[发明专利]基于非线性字典的回归误差抗干扰导航控制系统

权利要求书

1.基于非线性字典的回归误差抗干扰导航控制系统，具体步骤如下，其特征在于：

所述车辆导航系统在对应的机动车辆(6)内设置车辆导航系统,所述机动车辆(6)在对应的车道路面上行驶，车辆摄像头对路面的特殊符号进行记录，信号设置区内的左转弯车道与直行车道之间的标示线和斑马线等标志，所述车辆导航系统包括车辆导航系统控制器(1)、摄像头(2)和信号处理器,所述车辆导航系统控制器(1)通过连接线与摄像头(2)和信号处理器相连，使用RE-DMDL对采集信息进行识别，利用RE-DMDL的非线性的降维与抗干扰识别能力，对图像关键信息进行分割识别，实现车辆导航系统的辅助控制；

所述RE-DMDL旨在逐层的字典学习中增强表示系数的判别性，通过回归误差最小化使得表示系数增强，多层字典学习表示为：

X＝D₁(D₂(...(D_NZ))) (1)

其中，D_i表示第i层字典，Z表示稀疏系数，X表示输入图像；

所述导航控制系统信息识别的方法的多层字典学习第k层的目标函数计算公式为：

其中，D_i表示第i层字典，Z_k表示第k层稀疏系数，X表示输入图像，W_k，b_k是转换矩阵和转换向量，α，β代表调节参数；

所述多层字典学习的分类器参数计算公式为：

W_Z＝YZ_N(Z_N^TZ_N+I)^-1 (5)

其中，Z_N是第N层字典的稀疏系数，I是标签矩阵；

所述RE-DMDL涉及基础字典学习，对于单层字典学习过程涉及到稀疏分解，此过程对采集的信号进行去噪，增加系统的抗干扰能力，系数分解的计算公式为：

Y≈DZ s.t.||Z||₀＜t (6)

其中，D是字典，Z是稀疏系数，t是稀疏系数的非零值个数。

2.根据权利要求1所述的基于非线性字典的回归误差抗干扰导航控制系统，其特征在于：所述信号处理器为WIFI信号处理器(3)、Zigbee信号处理器(4)和Bluetooth信号处理器(5)，所述车辆导航系统能够接收和处理基于无线技术的无线交通信号。