基于相关性的CAN信号解析技术研究及应用

本文针对汽车行业中海量CAN数据的高效处理与精准分析需求,提出并开发了一种基于同源相关性原理的CAN信号逆向分析技术及相应软件。该技术通过利用同源信号的相关性,以诊断信号为基准,将广播信号转换为二进制格式,并根据位长、类型、系数、偏移量、符号位及相似度等参数,将数据拆分为多个对比信号数据源。随后,通过设定相似度阈值,快速筛选出符合条件的信号。研究结果表明,该技术显著提升了CAN信号的获取效率,缩短了解析周期,提高了工作效率,并为汽车行业的发展提供了重要支持。