背景技術(shù)：

很多技術(shù)系統(tǒng)由模塊構(gòu)建。在此，信息、即包含數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)信號在模塊之間交換，即從一個(gè)模塊傳輸?shù)较噜彽哪K中。這些模塊不必在空間上緊密鄰近地設(shè)置。因?yàn)閭鬏斖ǖ朗芷鋽?shù)據(jù)傳輸速率限制，所以經(jīng)常僅將減少的信息從一個(gè)模塊傳輸?shù)较噜彽哪K中。對此的一個(gè)示例是用于通過雷達(dá)自動間距調(diào)節(jié)的車輛的裝置的雷達(dá)系統(tǒng)，縮寫“acc”。由該雷達(dá)系統(tǒng)接收大量的測量數(shù)據(jù)，但是僅傳輸從中推出的與一個(gè)或多個(gè)前面行駛的車輛的當(dāng)前距離及其相對速度。所有其他的信息，例如接收條件如何，在此丟失。但是這對進(jìn)一步處理信號(即數(shù)據(jù))，特別是對評估這些信號可信性是極其重要的。另一個(gè)示例是借助衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的位置確定，縮寫“gnss”。從gnss模塊經(jīng)常僅傳輸一個(gè)位置。根據(jù)該位置的說明不能看出該位置的測量準(zhǔn)確性如何，即接收條件的質(zhì)量如何。但是這些信息對進(jìn)一步處理該位置，例如與其他傳感器信號的結(jié)合非常重要。

通常情況下，經(jīng)常僅提供濾波和/或分析過程的結(jié)果而沒有其他信息。使用者經(jīng)常需要關(guān)于瞬時(shí)的、實(shí)際的(即真實(shí)的)測量數(shù)據(jù)的附加的統(tǒng)計(jì)結(jié)論，如這些測量數(shù)據(jù)作為原始測量值(即原始測量數(shù)據(jù))在濾波過程之前如何呈現(xiàn)。對這種統(tǒng)計(jì)結(jié)論通?？紤]測量值的方差。

下文基于線性濾波理論，尤其是卡爾曼濾波理論得到，無論從非常簡化的濾波器，例如低通濾波器，到形成優(yōu)化的觀測器的卡爾曼濾波器，都涉及從原始測量值到有效信號的濾波。例如從“維基”網(wǎng)絡(luò)百科(參看網(wǎng)絡(luò)入口“http://de.wikipedia.orga”，關(guān)鍵詞“卡爾曼濾波器”，在18.19.2014的16:56讀取的條目)可獲知卡爾曼濾波器是一組數(shù)學(xué)公式，通過其在存在錯誤觀測的情況下可以推斷很多技術(shù)系統(tǒng)的狀態(tài)。簡言之，卡爾曼濾波器用于去除由測量設(shè)備造成的干擾。在此，必須已知進(jìn)行濾波測量所使用的基本動態(tài)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)和其測量篡改。

根據(jù)fredrikgustafsson的專著“adaptivefilteringandchangedetection(自適應(yīng)濾波和變化探測)”2000版，isbn0-471-49287-6，第312頁已知，在已知完整的濾波器結(jié)構(gòu)和關(guān)于濾波值的全部信息及其統(tǒng)計(jì)特性、尤其是方差的情況下，能夠從濾波結(jié)果中計(jì)算測量噪聲。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明具有以下任務(wù)，在無需詳細(xì)了解用于原始測量值的濾波過程或者濾波器的情況下，并且僅僅借助濾波器的輸出值，即借助從原始測量值中通過濾波過程獲得的有效信號，至少近似地確定原始測量值的統(tǒng)計(jì)特性，尤其是測量噪聲和/或平均誤差，即在假設(shè)一些經(jīng)常遇到的邊界條件下即使不知道準(zhǔn)確的濾波器也能獲得關(guān)于測量條件的結(jié)論。

該任務(wù)通過一種用于根據(jù)由在濾波器中的濾波過程中獲得的、由濾波器輸出值的時(shí)間序列構(gòu)成的有效信號確定原始測量值的統(tǒng)計(jì)特性的方法來解決，其中在第一方法步驟中，由在穩(wěn)定的測量條件下獲得的輸出值的時(shí)間序列確定濾波器的濾波特征，在第二方法步驟中，反轉(zhuǎn)所確定的濾波特征，通過濾波特征的反轉(zhuǎn)和有效信號重建原始測量值，并且根據(jù)所重建的原始測量值確定其統(tǒng)計(jì)特性，和/或直接通過濾波特征的反轉(zhuǎn)和有效信號確定統(tǒng)計(jì)特性。

