[发明专利]基于无线层析成像技术的异常粮情检测方法在审

专利信息
申请号: 201910858421.0 申请日: 2019-09-11
公开(公告)号: CN110766561A 公开(公告)日: 2020-02-07
发明(设计)人: 朱春华;田稼科;邓淼磊;杨铁军;杨卫东;郭歆颖;杨静;傅洪亮;王姣姣 申请(专利权)人: 河南工业大学
主分类号: G06Q50/02 分类号: G06Q50/02;G06F30/23
代理公司: 41126 郑州立格知识产权代理有限公司 代理人: 崔卫琴
地址: 450001 河南省郑州市*** 国省代码: 河南;41
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 粮情 无线信号 实验数据 传感器 衰减 预处理 通信链路 线性模型 采集 数据库 传感器节点 成像技术 矢量矩阵 数据建立 图像重建 准确度 发射 无线层 检测 求解 粮仓 图像 组建
【权利要求书】:

1.基于无线层析成像技术的异常粮情检测方法,其特征在于:依次包括如下步骤:

(1)布置传感器:在粮仓周围布置若干传感器节点;

(2)组建无异常粮情数据库:粮仓内放置无异常粮情的粮食,无线信号发射器发射无线信号,汇总传感器接收到的无线信号,将该无线信号建立起无异常粮情数据库;

(3)采集有异常粮情实验数据:粮仓内放置粮食,无线信号发射器发射无线信号,汇总传感器接收到的无线信号,从而采集到有异常粮情实验数据;

(4)根据公式(1)对采集到的实验数据进行预处理;

其中为高斯掩膜;Δrl,t-ω,Δrl,i,Δrl,t+ω分别是第l条链路上第t-ω时刻,第i时刻,第t+ω时刻传感器接收到的信号强度值;ω为滤波窗口;

(5)对预处理后的数据建立通信链路衰减的线性模型,得到公式(2),

Δrt=WΔxt+nt;……(2)

其中Δrt表示t时刻所有通信链路的接收信号构成的测量矩阵,Δxt表示t时刻所有网格的接收信号强度阴影衰落向量,nt代表噪声矢量;W为每条链路上各个网格上权重的矢量矩阵;

(6)由公式(3)求取矢量矩阵;

其中dl为链路l的距离,dij(1)和dlj(2)为网格j到两传感器的距离,λ是调节椭圆范围的参数;h是椭圆内网格与当前链路的距离;

(7)由公式(4)求解通信链路衰减的线性模型,得到图像衰减值;

为Δxt的导数;WT为W的转置;

(8)进行图像重建找出异常粮情的位置,方法如下:

1)对各个图像衰减值进行比对,得出图像衰减值最大的网格坐标为Jmax

2)由公式(5)得出异常粮情的位置;

P=IJmax;……(5)

其中,P为异常粮情位置。

2.如权利要求1所述的基于无线层析成像技术的异常粮情检测方法,其特征在于:步骤(4)中滤波窗口取值为5。

3.如权利要求1所述的基于无线层析成像技术的异常粮情检测方法,其特征在于:步骤(5)中对预处理后的数据建立通信链路衰减的线性模型的方法为:

在t时刻第l条链路的接收信号强度测量rl,t表示为

rl,t=Ps-Pl-Sl,t-Fl,t-nl,t……(6)

其中,Ps代表传感器节点的发射功率,Pl代表链路l的路径损耗,Sl,t代表异常粮情遮挡链路造成的阴影衰落,Fl,t代表多径衰落噪声,nl,t代表监控区域的测量噪声;

异常粮情带来的接收信号强度变化为:

将粮仓监控区域均匀划分为N个网格,第l条链路异常粮情带来的阴影衰落可以由所有网格值的加权和来表示,链路l的阴影衰落用空域积分表示为:

其中Δxj,t表示粮仓监控区域在第j个网格的接收信号强度变化,wlj表示第l条链路上第j个网格的权重,Fl,t=0;

监控区域第l条链路的接收信号强度变化为:

公式(9)为仅考虑第l条链路上接收信号强度变化,当考虑所有链路时,就可以得到公式(2);

Δrt=WΔxt+nt;……(2)

其中Δrt表示t时刻所有通信链路的接收信号构成的测量矩阵,Δxt表示t时刻所有网格的接收信号强度阴影衰落向量,nt代表噪声矢量;W为每条链路上各个网格上权重的矢量矩阵。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于河南工业大学,未经河南工业大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910858421.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top