農(nóng)業(yè)系統(tǒng)傳感器組專用復(fù)合濾波型校正方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)系統(tǒng)傳感器組專用復(fù)合濾波型校正方法，包括：設(shè)傳感器組及測(cè)量值參數(shù)向量；構(gòu)建傳感器下行關(guān)聯(lián)度函數(shù)F，并運(yùn)算得出可關(guān)聯(lián)矩陣P；設(shè)虛擬傳感器消除病態(tài)節(jié)點(diǎn)；對(duì)參數(shù)向量進(jìn)行迭代處理，并作歸一化處理；從所得目標(biāo)向量獲取各傳感器權(quán)重系數(shù)，并對(duì)權(quán)重系數(shù)最大的若干個(gè)傳感器進(jìn)行測(cè)量數(shù)據(jù)融合處理，獲得傳感器組的最終測(cè)量值和測(cè)量方差。本發(fā)明方法能獲得可靠的測(cè)量數(shù)據(jù)，且具有較高的精確度。
【專利說(shuō)明】農(nóng)業(yè)系統(tǒng)傳感器組專用復(fù)合濾波型校正方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種農(nóng)業(yè)系統(tǒng)傳感器組專用復(fù)合濾波型校正方法，屬于農(nóng)業(yè)模型技術(shù) 領(lǐng)域。

【背景技術(shù)】
[0002] 據(jù) 申請(qǐng)人:所知，在當(dāng)前的農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由大量傳感器節(jié)點(diǎn)組成 的。有的傳感器采取一種稱為"后校準(zhǔn)"的方法，通過(guò)比較來(lái)自某一個(gè)傳感器的原始值和從 第二個(gè)傳感器獲取的傳感器值，周期性的校準(zhǔn)之前獲得的傳感器值，根據(jù)第一、第二校準(zhǔn)與 原始傳感器值的獲取時(shí)間的接近度，通過(guò)加權(quán)平均值將第一、第二校準(zhǔn)應(yīng)用于傳感器值。
[0003] 在現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中，由于來(lái)自于傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)通常在時(shí)間和空間上存在著 相互的聯(lián)系，這是由于散布傳感器節(jié)點(diǎn)時(shí)，同一個(gè)區(qū)域的節(jié)點(diǎn)間有時(shí)距離較近，相同類別的 傳感器節(jié)點(diǎn)上測(cè)量的信息會(huì)引起數(shù)據(jù)冗余現(xiàn)象。
[0004] 由于多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)同時(shí)工作，存在個(gè)別傳感器節(jié)點(diǎn)失效、受到干擾或失去對(duì)目 標(biāo)覆蓋的情況，這時(shí)就需要采取正確的校正方法，得到足夠的目標(biāo)信息，從而使系統(tǒng)的可靠 性增強(qiáng)，信息置信度提高。
[0005] 同時(shí)，因受傳感器自身因素和環(huán)境的影響，多傳感器對(duì)某一參數(shù)測(cè)量時(shí)，可能會(huì)有 不同的測(cè)量結(jié)果，在對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí)，確定各傳感器之間的相關(guān)性并采用正確的校 正方法是至關(guān)重要的。而對(duì)于有限次測(cè)量，常規(guī)方法采用算術(shù)平均值法表示測(cè)量結(jié)果，此法 雖然能夠在一定程度上改善測(cè)量結(jié)果，但不是最好的表示方法。應(yīng)用最小二乘法原理的校 正方法雖然可消除常規(guī)方法帶來(lái)的測(cè)量不確定性，獲得更可靠的實(shí)測(cè)結(jié)果，但是一般的最 小二乘算法估計(jì)精度不高，亟需研制出能提高估計(jì)精度的校正方法。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是：針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的問(wèn)題，提供一種農(nóng)業(yè)系統(tǒng)傳 感器組專用復(fù)合濾波型校正方法，能獲得可靠的測(cè)量數(shù)據(jù)，且具有較高的精確度。
