CN102042849A - 基于多维矢量信息的真值估计方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于正交测量的真值估计方法，包括：利用两个或更多个正交测量单元对同一测量目标同时进行实时测量，以获得多维测量矢量

；基于所获得的多维测量矢量

，构造测量结果判决函数F(R)，其中

，

是与多维测量矢量

中的各个矢量相关的函数，C(R)是约束因子，R是处于45度不动线上的扫描动点，所述约束因子C(R)用于规范判决函数的极值特性和发散特性，其选取具有灵活性，并且所述判决函数F(R)在R为真值点时取得极值；通过在所述45度不动线上扫描，将所构造出的测量结果判决函数F(R)的极值点作为真值点，并将该真值点对应的值作为真值估计值。

Description

基于多维矢量信息的真值估计方法和装置

技术领域

本发明涉及通信技术和信号处理领域，更加具体地，涉及一种基于多维矢量测量信息的真值估计方法，该真值估计方法通过对同一测量目标进行正交测量，然后利用构造的真值估计模型对正交测量结果进行高精度和高稳定度的估计。

背景技术

科研和工业领域一直在寻求提高测量精度的各种途径。提高测量精度大致有两种方式。一种方式是提高测量器件自身的传感精度和感应能力；另一种是利用采集好的数据，采用统计信号处理的方法通过后期计算和处理达到提高测量精度的目标。

对于第二种提高测量精度方式，在目前的研究水平下，对于广义平稳信号测量，通常采用两种方式提高测量精度，一种是传统的多次测量求平均值方法，另外一种是维纳滤波。对于非广义平稳的信号和噪声，则通常采用卡尔曼滤波的方式。现今，由于卡尔曼滤波具有的优良性能和高度普适性，它已经成为主流的信号处理方式。然而，在各种测量误差中，传统的精度提高方式极难消除非零均值的高斯噪声(如图1)的均值部分，这一点成为妨碍精度提高的关键因素。

由于非零均值高斯噪声的存在，采用传统的最大似然估计和矩估计对真值进行估计，通常受到非零均值的极大影响从而使得所得到的估计值易于远离真值。此外，卡尔曼滤波和维纳滤波对这种误差影响的消除作用也较为有限，因此需要一种新的真值处理方法。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供了一种真值估计方法，利用该真值估计方法，通过光纤矢量测量结构对同一测量变量同时进行二维或多维正交测量，即构造两个或更多个不相关的测量系统对同一测量变量进行实时测量，从而产生多维矢量测量信息，然后采用所构造的真值估计模型，对所获得的多维矢量测量信息进行真值估计，从而可以极大程度地消除各个测量系统的漂移和噪声，由此得到真值的高灵敏度和高精度的无偏估计。

根据本发明的一个方面，提供了一种基于正交测量的真值估计方法，包括：利用两个或更多个正交测量单元对同一测量目标同时进行实时测量，以获得多维测量矢量

基于所获得的多维测量矢量

构造测量结果判决函数F(R)，其中

是与多维测量矢量

中的各个矢量相关的函数，C(R)是约束因子，R是处于45度不动线上的点，所述约束因子C(R)用于规范判决函数的极值特性和发散特性，其选取具有灵活性，并且所述判决函数F(R)在R为真值点时为极值；通过在所述45度不动线上扫描，将所构造出的测量结果判决函数F(R)的极值点作为真值点，并将该真值点对应的值作为真值估计值。

根据本发明的另一方面，提供了一种基于正交测量的真值估计装置，包括：两个或多个正交测量单元，用于对同一测量目标同时进行实时测量，以获得多维测量矢量判决函数构造单元，用于基于所获得的多维测量矢量

构造测量结果判决函数F(R)，其中

是与多维测量矢量

中的各个矢量相关的函数，C(R)是约束因子，R是处于45度不动线上的点，所述约束因子C(R)用于规范判决函数的极值特性和发散特性，其选取具有灵活性，并且所述判决函数F(R)在R为真值点时为极值；以及真值估计值确定单元，用于通过在所述45度不动线上扫描，将所构造出的测量结果判决函数F(R)的极值点作为真值点，并将该真值点对应的值作为真值估计值。

为了实现上述以及相关目的，本发明的一个或多个方面包括后面将详细说明并在权利要求中特别指出的特征。下面的说明以及附图详细说明了本发明的某些示例性方面。然而，这些方面指示的仅仅是可使用本发明的原理的各种方式中的一些方式。此外，本发明旨在包括所有这些方面以及它们的等同物。

