[发明专利]基于动态数据实时适应的航向预测方法

说明书

本发明涉及一种基于动态数据实时适应的航向预测方法，包括以下步骤：对车辆行进过程中采集得到的声音信号进行处理，得到多个定向角数据；将得到的多个定向角数据通过坐标旋转的方式放在一个连续的区间内；将多个定向角数据作为训练集，训练线性回归模型，确定出定向角的变化趋势；根据所述定向角的变化趋势，判断野外运动车辆相对于传感器布设的运动方向，再结合传感器布设时声音传感器的朝向角预测出所述野外运动车辆行进的航向。本发明能够对传感器实时产生的数据进行航向判别，且模型简单，鲁棒性强，且对于数据集没有硬性要求，在少数数据集下也可得到运动目标的粗略航向，并且随着数据集的增加，得到更加精准的航向。

技术领域

本发明涉及语音信号定向角判向技术领域，特别是涉及一种基于动态数据实时适应的航向预测方法。

背景技术

预测野外车辆航向一般采用红外传感器功能，但在一些极端情况下，红外传感器就无法工作：(1)外界环境温度过高；(2)当在传感器与野外运动目标之间有障碍物时红外传感无法判别运动目标的方向；(3)红外对于远距离车辆的检测率较低。因此根据声音信号处理得到定向角来研究航向就显得至关重要：其不仅可以让复合式传感器在野外车辆行进中很好的预测运动目标的方向，而且还可以让各个传感器互相弥补，让复合式传感器在野外监测运动目标的精准度比单个传感器效果更加显著。

发明内容

本发明提供一种基于动态数据实时适应的航向预测方法，能够对传感器实时产生的数据进行航向判别，主要针对地是野外车辆的航向判别。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种基于动态数据实时适应的航向预测方法，包括以下步骤：

(1)对车辆行进过程中采集得到的声音信号进行处理，得到多个定向角数据；

(2)将得到的多个定向角数据通过坐标旋转的方式放在一个连续的区间内；

(3)将多个定向角数据作为训练集，训练线性回归模型，确定出定向角的变化趋势；

(4)根据所述定向角的变化趋势，判断野外运动车辆相对于传感器布设的运动方向，再结合传感器布设时声音传感器的朝向角预测出所述野外运动车辆行进的航向。

所述步骤(2)中的坐标旋转是指通过对定向角数据加或减同一个量级的数据实现恒等变换，使得野外运动车辆在运动过程中所形成的定向角连续。

所述步骤(2)和(3)之间还包括通过3σ法则对多个定向角数据中的异常值进行剔除的步骤。

所述通过3σ法则对多个定向角数据中的异常值进行剔除具体为：计算多个定向角数据的平均值u和标准偏差σ，将定向角数据中超过(u-3σ,u+3σ)范围的数据作为异常值剔除。

所述步骤(3)中线性回归模型为Y_t＝ax_t+b，其中，x_t表示t时刻自变量的值，Y_t表示t时刻因变量的值，a和b为一元线性回归方程的参数，其中，n表示定向角数据的数量，x_i表示i时刻的定向角数据，Y_i表示i时刻对应的航向角数据。

所述步骤(4)具体为：若所述野外运动车辆相对于传感器布设的运动方向为从左向右行进时，即用声音传感器朝向角加上270度得到最终角度，若所述野外运动车辆相对于传感器布设的运动方向为从右向左行进时，即用声音传感器朝向角加上90度得到最终角度，最后将所述最终角度转为0到360之间合理的航向角，从而预测出野外运动车辆行进的航向。

有益效果