[发明专利]一种电磁频谱地图的构建方法有效
申请号: | 201910720672.2 | 申请日: | 2019-08-06 |
公开(公告)号: | CN110445567B | 公开(公告)日: | 2021-06-25 |
发明(设计)人: | 查淞;夏海洋;黄纪军;刘继斌 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军国防科技大学 |
主分类号: | H04B17/391 | 分类号: | H04B17/391;H04B17/382;H04B17/327 |
代理公司: | 长沙七源专利代理事务所(普通合伙) 43214 | 代理人: | 闵亚红;周晓艳 |
地址: | 410073 *** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | 本发明提供了一种电磁频谱地图的构建方法,包括以下步骤:先用负平方距离定义任意两个传感器之间的空间相似性,然后通过迭代过程更新吸引度矩阵和归属度矩阵,以此确定传感器聚类的中心;通过传感器的类组建不同未知点的克里金估计群,针对不同的克里金估计群进行实验变差函数的计算,将不同克里金估计群内的理论变差函数进行拟合,计算克里金估计群中各感知点测量值的普通克里金权重,进而计算普通克里金估计值;多次重复上述估计出区域内任意未布设传感器位置处的观测值,从而得到观测值在整个区域内的分布状况,即实现电磁频谱地图构建。本发明方法将近邻传播聚类应用于随机布设的传感器聚类上,大大提升电磁频谱地图构建精度和构建效率。 | ||
搜索关键词: | 一种 电磁 频谱 地图 构建 方法 | ||
【主权项】:
1.一种电磁频谱地图的构建方法,其特征在于,包括以下步骤:第一步,选取空间中任意两个传感器i和j,用负平方距离定义任意两个传感器i和j之间的空间相似性;第二步,通过迭代过程更新吸引度矩阵R和归属度矩阵A,以此确定传感器的类的中心;所述吸引度矩阵R的元素r(i,j)用于量化sj是否适合作为si的中心的程度,所述归属度矩阵的元素a(i,j)用于表示si挑选sj作为它的中心的合适程度;其中,si和sj分别表示传感器i和j的位置;第三步,通过传感器的类组建不同未知点的克里金估计群,具体根据每个传感器的类的中心到未布设传感器位置s0处的距离,选取Nc个类作为该未知点的克里金估计群;第四步,针对不同的克里金估计群进行实验变差函数
的计算,具体根据表达式(1)和传感器获得的观测值计算实验变异函数,得到实验变差函数
在离散的h上的值,表达式(1)具体是:
其中,z(si)表示位置si处的观测值,z(si+h)表示与位置si间距离为h处的观测值,N(h)表示相距h的传感器对应的数量;第五步,将不同克里金估计群内的理论变差函数γ(h)进行拟合,具体是:选择理论变差函数模型,对实验变差函数
在离散的h上的值进行拟合,从而将函数定义域拓展到任意h>0,进而计算任意h>0对应的γ(h)值;第六步,计算克里金估计群中各感知点测量值的普通克里金权重,具体是:根据拟合得到的理论变差函数γ(h)和表达式(2)计算未布设传感器位置s0处的普通克里金权重
和拉格朗日乘子L(s0),表达式(2)具体是:
其中,N为传感器数量,
表示传感器所在位置si和sj之间的变差函数值,L(s0)是拉格朗日乘子,用以保证克里金方程的归一化条件;第七步,计算普通克里金估计值;具体根据表达式(3)计算未布设传感器位置s0处的观测值,表达式(3)具体是:
其中,
是估计值,ωi(s0)是N个传感器中的第i个的权重以及z(si)是第i个传感器的测量值;然后根据表达式(4)获得未布设传感器位置s0处的观测值的估计方差,表达式(4)具体是:
其中,σ2(s0)是s0处的克里金估计方差,ωi(s0)是N个传感器中的第i个的权重,
表示传感器所在位置si和sj之间的变差函数值,L(s0)则是拉格朗日乘子;第八步,重复第四步至第七步,估计出区域内任意未布设传感器位置处的观测值,从而得到观测值在整个区域内的分布状况,即实现电磁频谱地图构建。
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