器件。
由于微波多普勒传感器可以确定移动物体的距离，并且该传感器在理论上可测量范围为360度。
无监测死角，所以可以作为其它传感器件的触发器件使用。
其作用是当有人进入到监测范围时，传感器触发信号，由中央处理模块开启其它传感器模块，以便进行防盗监测。
“整车搬运”和“车体破坏”这两个警报等级属于信息融合中的检测级融合，可以利用串行结构进行描述：
距离检测节点S1接收到检测信息后，做出有“人或物体接近”的局部判决U1，然后分别根据各自的S2节点（倾斜检测节点、振动检测节点）的局部判决U2，可以得出融合判决的结果U0，对应各自的监测范围，做出“整车搬运”或“车体破坏”的判断。
这两种串行结构框图见图2-4。
警报等级“非法开启”也属于信息融合中的检测级融合，但其需要利用并行结构进行描述，并行结构框图如图2-5所示：
四个开关检测节点S1,S2,S3和S4接收到检测信息后，做出是否有车门被非法开启的局部判决U1,U2,U3及U4，然后将所有的局部判决结果送至检测中心，由中心判定车门“非法开启”的位置。
警报等级“人体入侵”属于属性级的特征层融合。
在这种方法中，每个传感器观测一个目标：
距离传感器监测入侵的距离，振动传感器监测是否有车体的破坏，霍尔器件监测是否有车门的开启，热释电红外传感器监测人体的红外信息。
并且在分别提取来自每个传感器的特征向量的基础上进行融合处理，最后基于联合特征向量做出属性判决。
判决过程如图2-6。
2.3本章小结
任何一种传感器都有其独特的优越性，也有一定的局限性。
迄今为止，没有任何一种传感器能够同时满足高可靠性、高稳定性、高精度和低成本的要求。
但是各种传感器在性能上的差异与互补性却提示我们通过综合分析来自各个传感器的信息，来获取有效、可靠、完整的信息。
采用这种方法，即使各个传感器所提供的信息有一定的误差和不确定性，但通过对它们提供的信息进行有效的综合，可以比任何单一传感器获取的信息更可靠、更完整。
第3章多传感器信息融合汽车防盗系统硬件结构
多传感器信息融合汽车防盗系统在硬件设计中遵循了以下的基本设计原则：
（1）尽可能选择典型电路，并符合单片机的常规用法。
为硬件系统的标准化、模块化打下良好的基础。
（2）系统的扩展与外围设备配置的水平应充分满足应用系统的功能要求，并留有适当的余地，以便进行二次开发。
（3）硬件结构应结合应用软件方案一并考虑。
硬件结构与软件方案会产生相互影响，考虑的原则是：
软件能实现的功能
升级会员 