CN106370779A

CN106370779A - 基于近性干扰源和环境变化的测量偏差弥合方法

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Publication number: CN106370779A
Application number: CN201510427395.8A
Authority: CN
Inventors: 张殿国; 张书璇; 张立民
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2015-07-20
Filing date: 2015-07-20
Publication date: 2017-02-01
Anticipated expiration: 2035-07-20
Also published as: CN106370779B

Abstract

本发明公开了一种基于近性干扰源和环境变化的测量偏差弥合方法，包括以下步骤：获取多个干扰源；对多个干扰源进行试验，以确定影响测量精度的干扰源；通过环境试验箱和预设信号源测试影响测量精度的干扰源，以获取干扰因子及变化趋势曲线图；根据干扰因子及变化趋势曲线图对近性干扰源进行信号消除，并且对环境干扰源进行数据拟合，以获取标准信号；根据标准信号得到监测数据。本发明实施例的测量偏差弥合方法可以寻找探测环境中可能存在的干扰源和环境变化因素及变化范围，提高测量精度，更好地保证数据的可靠性，避免系统测量误差。

Description

基于近性干扰源和环境变化的测量偏差弥合方法

技术领域

本发明涉及传感技术领域，特别涉及一种基于近性干扰源和环境变化的测量偏差弥合方法。

背景技术

传感信号容易被性质相近的物质含量、温度、压力等变化及电脉冲射线等因素干扰，导致传感信号不能准确代表被测物理量的确定值，尤其是对温度、湿度、压力敏感的传感信号，一定是被测物理量与环境参数的综合信号。因此，传感信号是不确定物理量。

相关技术中，规定了一定的环境条件下检测数据，而对环境敏感的探测，则需要等环境稳定且探测仪表、装置在稳定环境中停放充足时间(一般120min以上)测得数据，具有严重局限性，同时更是存在错报、误报、漏报的理论性缺陷，易造成感知假象，甚至会导致事故发生等恶性结果。

其中，传感信号受到干扰现象极为普遍且复杂，如气体探测受到性质相近的干扰气体影响极大，同时受到环境温度、湿度、压力影响很大，即使选择性很强的光探测也会受到环境温度、湿度影响及带宽影响。因此，确定探测信号的准确定干扰种类、数量、干扰因子、基线波动、干扰源变化范围等多种因素极为复杂。目前主要采用基线平衡补偿及主要干扰源跨度平衡补偿方法，如温度补偿。然而，该方法虽然对于稳定环境下，补偿方案合理的计算起到很好的补偿作用，使得探测数据更加接近实际数据，但是对环境变化要求必须缓慢，或在稳定环境下探测，对变化频繁、变化幅度较大的情况不但起不到补偿反而易造成更大的系统误差，亟需改进。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决上述相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的目的在于提出一种基于近性干扰源和环境变化的测量偏差弥合方法，该方法可以提高测量精度，避免系统测量误差。

为达到上述目的，本发明实施例提出了一种基于近性干扰源和环境变化的测量偏差弥合方法，包括以下步骤：获取多个干扰源；对所述多个干扰源进行试验，以确定影响测量精度的干扰源，其中，所述影响测量精度的干扰源至少包括环境干扰源和近性干扰源；通过环境试验箱和预设信号源测试所述影响测量精度的干扰源，以获取干扰因子及变化趋势曲线图；根据所述干扰因子及变化趋势曲线图对近性干扰源进行信号消除，并且对所述环境干扰源进行数据拟合，以获取标准信号，其中，如果对所述近性干扰源进行信号消除，则通过所述条件试验箱进行辅助监测，以得到监测信号，以通过所述监测信号对所述近性干扰源进行信号消除；如果对所述环境干扰源进行数据拟合，则通过所述环境试验箱对环境参数进行监测，以得到环境信号源响应曲线，并将所述环境信号源响应曲线拟合至所述预设信号源中，以获取所述标准信号；根据所述标准信号得到监测数据。

