[发明专利]一种基于北斗的电力应急抢险车辆监控方法及系统

权利要求书

1.一种基于北斗的电力应急抢险车辆监控方法，其特征在于，所述方法包括：

利用北斗导航获取电力应急抢险车辆路段的环境信号和电力应急抢险车辆信号，利用基于字典的信号稀疏算法对信号进行稀疏处理，得到稀疏信号；

利用稀疏信号降噪方法对稀疏信号进行降噪处理，得到降噪后的稀疏信号；

根据降噪后的稀疏信号，利用基于信号的三维数字化场景建模方案进行电力应急抢险车辆路段的三维环境建模；

根据所建立的三维数字化场景，利用基于强化学习的电力应急抢险车辆导航算法进行电力应急抢险车辆的实时监控导航。

2.如权利要求1所述的一种基于北斗的电力应急抢险车辆监控方法，其特征在于，所述利用基于字典的信号稀疏算法对信号进行稀疏处理，得到稀疏系数，包括：

初始化一个l₂范数归一化的字典矩阵D，并设置迭代计数变量为i，Dⁱ表示第i次迭代的字典矩阵，初始化i＝1；

对于给定的字典矩阵D^i-1，利用稀疏分解算法对信号进行稀疏处理，得到字典矩阵的稀疏系数；

所采用的稀疏分解算法流程为：

设置迭代计数k，并初始化为1，设置初始稀疏系数为x₀，残差为r₀＝Y-Dx₀，索引集S为空集；

计算所有字典原子d_i的误差ε(i)，并找出残差与字典原子之积的最大值所对应的脚标i：

找出其中最小的误差ε(i₀)，并更新索引集S′＝S∪{i₀}

利用正交化的方式对x_k进行更新：

其中：

Y为所获取的信号矩阵；

对残差进行更新：

r_k＝Y-Dx_k

若达到预先设置的迭代次数，则停止稀疏分解算法，并输出字典矩阵的稀疏稀疏；否则返回计算所有字典原子d_i的误差ε(i)，直到达到设置的迭代次数。

3.如权利要求2所述的一种基于北斗的电力应急抢险车辆监控方法，其特征在于，所述利用基于字典的信号稀疏算法进行字典更新，并得到稀疏信号，包括：

逐列对字典矩阵D^i-1进行更新，其中字典的列记为{d₁，d₂，...，d_k}；所述字典矩阵的更新流程为：

对当前更新的字典列建立索引集合ω：

ω＝{i|1≤i≤k，x(i)≠0}

其中：

k为字典列的长度；

x(i)为字典原子d_i的稀疏系数；

构建字典矩阵的误差矩阵E：

其中：

Y为所获取的信号矩阵；

从误差矩阵中提取出对应ω不为0的列，得到新的误差矩阵E′；

对误差矩阵E′进行奇异值分解，将左奇异值矩阵U的第一列作为字典的新列，将右奇异矩阵V的第一列与第一个奇异值Δ(1，1)的乘积作为新的稀疏系数列；

当达到预先设置的迭代停止次数，则终止算法，并输出迭代字典以及稀疏系数，所述稀疏系数即为稀疏信号；若未达到预先设置的迭代停止次数，则重新计算稀疏系数。

4.如权利要求3所述的一种基于北斗的电力应急抢险车辆监控方法，其特征在于，所述利用稀疏信号降噪方法对稀疏信号进行降噪处理，包括：

1)将稀疏信号分解为若干稀疏信号片段，则所有稀疏信号片段的泛化表示为：

其中：

m_i为第i段稀疏信号系数；

M为降噪后的稀疏信号；

D为字典矩阵；

R_i为第i段稀疏信号的信号矩阵；

2)获取稀疏信号片段的稀疏信号系数，计算得到降噪后的稀疏信号：

其中：

M为降噪后的稀疏信号。