根據(jù)本發(fā)明的方法由兩個(gè)部分組成。在持續(xù)測量的時(shí)間內(nèi)學(xué)習(xí)濾波特征。如果足夠準(zhǔn)確地已知濾波特征，那么能夠反轉(zhuǎn)未知的濾波器、即其濾波特征，因此能夠獲得關(guān)于測量條件的結(jié)論。其中，在第二步驟中能夠可選擇地直接地或者通過重建原始測量值實(shí)現(xiàn)確定統(tǒng)計(jì)特性，例如通常稱作方差的統(tǒng)計(jì)特性。本發(fā)明也能夠?qū)崿F(xiàn)，即使在利用有限的、僅允許傳輸減少的信息的數(shù)據(jù)傳輸率來傳輸有效信號的情況下，也提供由于該有限的數(shù)據(jù)傳輸率不能傳輸?shù)摹㈥P(guān)于原始測量值的附加信息。

根據(jù)本發(fā)明的方法的有利的技術(shù)方案在有關(guān)的從屬權(quán)利要求中說明。

按照根據(jù)本發(fā)明的方法的一種優(yōu)選擴(kuò)展方案，通過分析輸出值的時(shí)間序列識別存在穩(wěn)定的測量條件。因此，僅僅需要分析有效信號。

在根據(jù)本發(fā)明的方法的另一優(yōu)選的實(shí)施方式中，根據(jù)在時(shí)間上至少近似均勻的、優(yōu)選在時(shí)間上至少近似恒定的或者在時(shí)間上至少近似相同的、按照基于該濾波器的系統(tǒng)模型變化的、輸出值的時(shí)間序列識別存在穩(wěn)定的測量條件。根據(jù)使用情況，如果有效信號或者其隨時(shí)間的變化在時(shí)間上是恒定的，則可能存在足夠穩(wěn)定的測量條件以確定濾波特征，。

在根據(jù)本發(fā)明的方法的另一有利的實(shí)施方式中，通過分析其他的傳感器裝置的傳感器信號識別存在穩(wěn)定的測量條件。例如在車輛中，附加于雷達(dá)距離測量或者借助于gnss的位置確定，位移傳感器、加速度傳感器和/或光學(xué)傳感器能夠作為這種其他的傳感器裝置使用。

按照根據(jù)本發(fā)明的方法的一種優(yōu)選擴(kuò)展方案，通過低通濾波進(jìn)行濾波過程。這表示非常簡單的使用情況。按照根據(jù)本發(fā)明的方法的其他實(shí)施方式，通過卡爾曼濾波進(jìn)行濾波過程。因此，也能夠描述多個(gè)復(fù)雜的濾波過程。

根據(jù)本發(fā)明，當(dāng)測量條件是良性的和穩(wěn)定的時(shí)，周期性地進(jìn)行濾波特征的學(xué)習(xí)，其中這取決于各自的使用情況。在上述情況下，例如是以相等的距離或者均勻變化的距離跟隨前方行駛的車輛。在位置確定過程中，這例如是沒有加速度的恒定的駕駛等。該狀態(tài)能夠借助非常均勻的、濾波器的輸出值又或者基于其他的測量識別，例如通過光學(xué)攝像機(jī)觀察，通過加速度傳感器測量加速度等。這些測量條件例如在高速公路上行駛的情況下等諸如此類情況中變化不大。如果在車輛中進(jìn)行學(xué)習(xí)，那么能夠根據(jù)已知的實(shí)際情況連續(xù)地進(jìn)行學(xué)習(xí)過程，已知的實(shí)際情況即所有行駛中絕大多數(shù)平均不加速且徑直向前。其中，通過該方法平均學(xué)習(xí)具體的中間特性，即濾波特征的長時(shí)間平均值。出于完整性起見，針對每個(gè)過程檢查關(guān)于長時(shí)段采用該平均值是否正確。

本發(fā)明尤其涉及線性的濾波器。系統(tǒng)過程可以被認(rèn)為是已知的。在上面描述的示例中，其是牛頓定律。其中，測量原理的選擇是不重要的，其取決于應(yīng)當(dāng)通過該方法觀察的系統(tǒng)狀態(tài)的發(fā)展的物理原理。此外重要的是，濾波器適用于測量的整個(gè)范圍，也就是說，例如不需要用于例如非常低速度的單獨(dú)的濾波器等。

上面提到的任務(wù)還通過一種用于執(zhí)行根據(jù)前述權(quán)利要求中一項(xiàng)或多項(xiàng)所述的方法的設(shè)備解決，該設(shè)備包括：用于獲得和/或輸送原始測量值的裝置；用于從原始測量值中獲得有效信號的濾波器；以及具有用于確定濾波器的濾波特征、重建原始測量值并確定原始測量值的統(tǒng)計(jì)特性的分析單元的有效信號處理單元。用于獲得和/或輸送原始測量值的裝置優(yōu)選地包括至少一個(gè)測量裝置和/或至少一個(gè)傳輸裝置，通過該至少一個(gè)傳輸裝置將原始測量值向?yàn)V波器輸送。在濾波器和有效信號處理單元之間，僅以小于原始測量值的數(shù)據(jù)傳輸率、優(yōu)選比其小的數(shù)據(jù)傳輸率傳輸有效信號。