根据本发明实施例提出的基于近性干扰源和环境变化的测量偏差弥合方法，寻找探测环境中可能存在的干扰源和环境变化因素及变化范围，通过对干扰源进行动态拟合，从而确保在外界环境变化过程中不会因为传导干扰导致错报、误报、漏报的严重后果，提高了测量精度，更好地保证数据的可靠性，避免系统测量误差。

另外，根据本发明上述实施例的基于近性干扰源和环境变化的测量偏差弥合方法还可以具有如下附加的技术特征：

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述环境试验箱包括多个灵敏度不同的探测元件和至少一个监测元件。

优选地，在本发明的一个实施例中，所述至少一个监测元件包括温度传感器、湿度传感器和压力传感器中的一个或多个。

进一步地，在本发明的一个实施例中，在所述获取多个干扰源之后，上述方法还包括：获取环境状态参数；根据环境参数回归算法对所述环境状态参数进行回归计算。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述根据所述标准信号获取监测数据，进一步包括：根据所述标准信号和信号-数值计算公式获取监测数据。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述信号-数值计算公式为：

\{\begin{matrix} M 1 = A 1 + G 1 = f 1 (c) + g 11 (c) + g 12 (c) + ... g 1 i (c) \\ M 2 = A 2 + G 2 = f 2 (c) + g 21 (c) + g 22 (c) + ... g 2 i (c) \\ ... ... \\ M n = A n + G n = f n (c) + g n 1 (c) + g n 2 (c) + ... g n i (c) \end{matrix}

其中，A1、A2、…、An为所述环境信号源响应曲线，G1、G2、…、Gn为所述干扰因子，i为干扰物质种类，n为探测元件的数量。

进一步地，在本发明的一个实施例中，根据探测原理获取所述多个干扰源，并根据应用环境获取所述环境状态参数。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为根据本发明实施例的基于近性干扰源和环境变化的测量偏差弥合方法的流程图；

图2为根据本发明一个实施例的基于近性干扰源和环境变化的测量偏差弥合方法的流程图；

图3为根据本发明一个实施例的检测单元的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示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一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接触，也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外的特征接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正下方和斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。

下面参照附图描述根据本发明实施例提出的基于近性干扰源和环境变化的测量偏差弥合方法。参照图1所示，该测量偏差弥合方法宝库以下步骤：

S101，获取多个干扰源。

进一步地，在本发明的一个实施例中，在获取多个干扰源之后，上述方法还包括：获取环境状态参数；根据环境参数回归算法对环境状态参数进行回归计算。

具体地，在本发明的一个实施例中，参照图2所示，本发明实施例首先依据探测原理分析可能干扰源，并且依据应用环境枚举出环境状态参数。

S102，对多个干扰源进行试验，以确定影响测量精度的干扰源，其中，影响测量精度的干扰源至少包括环境干扰源和近性干扰源。

进一步地，参照图2所示，选取可能干扰源进行试验，以确定导致监测误差的主要干扰源。

S103，通过环境试验箱和预设信号源测试影响测量精度的干扰源，以获取干扰因子及变化趋势曲线图。

进一步地，在本发明的一个实施例中，环境试验箱包括多个灵敏度不同的探测元件和至少一个监测元件。

优选地，在本发明的一个实施例中，至少一个监测元件包括温度传感器、湿度传感器和压力传感器中的一个或多个。

其中，参照图2所示，预设信号源可以为标准信号源。

S104，根据干扰因子及变化趋势曲线图对近性干扰源进行信号消除，并且对环境干扰源进行数据拟合，以获取标准信号。

其中，如果对近性干扰源进行信号消除，则通过条件试验箱进行辅助监测，即利用近性物质实测得到干扰曲线及干扰因子，以得到监测信号，以通过监测信号对近性干扰源进行信号消除；如果对环境干扰源进行数据拟合，则通过环境试验箱对环境参数进行监测，以得到环境信号源响应曲线，并将环境信号源响应曲线拟合至预设信号源中，以获取标准信号。