本发明的积极效果为：

利用本发明的基于正交测量的真值估计方法，可以有效地消除测量中产生的各种漂移和噪声，从而得到对真值的无偏估计。

附图说明

通过参考以下结合附图的说明及权利要求书的内容，并且随着对本发明的更全面理解，本发明的其它目的及结果将更加明白及易于理解。在附图中：

图1是二维矢量模型示意图；

图2是提高测量采样率示意图；

图3是高采样率下的光纤测量矢量示意图；

图4是判决函数沿不动线扫描示意图；

图5是三维(多维)矢量模型示意图；

图6是典型判决函数形态；

图7示出了根据本发明的实施例的基于正交测量的真值估计方法的流程图；

图8示出了根据本发明的实施例的基于正交测量的真值估计装置的方框图；

图9示出了根据本发明的正交测量单元的一个示例的示图；

图10是根据本发明的一个示例的判决函数估计值和图9中的正交测量单元的测量值比较示图；和

图11是根据本发明的一个示例的判决函数精度和图9中的正交测量单元的测量精度比较示图。

在所有附图中相同的标号指示相似或相应的特征或功能。

具体实施方式

在下面的描述中，出于说明的目的，为了提供对一个或多个实施例的全面理解，阐述了许多具体细节。然而，很明显，也可以在没有这些具体细节的情况下实现这些实施例。在其它例子中，为了便于描述一个或多个实施例，公知的结构和设备以方框图的形式示出。

下面将参照附图来对根据本发明的各个实施例进行详细描述。

首先以二维正交测量阐述根据本发明的基于正交测量的真值估计方法的理论原理。

根据本发明的基于正交测量的真值估计方法可以最大程度消除非零均值高斯噪声和其它噪声的影响。如图1所示，设真值为A，利用两套不相关的测量系统(即，正交测量系统，以x和y标志)对同一个物理量进行测量，测量值分别为x、y，因此真值点必然落在45度不动线上。很显然，仅仅通过单次测量(x，y)无法解调出真值A，因此通过提高采样率，在两个测量输出点之间进行采样和信号处理，如图2所示，从而达到提高测量精度的目的。

通过多次采样，在不动线平面中出现一组二维矢量，如图3所示。现构建数学模型如下：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_i=A+{\mathrm{\Δx}}_i=A+{\mathrm{\μ}}_x+s_{\mathrm{xi}}\\ y_i=A+{\mathrm{\Δy}}_i=A+{\mathrm{\μ}}_y+s_{\mathrm{yi}}\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中，Δx_i为测量系统x中第i次测量的所有误差项，包括所有噪声和漂移量；同理Δy_i为测量系统y中第i次测量总的所有误差项。Δx_i服从非零均值的高斯分布，即Δx～N(μ_x，σ_x ²)；Δy_i亦服从非零均值的高斯分布，即Δy～N(μ_y，σ_y ²)。因此，Δx_i可以分解为固定漂移μ_x和服从零均值的高斯噪声s_x。同样，Δy_i也可以分解为固定漂移μ_y和服从零均值的高斯噪声s_y。

在不动线上的不同点(记为R)会与测量点之间生成具有不同统计特性的矢量，通过构造多种矢量判决函数，可以对真值进行高精度和高稳定度的估计。

需要说明的是，根据本发明的真值估计方法不仅可以应用于二维正交测量，也可以适用于更多维的正交测量情况下。在这种情况下，存在相应的建模和矢量判决函数，下面以三维测量为例对多维正交测量算法进行说明。

假设存在三套彼此不相关的正交测量系统X、Y、Z，对同一测量目标进行同时的正交测量，则瞬时测量值满足一下数学模型：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_i=A+{\mathrm{\Δx}}_i=A+{\mathrm{\μ}}_x+s_{\mathrm{xi}}\\ y_i=A+{\mathrm{\Δy}}_i=A+{\mathrm{\μ}}_y+s_{\mathrm{yi}}\\ z_i=A+{\mathrm{\Δz}}_i=A+{\mathrm{\μ}}_z+s_{\mathrm{zi}}\end{array}\right.---\left(2\right)$

其中A为测量真值，Δx_i为测量系统x中第i次测量的所有误差项，包括所有噪声和漂移量。同理，Δy_i为测量系统y中第i次测量总的所有误差项。Δx_i服从非零均值的高斯分布，即Δx～N(μ_x，σ_x ²)。Δy、Δz亦服从非零均值的高斯分布，即Δy～N(μ_y，σ_y ²)，Δz～N(μ_z，σ_z ²)。因此，Δx_i可以分解为固定漂移μ_x和服从零均值的高斯噪声s_x。同样，Δy_i和Δz_i也可以分解为固定漂移μ_y、μ_z和服从零均值的高斯噪声s_y、s_z。