根據(jù)本發(fā)明的設(shè)備能夠以簡單的方式實(shí)現(xiàn)僅根據(jù)有效信號即便在不準(zhǔn)確了解傳感器的情況下，獲得關(guān)于得到原始測量值的測量條件的結(jié)論。

此外，上面提到的任務(wù)通過一種具有用于執(zhí)行所述方法的程序部分的計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品、一種通過所述方法和/或至少一個(gè)所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品生成的、機(jī)器可機(jī)讀的、尤其是計(jì)算機(jī)可讀的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、以及通過一種機(jī)器可機(jī)讀的、尤其是計(jì)算機(jī)可讀的數(shù)據(jù)載體解決，在所述數(shù)據(jù)載體上記錄和/或存儲至少一個(gè)所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，和/或在所述數(shù)據(jù)載體上已經(jīng)包含至少一個(gè)被用于調(diào)用的所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

具體實(shí)施方式

根據(jù)僅有的一個(gè)附圖闡述本發(fā)明的實(shí)施例，該圖示出了用于執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明的方法的根據(jù)本發(fā)明的設(shè)備100的粗略示意的方塊圖。例如以車輛的距離雷達(dá)構(gòu)成用于獲得和/或輸送原始測量數(shù)據(jù)102的裝置101。濾波器103用于從原始測量數(shù)據(jù)102中獲得有效信號104，例如距離信號。通過低數(shù)據(jù)傳輸率的傳輸通道107向有效信號處理單元105傳輸有效信號104，該有效信號處理單元105具有用于確定濾波器103的濾波特征、重建原始測量值102并確定原始測量值102的統(tǒng)計(jì)特性的分析單元106。連接108用于在有效信號處理單元105和分析單元106之間的數(shù)據(jù)傳輸。

根據(jù)該實(shí)施例的方法通過以下符號和縮寫描述：

根據(jù)以下公式假定系統(tǒng)模型：

借助于轉(zhuǎn)移矩陣a預(yù)測系統(tǒng)矢量的真實(shí)值，并附帶噪聲。同樣噪聲進(jìn)入當(dāng)前的測量值中。該噪聲適用：

q∈n(0，q)

v∈n(0，r)

其中n(0，q)或者n(0，r)是具有期望值0和方差q或者r的正態(tài)分布。任意值都可以表示為真實(shí)值和誤差值之和。這些誤差值相互不相關(guān)。

這種系統(tǒng)能夠例如通過由以下公式表示的卡爾曼濾波器觀測。其中，由p-表示預(yù)測值，由p+表示修正值，以及由量a^t和h^t中的上標(biāo)t表示對應(yīng)標(biāo)記的矩陣的轉(zhuǎn)置：

x-＝ax+

p-＝ap+a^t+q

k＝p-h^t(hp_h^t+r)^-1

x+＝x-+k(z-hx-)

p+＝(i-kh)p-

以下示出了簡單低通濾波器的公式的詳細(xì)推導(dǎo)。那里的原理適用于卡爾曼濾波器，那里僅在數(shù)學(xué)上要求很高。對低通濾波器適用于以下公式：

xn+1＝λxn+(1-λ)zn+1

p＝e(x，x)

r＝e(z，z)

p是系統(tǒng)方差，r是測量噪聲，λ表示濾波器常數(shù)。

在穩(wěn)定狀態(tài)的時(shí)間里，可以假設(shè)測量噪聲以及濾波器的協(xié)方差大約是恒定的。在該假設(shè)下能夠?qū)W習(xí)濾波特征。為此在低通濾波器中確定濾波器常數(shù)，在卡爾曼濾波器中確定系統(tǒng)噪聲。

如果存在恒定的、穩(wěn)定狀態(tài)，那么能夠從濾波器的輸出值中測量隨時(shí)間推移的系統(tǒng)方差：

p＝e(xn，xn)

同樣能夠通過實(shí)驗(yàn)測量濾波器創(chuàng)新(filterinnovation)的方差：

f＝e(xn+1-xn，xn+1-xn)

該濾波器創(chuàng)新可以改寫為：

f＝e(xn+1-xn，xn+1-xn)＝e(λxn+(1-λ)z-xn，λxn+(1-λ)z-xn)＝

＝(λ-1)²(p+r)

