基于时域滤波的传感器数据在线校准方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种基于时域滤波的传感器数据在线校准方法及装置，所述校准方法包括：步骤1：选择校准的时间段[T1,T2]，采集待校准节点在该时间段内所监测的数据Xd，提取目标区域内监测站在该时间段内所监测的数据Xs；步骤2：对Xd进行低通滤波，获得低通分量Xdl；步骤3：将低通分量Xdl按小时进行分窗平均，得到与Xs对应的等长度数据Xr；步骤4：根据(Xr,Xs)数据对序列，采用最小二乘法计算得到校准灵敏度a与校准零漂值b；步骤5：计算得到校准后数据Yd＝a*Xd+b。本发明专利技术实施例通过采用低通滤波提取原始数据信号中的低频慢变成分以及采用最小二乘法确定校准参数，解决了传感器节点运行中的读数漂移问题，进而维护了移动式大气环境监测系统的长期稳定运行。

【技术实现步骤摘要】
基于时域滤波的传感器数据在线校准方法及装置
本专利技术涉及移动式大气环境监测
，尤其涉及一种基于时域滤波的传感器数据在线校准方法及装置。
技术介绍
当前，由于现有的大气环境监测体系在成本和部署复杂性方面的局限性，基于气体传感器的大气污染物监测系统，逐渐成为大气环境监测重要补充。通常它将一种或多种气体(或颗粒物)传感器集成为终端设备，由多个终端设备共同构成监测系统。这样的终端体积小成本低且便于安装部署，因而可以搭载于城市内的移动车辆，利用路网实现对城市的充分覆盖，从而提升了针对目标区域空气质量监测的时空分辨能力。由于采用较为廉价的气体传感器作为感知大气污染水平的技术基础，不可避免地面临传感器读数漂移的问题，这也是此类系统长期稳定工作所要解决的的关键技术难题。此类系统节点众多，考虑到维护和运营的成本，回收再部署的离线式校准，极大地影响系统的运行效率。现有的主要在线校准方法，考虑的是移动传感节点处于与官方监测站邻近的位置，或与其他传感节点邻近的位置时，对照彼此的测量数据，传递式地依次校准系统中的节点。但由于移动具有随机性，同时官方监测站的参考数据通常也与系统具有不同的时间分辨率，且受噪声影响传递式的校准存在误差累计扩大，因此想要依靠在线校准达到较好的校准性能，实际条件较为苛刻。
技术实现思路
本专利技术实施例所要解决的技术问题在于，提供一种基于时域滤波的传感器数据在线校准方法及装置，以使能够解决传感器节点的读数漂移问题。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提出了一种基于时域滤波的传感器数据在线校准方法，应用于移动式大气环境监测系统中，所述系统部署的区域内至少有一个提供小时级标准数据的监测站点，所述校准方法包括：步骤1：选择校准的时间段[T1,T2]，采集待校准节点在该时间段内所监测的数据Xd，提取目标区域内监测站在该时间段内所监测的数据Xs，其中，步骤2：对Xd进行低通滤波，获得低通分量Xdl，其中，Xdl＝flowpass(Xd)，Xdl与Xd长度相同；步骤3：将低通分量Xdl按小时进行分窗平均，得到与Xs对应的等长度数据Xr，其中，Xr＝fw(Xdl)，步骤4：根据(Xr,Xs)数据对序列，采用最小二乘法计算得到校准灵敏度a与校准零漂值b，为校准后数值的表达式；步骤5：计算得到待校准节点在该时间段内的校准后数据Yd＝a*Xd+b。相应地，本专利技术实施例还提供了一种基于时域滤波的传感器数据在线校准装置，包括：模块1：选择校准的时间段[T1,T2]，采集待校准节点在该时间段内所监测的数据Xd，提取目标区域内监测站在该时间段内所监测的数据Xs；模块2：对Xd进行低通滤波，获得低通分量Xdl；模块3：将低通分量Xdl按小时进行分窗平均，得到与Xs对应的等长度数据Xr；模块4：根据(Xr,Xs)数据对序列，采用最小二乘法计算得到校准灵敏度a与校准零漂值b，为校准后数值的表达式；模块5：计算得到待校准节点在该时间段内的校准后数据Yd＝a*Xd+b。本专利技术实施例通过提出一种基于时域滤波的传感器数据在线校准方法及装置，所述校准方法包括步骤1～步骤5，通过采用低通滤波提取原始数据信号中的低频慢变成分以及采用最小二乘法确定校准参数，解决了传感器节点运行中的读数漂移问题，进而维护了移动式大气环境监测系统的长期稳定运行。附图说明图1是本专利技术实施例的基于时域滤波的传感器数据在线校准方法的流程图。图2是本专利技术实施例的基于时域滤波的传感器数据在线校准装置的结构示意图。具体实施方式需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互结合，下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步详细说明。