基于以上三个正交测量系统，可以构造三维矢量空间模型，如图6所示。该三维空间中共存在三个二维测量系统，可以对三维矢量信号两两组合得到三个真值估计点E1(A，A，0)、E2(A，0，A)、E3(0，A，A)，它们分别处于三个正交平面各自的45度不动线上；而同时利用三维正交信号可以得到对真值的三维判决和估计点E(A，A，A)，该点在整个三维空间的45度不动线上。E点、坐标原点和E1、E2、E3中的任意一点构成三棱柱，两个二维不动线和三维不动线为该三棱柱的棱；同时EE1E2E3共4个点成为一立方体的4个顶点，他们组成一个正三棱柱，三维45度不动线垂直其底面。以上几何条件构成了多项真值估计的强约束。相对于二维矢量判决，三维矢量判决能够达到更佳的估计精度和稳定度。

基于测量矢量的真值估计方法有着应用领域的普适性，除了在本专利中为例子的光纤角速度传感，在各种测量和传感中亦具有广泛的应用场景。

上面基于原理对根据本发明的基于正交测量的真值估计方法进行了说明。下面将参照图7描述根据本发明的一个实施例的基于正交测量的真值估计方法。

如图7所示，首先，在步骤S710中，利用两个或更多个正交测量单元对同一测量目标同时进行实时测量，以获得多维测量矢量

图9示出了根据本发明的正交测量单元的一个示例的示图。所述两个或更多个正交测量单元例如是双偏振双调制干涉光纤陀螺仪(单环或双环)、双偏振单调制干涉式光纤陀螺仪、双波长单调制干涉式光纤陀螺仪、双正交干涉式光纤陀螺仪(单环或双环)等。此外，所述两个或多个正交测量单元还可以是本领域中的其他正交测量单元。

在获得多维测量矢量

后，在步骤S720，基于所获得的多维测量矢量

构造测量结果判决函数F(R)，其中

是与多维测量矢量

中的各个矢量相关的函数，C(R)是约束因子，R是处于45度不动线上的点，所述约束因子C(R)使得真值点处于所述45度不动线上，并且所述判决函数F(R)在R为真值点时为极小值。例如，可以构造如下所述的矢量函数作为判决函数F(R)：

$F\left(R\right)=C\left(R\right)\·G({\stackrel{\→}{v}}_1,{\stackrel{\→}{v}}_2,...,{\stackrel{\→}{v}}_n)---\left(3\right)$

其中C(R)为约束因子，防止

发散；而为与各个矢量相关的函数，同时也是R的隐函数。

在一定的近似条件约束下，R＝A为矢量函数F(R)的极小值点，

为矢量函数F(R)的极大值点。该判决函数的F(R)函数图像如图6所示。

然后，在步骤S730中，通过在所述45度不动线上扫描，将所构造出的测量结果判决函数F(R)的极值点作为真值点，并将该真值点对应的值作为真值估计值，如图4所示。

如上参照图1到图7描述了根据本发明的基于正交测量的真值估计方法。本发明的上述基于正交测量的真值估计方法，可以采用软件实现，也可以采用硬件实现，或采用软件和硬件组合的方式实现。

图8示出了根据本发明的实施例的基于正交测量的真值估计装置800的方框图。如图8所示，所述真值估计装置800包括两个或多个正交测量单元810、判决函数构造单元820以及真值估计值确定单元830。

两个或多个正交测量单元810用于对同一测量目标同时进行实时测量，以获得多维测量矢量

图9示出了根据本发明的正交测量单元810的一个示例的示图。图9中所示的正交测量单元包括单个或多个光源(例如，宽谱光源)、耦合器、信号检测光路1和2、保偏合/分束器或者波分复用器、相位调制器和保偏光纤环。所述信号检测光路1包括环形器1和光电检测器1。所述信号检测光路2包括环形器2和光电检测器2。

此外，所述两个或更多个正交测量单元例如是双偏振双调制干涉光纤陀螺仪(单环或双环)、双偏振单调制干涉式光纤陀螺仪、双波长单调制干涉式光纤陀螺仪、双正交干涉式光纤陀螺仪(单环或双环)等。这些正交测量单元的详细描述参见本申请人提交的、代理机构内部编号为PA101301的申请。所述两个或多个正交测量单元还可以是本领域中的其他正交测量单元。

