[发明专利]基于DTW算法的电磁屏蔽式智能割草机边界内外识别方法

权利要求书

1.基于DTW算法的电磁屏蔽式智能割草机边界内外识别方法，其特征在于包含以下步骤：

A、正常有效信号库建立：

A-1、记录无背景噪声情况下，边界内外有效信号波形数据以及相邻系统产生信号叠加的波形数据，确立正常有效信号库成员；

A-2、对A-1中的各个有效信号进行内外分类和标记；

B、原始感应电流信号f(n)采集以及预处理：

B-1、智能割草机周期性采样感应电流信号得f(n)；

B-2、f(n)相关特征值获取；

C、f(n)背景噪声抑制和近似有效波形集合f_n(n)建立：

C-1、对f(n)进行自相关滤波，抑制背景噪声得到ff(n)；

C-2、对ff(n)进行裁切，截取出近似有效波形片段；

C-3、将所有近似有效波形片段组合成集合f_n(n)；

D、基于正常有效信号库进行匹配，输出边界内外判断结果：

D-1、基于DTW算法集合f_n(n)中成员依次与正常有效信号库进行匹配值计算；

D-2、保留相似度较高的f_n(n)成员组成新集合f_n′(n)；

D-3、基于峰峰值与匹配值对集合f_n′(n)中成员进行优先值计算；

D-4、以优先值最大成员作为最终参考信号，确定边界内外状态。

2.根据权利要求1所述的基于DTW算法的电磁屏蔽式智能割草机边界内外识别方法，其特征在于：在步骤A-1中，将正常状态下有效信号波形数据保存至正常有效信号库，其中正常状态指无背景噪声或弱背景噪声环境下电感探头所采集到的信号强度较大的有效信号波形片段；

所述波形还包括波形叠加这类情况；

在步骤A-2中，所述内外分类的依据为有效信号的相位，有效信号中正脉冲部分时域上先于负脉冲部分代表边界线内，与之相位相反的信号代表边界线外。

3.根据权利要求1所述的基于DTW算法的电磁屏蔽式智能割草机边界内外识别方法，其特征在于：在步骤B-1中，采样周期T_a大于感应电流周期T_c两倍；

步骤B-2中，对f(n)相关特征值计算保存，其中包括最大值、最小值、均值。

4.根据权利要求1所述的基于DTW算法的电磁屏蔽式智能割草机边界内外识别方法，其特征在于：步骤C-1中，若原始信号表示为x(t)，τ表示时域偏移，该信号自相关函数R(τ)表示为：

若原始信号为周期信号，周期为T，其自相关函数依旧是同频率的周期信号，因此只移动一个周期T：

而对于数字信号其自相关函数演变为：

其中，N为数字信号周期序列数；

在步骤C-2中，计算均值与为信号ff(n)中值大于等于0的序列均值，N₊表示该序列长度，为值小于0的序列均值，N_-表示该序列长度：

选取出大于或小于的连续序列，且每个连续序列的长度大于门限G，若没有符合条件的连续序列，则判定最终结果为无效信号；

步骤C-3中，对步骤C-2筛选出的连续序列进行合并组合，若两个连续序列时域间隔小于T_gap，则两序列合并处理，其中T_gap为判定两个连续序列为统一整体的最大时间间隔，合并处理后的序列组成集合f_n(n)。

5.根据权利要求4所述的基于DTW算法的电磁屏蔽式智能割草机边界内外识别方法，其特征在于：步骤C-2中，所述门限G根据有效信号长度进行变更。

6.根据权利要求1所述的基于DTW算法的电磁屏蔽式智能割草机边界内外识别方法，其特征在于：步骤D-1中，DTW算法通过把时间序列进行延伸和缩短，计算两个时间序列性之间的相似性，令正常有效信号库其中一个信号序列为Q，f_n(n)其中一个信号序列为C：

Q＝q₁,q₂,q₃,……q_n

C＝c₁,c₂,c₃,……c_m

构造一个n×m的矩阵网格，矩阵元素(i,j)表示q_i和c_j两个点的距离d(q_i,c_j)，采用欧式距离d(q_i,c_j)＝(q_i-c_j)²，每一个矩阵元素(i,j)表示点q_i和c_j的对齐，定义最短路径为归整路径，利用序列其表示为：

W＝w₁,w₂,w₃,……w_K max(n,m)≤K≤n+m-1

归整路径边界确定且具备连续性和单调性，整体表示为：

累计距离即为两个序列间的相似度，当前累计距离γ(i,j)表示当前格点距离d(q_i,c_j)，也就是点q_i和c_j的欧式距离与到达该点的最小的邻近元素的累计距离之和：

γ(i,j)＝d(q_i,c_j)+min{γ(i-1,j-1),γ(i-1,j),γ(i,j-1)}

通过DWT算法计算出f_n(n)中每个成员与正常有效信号库中成员的匹配值γ；

步骤D-2中，确定f_n(n)中每个成员与之相似度最高的正常有效信号库成员，并进行标记，记录f_n(n)成员的对应匹配值和边界内外类型；

设立最高匹配阈值ω，舍弃γ≥ω的成员，将符合条件的成员组合为新的集合f_n′(n)；

步骤D-3中，集合f_n′(n)中各成员基于信号峰峰值与匹配值进行优先值计算，并以优先值进行排序，峰峰值所占权重为ρ₁，匹配值所占权重为ρ₂，其中：

ρ₁+ρ₂＝1

f_n′(n)中共有h个信号成员，第i个成员的峰峰值为P_P_i，其优先值β_i计算公式为：

步骤D-4中，基于步骤D-3中对应优先值最大的成员边界内外类型的判定作为最终结果，若集合f_n′(n)为空，则判定为无效信号。