本专利技术实施例中若有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。另外，在本专利技术中若涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。请参照图1，本专利技术实施例的基于时域滤波的传感器数据在线校准方法，应用于移动式大气环境监测系统中，所述系统部署的区域内至少有一个提供小时级标准数据的监测站点，所述校准方法包括：步骤1：选择校准的时间段[T1,T2]，采集待校准节点在该时间段内所监测的数据Xd，提取目标区域内监测站在该时间段内所监测的数据Xs，其中，步骤2：对Xd进行低通滤波，获得低通分量Xdl，即Xdl＝flowpass(Xd)，Xdl与Xd长度相同；步骤3：将低通分量Xdl按小时进行分窗平均，得到与Xs对应的等长度数据Xr，即Xr＝fw(Xdl)，步骤4：根据(Xr,Xs)数据对序列，采用最小二乘法计算得到校准灵敏度a与校准零漂值b，为校准后数值的表达式；步骤5：计算得到待校准节点在该时间段内的校准后数据Yd＝a*Xd+b。作为一种实施方式，步骤4中采用如下公式计算得到a与b：其中，本专利技术实施例的校准不依赖移动线路和节点相遇，校准方法的复杂度低，而且校准时间尺度(即校准的时间段[T1,T2])可灵活调整，只需要系统部署的区域内至少有一个提供小时级标准数据的监测站点，移动节点与固定的监测站点数据的时间尺度统一归并，通过基于距离的加权最小二乘的回归方法来确定校准参数，校准后的信号保留了监测到的小时空尺度信息，有效降低了小时空尺度污染物信息和噪声在在线校准中的影响，并能最终保留小时空尺度污染的特征信息；本专利技术实施例在不回收进行离线校准移动式大气环境监测系统的待校准传感器节点的前提下，解决传感器节点运行中的读数漂移问题，维护了移动式大气环境监测系统的长期稳定运行。请参照图2，本专利技术实施例的基于时域滤波的传感器数据在线校准装置，包括模块1～模块5。模块1：选择校准的时间段[T1,T2]，采集待校准节点在该时间段内所监测的数据Xd，提取目标区域内监测站在该时间段内所监测的数据Xs，其中，模块2：对Xd进行低通滤波，获得低通分量Xdl，即Xdl＝flowpass(Xd)，Xdl与Xd长度相同。模块3：将低通分量Xdl按小时进行分窗平均，得到与Xs对应的等长度数据Xr，即Xr＝fw(Xdl)，本专利技术实施例提取原始信号(待校准节点，传感器节点)中的低频慢变成分。模块4：根据(Xr,Xs)数据对序列，采用最小二乘法计算得到校准灵敏度a与校准零漂值b，为校准后数值的表达式。模块4中采用如下公式计算得到a与b：其中，模块5：计算得到待校准节点在该时间段内的校准后数据Yd＝a*Xd+b。尽管已经示出和描述了本专利技术的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本专利技术的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本专利技术的范围由所附权利要求及其等同范围限定。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于时域滤波的传感器数据在线校准方法，应用于移动式大气环境监测系统中，所述系统部署的区域内至少有一个提供小时级标准数据的监测站点，其特征在于，所述校准方法包括：步骤1：选择校准的时间段[T1,T2]，采集待校准节点在该时间段内所监测的数据Xd，提取目标区域内监测站在该时间段内所监测的数据Xs，其中，

【技术特征摘要】
1.一种基于时域滤波的传感器数据在线校准方法，应用于移动式大气环境监测系统中，所述系统部署的区域内至少有一个提供小时级标准数据的监测站点，其特征在于，所述校准方法包括：步骤1：选择校准的时间段[T1,T2]，采集待校准节点在该时间段内所监测的数据Xd，提取目标区域内监测站在该时间段内所监测的数据Xs，其中，t1～tn∈[T1,T2]，n1～nM∈[T1,T2]；步骤2：对Xd进行低通滤波，获得低通分量Xdl，其中，Xdl＝flowpass(Xd)，Xdl与Xd长度相同；步骤3：将低通分量Xdl按小时进行分窗平均，得到与Xs对应的等长度数据Xr，其中，Xr＝fw(Xdl)，步骤4：根据(Xr,Xs)数据对序列，采用最小二乘法计算得到校准灵敏度a与校准零漂值b，为校准后数值的表达式；...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘心宇，黄俊，薛辉溪，王钺，张林，
申请(专利权)人：深圳市环思科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44