在获得多维测量矢量

后，判决函数构造单元820基于所获得的多维测量矢量

构造测量结果判决函数F(R)，其中

是与多维测量矢量

中的各个矢量相关的函数，C(R)是约束因子，R是处于45度不动线上的点，所述约束因子C(R)使得真值点处于所述45度不动线上，并且所述判决函数F(R)在R为真值点时为极小值。例如，可以构造如下所述的矢量函数作为判决函数F(R)：

$F\left(R\right)=C\left(R\right)\·G({\stackrel{\→}{v}}_1,{\stackrel{\→}{v}}_2,...,{\stackrel{\→}{v}}_n)---\left(3\right)$

其中C(R)为约束因子，防止

发散；而

为与各个矢量相关的函数，同时也是R的隐函数。

然后，通过在所述45度不动线上扫描，真值估计值确定单元830将所构造出的测量结果判决函数F(R)的极值点作为真值点，并将该真值点对应的值作为真值估计值。

图10示出了根据本发明的判决函数估计值和图9中的正交测量单元的测量值比较示图。图11示出了根据本发明的判决函数精度和图9中的正交测量单元的测量精度比较示图。在图10中，垂直轴表示角速度，水平轴表示采样实例数。在图11中，垂直轴表示准确度，水平轴表示采样实例数。

在图10和图11中，以北京地区的自转角速度(9.636度/小时)为测量对象，快轴模式和慢轴模式分别得到两组测量结果(图10中曲线2和曲线3)，可见快轴和慢轴相对真值均有较大偏移，图10中的曲线1为两种模式的均值，而曲线4为判决函数对真值的估计。在图11中，曲线4、曲线2、曲线3和曲线1分别对应算法估计、快轴模式、慢轴模式和整体均值的精度，从图中可以看出，构造的判决函数是对真值的无偏估计(估计以真值为中心上下波动)，克服了快轴和慢轴模式的有偏性。快慢轴模式的整体均值精度为16.94％，而算法估计的精度为0.69％，因此算法估计将测量精度提高了2个数量级，达到了非常好的处理结果。

尽管前面公开的内容示出了本发明的示例性实施例，但是应当注意，在不背离权利要求限定的本发明的范围的前提下，可以进行多种改变和修改。根据这里描述的发明实施例的方法权利要求的功能、步骤和/或动作不需以任何特定顺序执行。此外，尽管本发明的元素可以以个体形式描述或要求，但是也可以设想多个，除非明确限制为单数。

尽管已经结合详细示出并描述的优选实施例公开了本发明，但是本领域技术人员应当理解，对于上述本发明所提出的基于正交测量的真值估计方法及装置，还可以在不脱离本发明内容的基础上做出各种改进。因此，本发明的保护范围应当由所附的权利要求书的内容确定。

Claims (4)

1.一种基于正交测量的真值估计方法，包括：

利用两个或更多个正交测量单元对同一测量目标同时进行实时测量，以获得多维测量矢量

基于所获得的多维测量矢量

构造测量结果判决函数F(R)，其中

是与多维测量矢量中的各个矢量相关的函数，C(R)是约束因子，R是处于45度不动线上的点，所述约束因子C(R)用于规范判决函数的极值特性和发散特性，其选取具有灵活性，，并且所述判决函数F(R)在R为真值点时为极值；

通过在所述45度不动线上扫描，将所构造出的测量结果判决函数F(R)的极值点作为真值点，并将该真值点对应的值作为真值估计值。

2.如权利要求1所述的真值估计方法，其中，所述矢量函数是

3.一种基于正交测量的真值估计装置，包括：

两个或多个正交测量单元，用于对同一测量目标同时进行实时测量，以获得多维测量矢量

判决函数构造单元，用于基于所获得的多维测量矢量

构造测量结果判决函数F(R)，其中

是与多维测量矢量

中的各个矢量相关的函数，C(R)是约束因子，R是处于45度不动线上的点，所述约束因子C(R)用于规范判决函数的极值特性和发散特性，其选取具有灵活性，，并且所述判决函数F(R)在R为真值点时为极值；以及

真值估计值确定单元，用于通过在所述45度不动线上扫描，将所构造出的测量结果判决函数F(R)的极值点作为真值点，并将该真值点对应的值作为真值估计值。

4.如权利要求3所述的真值估计装置，其中，所述矢量函数

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