[發(fā)明專利]數據處理方法、裝置、設備及介質

在審

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• 申請日: 2020-10-26
• 公開（公告）號: CN112181970A
• 公開（公告）日: 2021-01-05
• 發(fā)明（設計）人: 王淵生;王寶成;包文卓;孫元驁;王超;史文華;張驍峰;蔡易軻
• 申請（專利權）人: 海豐通航科技有限公司
• 主分類號: G06F16/215
• 分類號: G06F16/215;G06F17/12
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 任巖

1.一種數據處理方法，其特征在于，包括：

對量測狀態(tài)量數據進行低通濾波處理，獲取去噪狀態(tài)量數據；

根據所述去噪狀態(tài)量數據獲取狀態(tài)轉移數據；

判斷所述狀態(tài)轉移數據是否為定常數據；以及

當所述狀態(tài)轉移數據為定常數據時，基于所述狀態(tài)轉移數據和量測狀態(tài)量數據進行運動預測。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述對量測狀態(tài)數據進行低通濾波處理，獲取去噪狀態(tài)量數據中，包括：

對所述量測狀態(tài)數據進行復頻域的變換，以獲取去噪狀態(tài)量數據。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根據所述去噪狀態(tài)量數據獲取狀態(tài)轉移數據中，包括：

獲取當前時間節(jié)點和相鄰時間節(jié)點的去噪狀態(tài)量數據與對應當前時間節(jié)點的所述狀態(tài)轉移數據之間的預設求解關系，

根據所述預設求解關系，獲取與當前時間節(jié)點對應的去噪狀態(tài)量數據的求解方程組。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，在所述根據所述去噪狀態(tài)量數據獲取狀態(tài)轉移數據中，還包括：

根據所述求解方程組以及預設狀態(tài)觀測條件之間的關系，確定當前時間節(jié)點對應的所述狀態(tài)轉移數據的觀測狀態(tài)數據；

對所述觀測狀態(tài)數據進行最小二乘處理，獲取當前時間節(jié)點對應的所述狀態(tài)轉移數據，所述狀態(tài)轉移數據用于作為應用于動力學系統(tǒng)的動力學模型。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在判斷所述狀態(tài)轉移數據是否為定常數據中，包括：

根據所述狀態(tài)轉移數據確定對應當前時間節(jié)點的狀態(tài)轉移均值數據；

基于所述狀態(tài)轉移均值數據獲取相應多個時間節(jié)點的均方差和。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，在判斷所述狀態(tài)轉移數據是否為定常數據中，還包括：

根據所述均方差和與預設閾值之間的關系，確定對應所述狀態(tài)轉移數據的定常參量；

當所述定常參量的值為1時，確定所述狀態(tài)轉移數據為定常數據。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，在判斷所述狀態(tài)轉移數據是否為定常數據中，還包括：

當所述定常參量的值為0時，根據所述狀態(tài)轉移數據重復執(zhí)行所述步驟：所述根據所述去噪狀態(tài)量數據獲取狀態(tài)轉移數據，直至所述狀態(tài)轉移數據為定常數據。

8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在當所述狀態(tài)轉移數據為定常數據時，基于所述狀態(tài)轉移數據和量測狀態(tài)量數據進行運動預測中，包括：

根據對應當前時間節(jié)點的所述狀態(tài)轉移數據和兩側狀態(tài)量數據，以獲得相應在后時間節(jié)點的預測狀態(tài)量數據，以完成所述運動預測。

9.一種數據處理裝置，其特征在于，包括：

濾波處理模塊，用于對量測狀態(tài)量數據進行低通濾波處理，獲取去噪狀態(tài)量數據；

模型構建模塊，用于根據所述去噪狀態(tài)量數據獲取狀態(tài)轉移數據；

定常判斷模塊，用于判斷所述狀態(tài)轉移數據是否為定常數據；以及

運動預測模塊，當所述狀態(tài)轉移數據為定常數據時，用于基于所述狀態(tài)轉移數據和量測狀態(tài)量數據進行運動預測。

10.一種電子設備，其特征在于，包括：

一個或多個處理器；

存儲裝置，用于存儲一個或多個程序，

其中，當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執(zhí)行時，使得所述一個或多個處理器實現權利要求1-8中任一項所述的方法。

11.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，其上存儲有可執(zhí)行指令，該指令被處理器執(zhí)行時使處理器實現權利要求1-8中任一項所述的方法。