[0007] 本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題的技術(shù)方案如下：
[0008] -種農(nóng)業(yè)系統(tǒng)傳感器組專用復(fù)合濾波型校正方法，其特征是，包括以下步驟：
[0009] 第一步、傳感器組為e = [ep e2,…，en]，其中e:，e2,…，en分別為相應(yīng)的 傳感器，n為傳感器的數(shù)量；以傳感器組的各傳感器測(cè)量值組成參數(shù)向量w(e) nX1 = (w(e)，w(e2), . . .，w(en))T，且 wh)，w(e2), . . .，w(en)中至少一個(gè)不為零；設(shè)置校正閾值 4 ;轉(zhuǎn)第二步；
[0010] 第二步、根據(jù)傳感器組的各傳感器間相互關(guān)系確定傳感器下行關(guān)聯(lián)度函數(shù)F ;由 所述傳感器下行關(guān)聯(lián)度函數(shù)F按行歸一化運(yùn)算得出可關(guān)聯(lián)矩陣P ;轉(zhuǎn)至第三步；
[0011] 第三步、設(shè)置虛擬傳感器，并設(shè)虛擬傳感器的測(cè)量值為w(e(l);將虛擬傳感器設(shè)置 為無(wú)上行節(jié)點(diǎn)的各傳感器的上行節(jié)點(diǎn)，同時(shí)將虛擬傳感器設(shè)置為無(wú)下行節(jié)點(diǎn)的各傳感器的 下行節(jié)點(diǎn)；轉(zhuǎn)至第四步；

【權(quán)利要求】
1. 一種農(nóng)業(yè)系統(tǒng)傳感器組專用復(fù)合濾波型校正方法，其特征是，包括以下步驟： 第一步、傳感器組為e=Iie1,e2,…，en]，其中epe2,…，en分別為相應(yīng)的傳 感器，η為傳感器的數(shù)量；以傳感器組的各傳感器測(cè)量值組成參數(shù)向量w(e)nX1 = (w(e)，w(e2),. ..，w(en))T，且We1),w(e2),. ..，w(en)中至少一個(gè)不為零；設(shè)置校正閾值 ξ;轉(zhuǎn)第二步； 第二步、根據(jù)傳感器組的各傳感器間相互關(guān)系確定傳感器下行關(guān)聯(lián)度函數(shù)F;由所述 傳感器下行關(guān)聯(lián)度函數(shù)F按行歸一化運(yùn)算得出可關(guān)聯(lián)矩陣P;轉(zhuǎn)至第三步； 第三步、設(shè)置虛擬傳感器，并設(shè)虛擬傳感器的測(cè)量值為w(e(l);將虛擬傳感器設(shè)置為無(wú) 上行節(jié)點(diǎn)的各傳感器的上行節(jié)點(diǎn)，同時(shí)將虛擬傳感器設(shè)置為無(wú)下行節(jié)點(diǎn)的各傳感器的下行 節(jié)點(diǎn)；轉(zhuǎn)至第四步； 第四步、令參數(shù)向量，令修正后轉(zhuǎn)換矩陣P'(n+1) X (n+1) =((PCn*i) (ri*n〇) ) 1 ;令 M.'（(')丨nf_= ，之后按公式 =(pf:"iw?⑴)x 進(jìn)行迭代，k為迭代次數(shù)， 參數(shù)向量；當(dāng)卜4?時(shí)，迭代處理結(jié)束，并得到迭代處理后的參數(shù)向 量《'知)二!X1= )，W''⑷ "··，W;'(e?)?; 設(shè)W(p) (e) (n+1) X1 = (w(P) (eQ)，w(P) (ei)，…，w(P) (en))τ 為歸一化參數(shù)向量，其中
e{〇, 1，2,· · ·，η}，je{〇, 1，2,· · ·，η};所述w(P) (e)(n+1)xl 即為目標(biāo)向量；轉(zhuǎn)至第五步； 第五步、以目標(biāo)向量w(P) (e) (n+1)xl中w(P) (ei)，w(P) (e2)，. . .，w(P) (en)的數(shù)值為權(quán)重系數(shù)， 從傳感器的各傳感器中選出權(quán)重系數(shù)最大的m個(gè)傳感器，以所述m個(gè)傳感器的測(cè)量值為校 正初始數(shù)據(jù)；轉(zhuǎn)至第六步； 第六步、以預(yù)定的加權(quán)最小二乘法對(duì)校正初始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得出傳感器組的最終測(cè) 量值和測(cè)量方差，校正結(jié)束。