进一步地，参照图2所示，对于环境干扰源，本发明实施例可以采用成熟的温度传感器、湿度传感器、压力传感器等对环境参数进行监测，并将环境信号源响应曲线A＝f(T，RH，P)拟合到标准传感信号源B＝f(c)中。

并且，对于近性物质产生的模糊信号即近性干扰源，本发明实施例可以采用同原理探测不同灵敏度探测元件进行辅助监测，辅助监测元件信号可有效消除尽性物质导致的信号干扰。

S105，根据标准信号得到监测数据。

其中，在本发明的一个实施例中，根据标准信号获取监测数据，进一步包括：根据标准信号和信号-数值计算公式获取监测数据。

进一步地，在本发明的一个实施例中，信号-数值计算公式为：

\{\begin{matrix} M 1 = A 1 + G 1 = f 1 (c) + g 11 (c) + g 12 (c) + ... g 1 i (c) \\ M 2 = A 2 + G 2 = f 2 (c) + g 21 (c) + g 22 (c) + ... g 2 i (c) \\ ... ... \\ M n = A n + G n = f n (c) + g n 1 (c) + g n 2 (c) + ... g n i (c) \end{matrix}

其中，A1、A2、…、An为环境信号源响应曲线，G1、G2、…、Gn为干扰因子，i为干扰物质种类，n为探测元件的数量。

进一步地，在本发明的一个实施例中，根据探测原理获取多个干扰源，并根据应用环境获取环境状态参数。

具体地，参照图2所示，本发明实施例首先对近性干扰源进行信号消除，其次再对环境干扰信号即环境干扰源进行数据拟合，从而计算出标准信号，最后通过信号-数值计算公式得到监测数据。

下面以一个具体实施例进行详细描述。

在本发明的一个具体实施例中，本发明实施例主要包括三个关键步骤：

步骤一：分析并确定干扰源。

已投入市场的报警器、探测器、监测仪等仪表装置，在试验室测试中、检测检验过程中表现出的性能都是比较优良的，完全满足相关标准要求，然而安装到现场环境中就会出现数据跳动、错报、误报、漏报的各种问题，其主要原因就是对使用的现场环境状况没有进行足够的技术分析，试制过程中也为对复杂环境下适应性能进行测试，导致的使用环境受限、抗干扰能力欠缺的技术缺陷。因此，传感探测仪表、装置在设计初期就应该对探测目标参数可能受到的近性物质干扰、环境变化干扰、EMS(Electromagnetic susceptibility，电磁抗扰度)进行全面分析，并制定相关的测试方案，包括测试近性物质种类和标称值、环境温度、湿度、气压等及变化区间和EMS(英文全拼，中文解释)，其中本发明实施例采用当前通用EMS技术处理，不做EMS技术保护。

步骤二：设计具有相同监测特性、不同监测灵敏度的传感单元，记为S1、S2、…、Sn传感单元(n——传感单元数量，一般取决于近性干扰源数量)，确定近性物质在S1、S2、…、Sn传感单元标准信号响应曲线与干扰信号响应曲线。

首先，以被测目标物质源全量程范围内在S1、S2、…、Sn敏感单元信号响应曲线，记为：

A1＝f1(c) (1)

A2＝f2(c) (2)

An＝fn(c) (3)

再通过测试可能出现近性物质，具有干扰特性时敏感单元将会产生相当于目标物资反应信号量，该信号量记为干扰因子，记为：

G＝g(c) (4)

不同的干扰物质在S1、S2、…、Sn传感单元反应信号量分别记为：

Gni＝gni(c) (5)

其中，n为传感单元数量，i为进行干扰物质种类。

其次，分别测试S1、S2、…、Sn传感单元对温度T，气压P，湿度RH等主要环境参数的影响，记为：

I1＝m1(T，P，RH) (6)

I2＝m2(T，P，RH) (7)

In＝mn(T，P，RH) (8)