因?yàn)榇嬖诜€(wěn)定狀態(tài)，所以同樣適用于：

p＝e(xn+1，xn+1)＝e(λxn+(1-λ)z，λxn+(1-λ)z)＝λ²p+(1-λ)²r

能夠計(jì)算：

p-f＝λ²p+(1-λ)²r-(λ-1)²(p+r)＝(2λ-1)p

因此，濾波特征、也就是在低通濾波器的情況下的濾波器常數(shù)可以根據(jù)以下公式確定：

2(1-λ)p＝f

于是，能夠在僅僅借助輸出值而不知道測量噪聲的情況下計(jì)算濾波器常數(shù)。

對卡爾曼濾波器，推導(dǎo)如下：

由此得出：

f＝e(dn+1，dn+1)＝e(k(vn+1-h(apn+qn+1))，k(vn+1-h(apn+qn+1)))

＝k(r+h(apa^t+q)h^t)k^t＝kh(apa^t+q)

其中，為該推導(dǎo)使用了卡爾曼濾波器公式。濾波器創(chuàng)新的方差f和系統(tǒng)矢量中的誤差p是可直接測量的。在穩(wěn)定狀態(tài)下適用于p≈常數(shù)，因此根據(jù)上述公式

p+(i-kh)p-

得出

p＝(i-kh)(apa^t+q)

由此得出

p＝apa^t+q-f

因?yàn)閜和f是可測量的，并且轉(zhuǎn)移矩陣a根據(jù)物理模型是已知的，因此能夠確定系統(tǒng)噪聲的方差q。

為了確定根據(jù)本發(fā)明的第二方法步驟中的測量噪聲，在簡單的低通濾波器的示例中，當(dāng)濾波特征是已知的時(shí)，能夠根據(jù)濾波器值之差計(jì)算原始測量值的噪聲。根據(jù)

xn+1＝λxn+(1-λ)zn+1

在xn和xn-1以及所計(jì)算的λ的值已知時(shí)，原始測量值是可重建的：

因此，有效信號即低通濾波器的輸出信號的統(tǒng)計(jì)特性即方差等是可確定的。

在卡爾曼濾波器的情況下，例如上個(gè)系統(tǒng)位置和當(dāng)前的測量被多強(qiáng)地濾波的值取決于各自的協(xié)方差。如果系統(tǒng)方差p非常大，那么更多地偏離測量值。如果測量是不準(zhǔn)確的，那么更多地偏離基于濾波器的物理系統(tǒng)模型，也就是更多地偏離系統(tǒng)模型的公式

根據(jù)本發(fā)明提出，為了反轉(zhuǎn)卡爾曼濾波器，使用在每個(gè)步驟中能夠直接測量的濾波器創(chuàng)新d的公式。參考上述公式(1)，對應(yīng)的公式是：

dn+1＝k(vn+1-h(apn+qn+1))

其中

k＝p_ht(hp_h^t+r)^-1

其中，從正態(tài)分布n(0,r)、n(0,p)和n(0,q)中選擇隨機(jī)值v、p、q，其中p和q是已知的。僅僅還需要確定測量噪聲v的方差r。對于該確定可以使用基本上已知的不同的、數(shù)字的計(jì)算方法。作為這種計(jì)算方法的優(yōu)選示例被稱為蒙特卡羅方法(monte-carlo-methode)。

在此通常獲得測量噪聲v的方差r的兩個(gè)可能的解。因?yàn)闇y量噪聲(即測量誤差)v一次出現(xiàn)在分子且一次作為所屬的方差出現(xiàn)在分母，所以獲得關(guān)于v或者r的二次方程的類型。二次方程通常具有兩個(gè)解。根據(jù)對例如是好的接收區(qū)域還是差的區(qū)域的認(rèn)知，可以確定兩個(gè)解中哪個(gè)是正確。該認(rèn)知(即相應(yīng)的信號)可以作為唯一的附加信息例如由裝置101確定和傳輸，并且存儲在為此設(shè)置的存儲器中，尤其是旗幟中。該附加信息僅僅包含在濾波過程之前的實(shí)際測量噪聲可能更好還是可能更差，并且在任何情況下為了傳輸都只需要可忽略的低數(shù)據(jù)傳輸率。因此，通過在此介紹的方法能夠獲得至少關(guān)于在濾波過程之前的測量噪聲的更精確的量化結(jié)論。

兩個(gè)所提到的解的區(qū)別也能夠如下文說明。當(dāng)濾波結(jié)果非常接近不受干擾的物理模型的期望值時(shí)，可能是測量是完美的并且證實(shí)物理模型是準(zhǔn)確的，或者可能是測量條件如此之差，使得測量實(shí)際上對濾波結(jié)果沒有影響。必須區(qū)分這些極端。因?yàn)閮煞N情況的測量噪聲的值作為公式的解都是已知的，所以通?？梢匀菀椎亟柚谄渌膯⑹緟^(qū)分這兩個(gè)解。

前述用于處理原始測量值的方法和由其推導(dǎo)的物理量或者信號尤其可以簡單和有利地通過數(shù)字信號處理器執(zhí)行。