[發明專利]基于雷視多傳感器數據的水位數據融合方法及裝置

有效

• 申請號: 202210830796.8
• 申請日: 2022-07-15
• 公開（公告）號: CN114911789B
• 公開（公告）日: 2022-10-11
• 發明（設計）人: 黃煜;陳華;武澤恒
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06F16/215
• 分類號: G06F16/215;G06F16/2458;G01F23/28;G01F23/292;G01S13/86
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 俞琳娟

1.基于雷視多傳感器數據的水位數據融合方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1.采集待研究區域基于視頻與雷達的多傳感器水位原始數據集o，o={o₁(x)、o₂(x)、o₃(x)、…、o_m(x)}，o_i(x)為第i個傳感器監測的數據子集，o_i(x)=[x₁、x₂、x₃、…、x_n]，x_i為o_i(x)的樣本，m為數據子集個數，n為子集中數據樣本個數；

步驟2.構建原始數據集理論函數和其約束條件，并對數據集樣本進行可疑值檢驗和剔除，得到優選數據集S；

對于任一子集o_i(x)，根據其所包含的樣本來表示，將其理論函數表示為：

（2-1）

式中，y表示數據子集的理論函數；α_nt=[α₁、α₂、…、α_nt]^T為待定系數，β_nt(x)=[β₁(x)、β₂(x)、…、β_nt(x)]^T為一組線性無關的函數；nt為一組中線性無關函數的個數；

為保證理論函數最優，其目標函數應滿足：

（2-2）

目標函數的約束條件為：

（2-3）

式中，μ是待求解的常數；x_i為o_i(x)的樣本；

可疑值檢驗和剔除過程為，首先建立目標函數的拉格朗日函數：

（2-4）

式中，φ為約束函數；

然后對拉格朗日函數進行求解：

（2-5）

驗證原始數據集o各子集中各個樣本是否滿足上式，將不滿足的剔除，將滿足的保留記為x_i’，構成優選子集S_i(x’)；所有優選子集形成優選數據集S，S={S₁(x’)、S₂(x’)、S₃(x’)、…、S_m(x’)}；

步驟3.對優選數據集S進行頻率統計，計算熵值，并構建相對熵矩陣H；

步驟4.對優選數據集S進行相關計算，并構建相關性矩陣R；

步驟5.基于相對熵矩陣H和相關性矩陣R構建權重系數矩陣ω^T；

步驟6.基于權重系數矩陣ω^T構建歸一化系數矩陣W，并將W與S子集矩陣做乘積處理，得到最終融合結果；

其中，在步驟3中，頻率統計為：記S_i(x’)中任意x_i’出現的次數為k，則其頻率P(x_i’)=k/N，

數據集的熵值為：

（3-1）

對于任意兩個數據子集S_i(x’)和S_j(x’)，i≠j，其相對熵為：

（3-2）

對所有優選子集進行相對熵計算，并構建相對熵矩陣H：

（3-3）；

在步驟4中，對于任意兩個數據子集S_i(x’)和S_j(x’)其相關計算為：

（4-1）

式中，；

所有優選子集的相關性矩陣R為：

（4-2）。