上述函数(1)～(8)用于监测数据弥合计算。

步骤三：信号拟合以及数值弥合方法。

通过批量测试总结发现传感信号两个主要特性，其一，对受环境状况影响的传感监测，在不同环境状态下信号灵敏度不同，近性物资的干扰因子曲线不同。其二，在同等环境状态下信号灵敏度具有很好的重复特性及重合的干扰因子特性曲线。

依据上述测试规律，传感信号拟合第一步必须进行标准环境参数回归算法，在实际环境参数Ti，Pi，RHi下，利用函数(6)，(7)，(8)回归计算出标准状态下(T0，P0，RH0)S1、S2、…、Sn传感单元信号，M1_标、M2_标、…、Mn_标。

传感信号拟合第二步，消除近性干扰源信号串扰：事实上，利用公式(1)，(2)(3)，(4)得到：

\{\begin{matrix} M 1 = A 1 + G 1 = f 1 (c) + g 11 (c) + g 12 (c) + ... g 1 i (c) \\ M 2 = A 2 + G 2 = f 2 (c) + g 21 (c) + g 22 (c) + ... g 2 i (c) \\ ... ... \\ M n = A n + G n = f n (c) + g n 1 (c) + g n 2 (c) + ... g n i (c) \end{matrix} - - - (9)

通过解方程组(9)可得到被测目标参数数值，以及对近性物质量的计算。其中，公式(9)为传感信号消除近性干扰和环境变化影响的通用公式。

具体地，以化学法检测CO为例，常规CO检测受到H2，H2S，NO的影响，只采用单只CO敏感单元在存在H2，H2S，NO一种或几种气体存在的环境中无法准确测量，依据本发明实施例采用的技术方案，首先选取4只不同型号CO敏感器件，分别定义为S1，S2，S3，S4，如图3所示形成矩形排列，通过自由扩散或强制注气方式，经过混气单元将监测气体均匀混合，弥散整个传感单元，对含有干扰气体进行浓度测量。

经过充分混合后，传感器件S1，S2，S3，S4，对CO、H2、H2S、NO气体响应灵敏度数组B＝{B11，B12，B13，B14，B21，B22，B23，B24，B31，B32，B33，B34，B41，B42，B43，B44}，该数组经通入标准气体后可通过MCU自动算出，并实现自动存储。

其中，上述数组与实际监测各传感元件产生的信号叠加总量可列成公式10：

\{\begin{matrix} A S 1 = B 11 * C 1 + B 12 * C 2 + B 13 * C 3 + B 14 * C 4 \\ A S 2 = B 21 * C 1 + B 22 * C 2 + B 23 * C 3 + B 24 * C 4 \\ A S 3 = B 31 * C 1 + B 32 * C 2 + B 33 * C 3 + B 34 * C 4 \\ A S 4 = B 31 * C 1 + B 42 * C 2 + B 43 * C 3 + B 44 * C 4 \end{matrix} - - - (10)

其中AS1，AS2，AS3，AS4分别代传感器S1，S2，S3，S4的监测信号量，C1，C2，C3，C4分别代表环境中CO、H2、H2S、NO浓度。通过解行列式：

C 1 = \frac{|\begin{matrix} A S 1 & B 12 & B 13 & B 14 \\ A S 2 & B 22 & B 23 & B 24 \\ A S 3 & B 32 & B 33 & B 34 \\ A S 4 & B 42 & B 43 & B 44 \end{matrix}|}{|\begin{matrix} B 11 & B 12 & B 13 & B 14 \\ B 12 & B 22 & B 23 & B 24 \\ B 13 & B 32 & B 33 & B 34 \\ B 14 & B 42 & B 43 & B 44 \end{matrix}|};

C 2 = \frac{|\begin{matrix} B 11 & A S 1 & B 13 & B 14 \\ B 21 & A S 2 & B 23 & B 24 \\ B 31 & A S 3 & B 33 & B 34 \\ B 41 & A S 4 & B 43 & B 44 \end{matrix}|}{|\begin{matrix} B 11 & B 12 & B 13 & B 14 \\ B 12 & B 22 & B 23 & B 24 \\ B 13 & B 32 & B 33 & B 34 \\ B 14 & B 42 & B 43 & B 44 \end{matrix}|};