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述農(nóng)業(yè)系統(tǒng)傳感器組專用復(fù)合濾波型校正方法，其特征是，還包 括位于第一步之前的前置步：根據(jù)預(yù)設(shè)的傳感器測(cè)量值最高限值和最低限值，判斷傳感器 組的各傳感器測(cè)量值是否屬于由最高限值和最低限值構(gòu)成的數(shù)值范圍；將測(cè)量值不屬于數(shù) 值范圍的傳感器剔除出傳感器組；轉(zhuǎn)至第一步。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述農(nóng)業(yè)系統(tǒng)傳感器組專用復(fù)合濾波型校正方法，其特征是，第二 步的具體過(guò)程為：傳感器下行關(guān)聯(lián)度函數(shù)F=(rij)nXn，ie{1，2,...，n}，je{1，2,...，η}; 若存在傳感器ei指向傳感器ej的關(guān)聯(lián)，則令!Tij =Iei-ejI，即ei指向ej的關(guān)聯(lián)的數(shù)量， 否則令A(yù)j= 0 ;令Fi =|ιγI=Σh;令可關(guān)聯(lián)矩陣P= (I^j)nxn,ie{1，2,...，η}， je{1，2,…，η};若FiX),則令h= !TijA7i,否則令b= 0 ;轉(zhuǎn)至第三步。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1或2或3所述農(nóng)業(yè)系統(tǒng)傳感器組專用復(fù)合濾波型校正方法，其特 征是，第三步中，虛擬傳感器的測(cè)量值W(O)tl等于WG1),w(e2), . . .，w(en)之一，或者等于whhwh)，···，^^)的平均值。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1或2或3所述農(nóng)業(yè)系統(tǒng)傳感器組專用復(fù)合濾波型校正方法，其特征 是，第五步中，利用二八原則確定m的具體數(shù)值，即m為對(duì)0. 2n向上取整運(yùn)算所得整數(shù)。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1或2或3所述農(nóng)業(yè)系統(tǒng)傳感器組專用復(fù)合濾波型校正方法，其特征 是，第六步中，所述預(yù)定的加權(quán)最小二乘法包括： I、 構(gòu)建所述m個(gè)傳感器的測(cè)量方程Y=Hx+f，其中，Y為由m個(gè)傳感器測(cè)量值組 成的m維測(cè)量向量、且Y= (yi，......，ym)T;，X為測(cè)量估計(jì)參數(shù)；H為m維常向量、且H =[1,1,1,......，1]T，f為由m個(gè)傳感器測(cè)量噪聲值組成的m維測(cè)量噪聲向量、且f= (fi,......，fm)T;轉(zhuǎn)至II; II、 采用加權(quán)最小二乘的估計(jì)準(zhǔn)則J= (Y-HX)τΛ(Y-Hx) 式一 其中，Λ為加權(quán)因子、且為正定對(duì)角加權(quán)陣，Λ=diag(AiA2…Am);將J取極小 值，對(duì)J求X偏導(dǎo)，使;轉(zhuǎn)至III; III、 以所述m個(gè)傳感器的測(cè)量噪聲為相互獨(dú)立的白噪聲，則對(duì)于所述m個(gè)傳感器中的第 i個(gè)傳感器而言，E[fJ=0，Ε[(] =E[(x-yi)2] = 〇i2，E[]為方差，。/為第i個(gè)傳感 器的測(cè)量方差；轉(zhuǎn)至IV; IV、 以I為X的狀態(tài)估計(jì)量， 米用.
L=IJ 其中，Ai為與第i個(gè)傳感器相應(yīng)的加權(quán)因子； A1 將式二取極小值，對(duì)式二求Ai偏導(dǎo)數(shù)，得=fy，Q= ^2, ···，!!〇;轉(zhuǎn)至V; U!· V、 采用由式一得出甶
2=1 采用由式二得出#
式四； 按式三所得數(shù)值即為所述傳感器組的最終測(cè)量值；按式四所得數(shù)值即為所述傳感器組 的測(cè)量方差。
【文檔編號(hào)】H03H17/02GK104467738SQ201410614338
【公開(kāi)日】2015年3月25日 申請(qǐng)日期:2014年11月4日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月4日
【發(fā)明者】趙爽, 溫建武, 雷萬(wàn)保 申請(qǐng)人:國(guó)睿集團(tuán)有限公司