[發明專利]群智感知中錯誤位置數據的檢測系統及方法

有效

• 申請號: 201810593704.2
• 申請日: 2018-06-11
• 公開（公告）號: CN108897640B
• 公開（公告）日: 2021-08-27
• 發明（設計）人: 孔令和;汪博文;吳帆;陳貴海
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: G06F11/14
• 分類號: G06F11/14
• 代理公司: 上海交達專利事務所 31201
• 代理人: 王毓理;王錫麟

1.一種移動壓縮感知中錯誤位置數據的檢測系統，其特征在于，包括：錯誤檢測模塊、數據恢復模塊以及誤判修正模塊，其中：錯誤檢測模塊接收原始數據作為輸入，與數據恢復模塊相連并傳輸初步篩選后的信息，數據恢復模塊與誤判修正模塊相連，將錯誤檢測模塊中檢測出的錯誤信息以及原始數據中本就存在的丟失數據一起進行恢復并將恢復后的數據輸出至誤判修正模塊；誤判修正模塊對原始數據與恢復后的數據進行比較以判斷在錯誤檢測模塊的檢測結果中有無誤判出現，并在存在誤判時將恢復后的數據傳回錯誤檢測模塊，否則輸出檢測結果和恢復后的數據。

2.一種基于權利要求1所述移動壓縮感知中錯誤位置數據的檢測系統的實現方法，其特征在于，包括以下步驟：

第一步、對采集到的含有錯誤數據和丟失數據的位置信息進行建模，得到錯誤位置數據檢測問題和丟失數據恢復問題的模型；

第二步、對感知矩陣S_X，S_Y的每一行使用基于時間序列的異常值優化檢測方法進行錯誤檢測，S_X和S_Y分別表示X方向上和Y方向上的感知矩陣SM表示實際采集到的位置信息，包含錯誤和丟失數據，具體為：其中：ε為存在矩陣EM，為矩陣點乘運算，即：兩個大小相同的矩陣中對應元素相乘；Y方向上的感知矩陣定義類似；ε為存在矩陣EM，表示對應的數據點在SM中是否存在，具體為：

第三步、將第二步中得到的檢測矩陣與原始的存在矩陣ε整合成一個廣義二進制標記矩陣并使用壓縮感知技術解決丟失數據恢復問題；

第四步、將第二步中被檢測為錯誤的數據與恢復后的數據進行比較并判斷是否標記有誤，最后輸出錯誤點的集合和恢復后的數據集。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征是，所述的錯誤位置數據檢測問題的模型為：找到一個檢測矩陣DM，記為使得為以下最優化問題的解：

優化目標：最小化

限制條件：S_X，S_Y，ε，

其中：為錯誤矩陣FM，表示SM中對應的數據點是否是錯誤數據，具體為：

4.根據權利要求2所述的方法，其特征是，所述的丟失數據恢復問題的模型為：給定S_X，S_Y以及找到可以最好地近似X和Y的和即以下最優化問題：

優化目標：最小化

限制條件：S_X，Y方向上最優化問題的定義類似，

其中：為恢復矩陣RM，表示在感知矩陣SM和錯誤檢測結果的基礎上使用某種方法對數據進行恢復后得到的結果，和為廣義二進制標記矩陣GBIM，

5.根據權利要求2所述的方法，其特征是，所述的第二步，具體步驟包括：

2.1、選取一個滑動窗口的大小k，選取將某一行位置信息中連續k個點中的中位數作為參考點，當前檢測的點為滑動窗口正中間的點，當當前檢測的點與中位數之差的絕對值大于臨界值δ，則將當前點暫時標記為錯誤點，將檢測矩陣中對應的元素設置為1；

2.2、由左向右移動窗口，對矩陣一行數據，即一組時間序列上的所有點都執行步驟2.1；

2.3、對每一組時間序列都執行步驟2.1～2.2，最終得到標記初步檢測結果的檢測矩陣。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征是，所述的臨界值δ的大小與該時間窗口內的速度有關，具體為：其中：l為滑動窗口最左邊的點的編號，l＝min{max{1，j-(w-1)/2}，t-w+1}，ξ為可調節的參數，為平均速度矩陣

7.根據權利要求6所述的方法，其特征是，通過調節參數ξ的大小使得所有疑似錯誤的數據都被檢測為錯誤數據點。

8.根據權利要求2所述的方法，其特征是，所述的壓縮感知技術是指：根據奇異值分解的原理和壓縮感知理論，并結合拉格朗日乘子法，將丟失數據恢復問題的模型轉化成最小化問題：

其中：