C 3 = \frac{|\begin{matrix} B 11 & B 12 & A S 1 & B 14 \\ B 21 & B 22 & A S 2 & B 24 \\ B 31 & B 32 & A S 3 & B 34 \\ B 41 & B 42 & A S 4 & B 44 \end{matrix}|}{|\begin{matrix} B 11 & B 12 & B 13 & B 14 \\ B 12 & B 22 & B 23 & B 24 \\ B 13 & B 32 & B 33 & B 34 \\ B 14 & B 42 & B 43 & B 44 \end{matrix}|};

C 4 = \frac{|\begin{matrix} B 11 & B 12 & B 13 & A S 1 \\ B 21 & B 22 & B 23 & A S 2 \\ B 31 & B 32 & B 33 & A S 3 \\ B 41 & B 42 & B 43 & A S 4 \end{matrix}|}{|\begin{matrix} B 11 & B 12 & B 13 & B 14 \\ B 12 & B 22 & B 23 & B 24 \\ B 13 & B 32 & B 33 & B 34 \\ B 14 & B 42 & B 43 & B 44 \end{matrix}|};

分别得到C1，C2，C3，C4，代表被监测气体浓度及干扰气体在监测环境中实际浓度。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims

1.一种基于近性干扰源和环境变化的测量偏差弥合方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取多个干扰源；

对所述多个干扰源进行试验，以确定影响测量精度的干扰源，其中，所述影响测量精度的干扰源至少包括环境干扰源和近性干扰源；

通过环境试验箱和预设信号源测试所述影响测量精度的干扰源，以获取干扰因子及变化趋势曲线图；

根据所述干扰因子及变化趋势曲线图对近性干扰源进行信号消除，并且对所述环境干扰源进行数据拟合，以获取标准信号，其中，

如果对所述近性干扰源进行信号消除，则通过所述条件试验箱进行辅助监测，以得到监测信号，以通过所述监测信号对所述近性干扰源进行信号消除；

如果对所述环境干扰源进行数据拟合，则通过所述环境试验箱对环境参数进行监测，以得到环境信号源响应曲线，并将所述环境信号源响应曲线拟合至所述预设信号源中，以获取所述标准信号；以及

根据所述标准信号得到监测数据。

2.如权利要求1所述的基于近性干扰源和环境变化的测量偏差弥合方法，其特征在于，所述环境试验箱包括多个灵敏度不同的探测元件和至少一个监测元件。

3.如权利要求2所述的基于近性干扰源和环境变化的测量偏差弥合方法，其特征在于，所述至少一个监测元件包括温度传感器、湿度传感器和压力传感器中的一个或多个。

4.如权利要求1所述的基于近性干扰源和环境变化的测量偏差弥合方法，其特征在于，在所述获取多个干扰源之后，还包括：

获取环境状态参数；

根据环境参数回归算法对所述环境状态参数进行回归计算。

5.如权利要求2所述的基于近性干扰源和环境变化的测量偏差弥合方法，其特征在于，所述根据所述标准信号获取监测数据，进一步包括：

根据所述标准信号和信号-数值计算公式获取监测数据。

6.如权利要求5所述的基于近性干扰源和环境变化的测量偏差弥合方法，其特征在于，所述信号-数值计算公式为：

\{\begin{matrix} M 1 = A 1 + G 1 = f 1 (c) + g 11 (c) + g 12 (c) + ... g 1 i (c) \\ M 2 = A 2 + G 2 = f 2 (c) + g 21 (c) + g 22 (c) + ... g 2 i (c) \\ ... ... \\ M n = A n + G n = f n (c) + g n 1 (c) + g n 2 (c) + ... g n i (c) \end{matrix}

7.如权利要求4所述的基于近性干扰源和环境变化的测量偏差弥合方法，其特征在于，根据探测原理获取所述多个干扰源，并根据应用环境获取所述环境状态参数。