[發(fā)明專利]群智感知中錯誤位置數(shù)據(jù)的檢測系統(tǒng)及方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810593704.2
• 申請日: 2018-06-11
• 公開（公告）號: CN108897640B
• 公開（公告）日: 2021-08-27
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 孔令和;汪博文;吳帆;陳貴海
• 申請（專利權(quán)）人: 上海交通大學(xué)
• 主分類號: G06F11/14
• 分類號: G06F11/14
• 代理公司: 上海交達(dá)專利事務(wù)所 31201
• 代理人: 王毓理;王錫麟

一種群智感知中錯誤位置數(shù)據(jù)的檢測系統(tǒng)及方法，基于時間序列和壓縮感知的錯誤數(shù)據(jù)檢測方法，通過迭代執(zhí)行基于時間序列的異常值檢測方法檢測和壓縮感知方法檢測錯誤位置數(shù)據(jù)并同時對丟失位置數(shù)據(jù)進(jìn)行恢復(fù)。迭代執(zhí)行時間序列異常值檢測方法和壓縮感知，使得錯誤數(shù)據(jù)和丟失數(shù)據(jù)間的相互影響最小化，很好的控制了誤報率和漏報率，獲得了很高的精度(precision)和召回率(recall)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及的是一種信息處理領(lǐng)域的技術(shù)，具體是一種移動群智感知中基于壓縮感知(Compressive Sensing)和時間序列(Time-series)的錯誤位置數(shù)據(jù)檢測和丟失位置數(shù)據(jù)檢測及恢復(fù)系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)

群智感知是一種新興的環(huán)境信息采集方法，通過這種方法知采集到的數(shù)據(jù)可靠性較低，數(shù)據(jù)可能由于用戶操作不當(dāng)、設(shè)備故障、通信誤碼、惡意用戶等原因而出現(xiàn)錯誤和丟失。

現(xiàn)有應(yīng)對群智感知錯誤數(shù)據(jù)的方法主要分為以下三類：第一類是基于用戶信譽(yù)值的方法，這種方法假設(shè)對于每個觀測點都有若干觀測值，給信譽(yù)值更高的用戶提供的觀測值賦予更高的權(quán)值，從而得到相對可靠的結(jié)果。但在位置數(shù)據(jù)中無法獲得多個觀測值。第二類方法是基于用戶激勵機(jī)制設(shè)計的，這種方法通過設(shè)計合理的用戶激勵機(jī)制來保證用戶盡最大努力提供可靠的數(shù)據(jù)。但是，這種方法無法應(yīng)對非用戶主觀因素造成的錯誤(如設(shè)備故障造成的錯誤)。第三類是基于時間序列的異常值檢測方法，但這種方法沒有將丟失數(shù)據(jù)納入考慮。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明針對現(xiàn)有群智感知存在的上述不足以及壓縮感知無法處理數(shù)據(jù)集中的錯誤數(shù)據(jù)的缺陷，提出一種群智感知中錯誤位置數(shù)據(jù)的檢測系統(tǒng)及方法，基于時間序列和壓縮感知的錯誤數(shù)據(jù)檢測方法，通過迭代執(zhí)行基于時間序列的異常值檢測方法檢測和壓縮感知方法檢測錯誤位置數(shù)據(jù)并同時對丟失位置數(shù)據(jù)進(jìn)行恢復(fù)。迭代執(zhí)行時間序列異常值檢測方法和壓縮感知，使得錯誤數(shù)據(jù)和丟失數(shù)據(jù)間的相互影響最小化，很好的控制了誤報率和漏報率，獲得了很高的精度(precision)和召回率(recall)。

本發(fā)明的方法是一種即使存在大量丟失數(shù)據(jù)的情況下，也可以以很高的精度檢測錯誤數(shù)據(jù)的方法。

本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的：

本發(fā)明涉及一種移動壓縮感知中錯誤位置數(shù)據(jù)的檢測系統(tǒng)，包括：錯誤檢測模塊、數(shù)據(jù)恢復(fù)模塊以及誤判修正模塊，其中：錯誤檢測模塊接收原始數(shù)據(jù)作為輸入，與數(shù)據(jù)恢復(fù)模塊相連并傳輸初步篩選后的信息，數(shù)據(jù)恢復(fù)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(shù)據(jù)中本就存在的丟失數(shù)據(jù)一起進(jìn)行恢復(fù)并將恢復(fù)后的數(shù)據(jù)輸出至誤判修正模塊；誤判修正模塊對原始數(shù)據(jù)與恢復(fù)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較以判斷在錯誤檢測模塊的檢測結(jié)果中有無誤判出現(xiàn)，并在存在誤判時將恢復(fù)后的數(shù)據(jù)傳回錯誤檢測模塊或輸出檢測結(jié)果和恢復(fù)后的數(shù)據(jù)。

所述的初步篩選后的信息中保證不會存在明顯錯誤的信息，但允許存在正確信息被誤判為錯誤的情況。

本發(fā)明涉及上述系統(tǒng)的實現(xiàn)方法，包括以下步驟：

第一步、對采集到的含有錯誤數(shù)據(jù)和丟失數(shù)據(jù)的位置信息進(jìn)行建模，得到錯誤位置數(shù)據(jù)檢測問題和丟失數(shù)據(jù)恢復(fù)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(yōu)化檢測方法進(jìn)行錯誤檢測。

第三步、將第二步中得到的檢測矩陣與原始的存在矩陣整合成一個廣義二進(jìn)制標(biāo)記矩陣并使用壓縮感知技術(shù)解決丟失數(shù)據(jù)恢復(fù)問題。

第四步、將第二步中被檢測為錯誤的數(shù)據(jù)與恢復(fù)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較并判斷是否標(biāo)記有誤，若有誤，則返回第二步；否則，輸出錯誤點的集合和恢復(fù)后的數(shù)據(jù)集。

技術(shù)效果