CN112793616A - 一种新型智能铁鞋及其到位距离获取方法 - Google Patents

一种新型智能铁鞋及其到位距离获取方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种新型智能铁鞋，所述新型智能铁鞋从硬件构成对传统铁鞋进行改进。硬件上增加了基于PowerBus从站的电源管理电路，采用RFID身份识别模块快捷读入人员数据信息，采用近铁开关在轨检测电路可实时检测智能铁鞋是否在轨。本发明基于PowerBus从站设计，实现充电与通信线路合并，智能铁鞋仅通过两个触点即可接受铁鞋箱充电，又可以将电量信息发送至铁鞋箱，工程实施极其方便便捷。

Description

一种新型智能铁鞋及其到位距离获取方法
技术领域
本发明涉及铁路车列防溜领域，具体涉及一种新型智能铁鞋及其距离获取方法。
背景技术
智能铁鞋是铁道调车作业防滑防溜逸工具之一，尤其在我国铁路，智能铁鞋是当前列车防溜逸方式的必然之选。列车防溜逸工作受到了铁道部门管理的高度重视，是列车是否能够平稳进站以及安全行驶出站的关键,新型智能铁鞋的设置是这一关键问题的重要解决方法。
传统智能铁鞋多数不能进行充电，即使可进行充电，充电线路和电量检测电路独立，对外接口多、不易提高铁鞋防护等级，造成不易工程实施或实施成本高。应用传统智能铁鞋工作时，工作人员需要对智能铁鞋进行操作时，必须刷卡进行身份信息的识别与录入。而且大多数现有智能铁鞋不具有直接检测是否放置在轨道上的功能。
智能铁鞋进行距离测量时，由于工作环境差或者环境条件突变、测量检测单元易受干扰，造成传统智能铁鞋测距数据不稳定、误差大、准确度低，包含大量不可信数据，即异常数据。异常数据使测量数据受到了歪曲，测量的到位距离的可信度和精度深受影响，导致以到位距离为基础的智能铁鞋业务状态判断错误率超出可接受范围。
发明内容
针对以上问题，本发明从硬件构成及软件算法流程两方面对传统铁鞋进行改进。硬件上增加了基于PowerBus从站的电源管理电路，采用RFID身份识别模块快捷读入人员数据信息，采用近铁开关在轨检测电路可实时检测智能铁鞋是否在轨。
软件算法方面，对实时采集的距离数据基于格拉布斯准则，有效地剔除异常数据，减少粗大误差的干扰，提高数据可信度及精度，可以为后续数据处理打下基础。为了获得最佳的到位距离估计，还需要进一步数据处理，所以采用自适应加权融合算法，对于不同组的测量数据有不同的权值，在总均方误差最小的最优条件下，根据各组测量数据以自适应的方式寻找其对应的权值，使融合后的数据与真实值越接近，大大提升数据测量精度，为后续溜逸判断提供了可信、高精度数据，保证智能铁鞋防溜作业正常进行。
具体发明内容包括：
一种新型智能铁鞋，它包括嵌入防溜装置本体内的主控单元、电源管理电路、LORAWAN通讯模块、RFID身份识别模块、状态检测单元、以及LED指示电路；所述的主控单元具有3路串口、2路IIC接口、1路单总线接口、1路SPI接口、1路GPIO接口和 1路ADC接口；其中，串口UART1与电源管理电路中PowerBus从站的串行数据总线连接；串口UART2与LORAWAN通讯模块的串口通信接口连接；IIC1接口与RFID身份识别模块的二线制同步串行总线连接；1路单总线接口与状态检测单元中温度检测电路的通信接口连接，1路ADC接口与状态检测单元中超声波测距电路的通信接口连接，IIC2接口与状态检测单元中近铁开关在轨检测电路的二线制同步串行总线连接，1路SPI接口与状态检测单元中加速度检测电路的通信接口连接，串口UART3与状态检测单元中GPS定位模块的串口通信接口连接；1路GPIO接口与LED指示电路的控制接口连接；
所述的电源管理电路由Powerbus从站和电源模块组成，PowerBus从站的串行数据总线与主控单元的UART1串口连接；Powerbus从站的供电线与信号线合二为一通过两个触点可与外部器具箱主站线路连接，进行异步通信，可以实现全双工传输和接收；电源模块包括智能铁鞋内置充电芯片，电池与外部电源切换电路，DC-DC降压电路；
所述的LORAWAN通信模块的串口通信接口与主控单元的串口UART2连接； LORAWAN通信模块通过LORAWAN网关将数据传送到智能铁鞋监控上位机，网关检查每个传入的LoRa射频消息的数据完整性，对收集到的节点数据进行封装，向监控上位机发送智能铁鞋工作数据；
所述的RFID身份识别模块采用无线射频自动识别技术，内部包括射频读卡器和天线； RFID身份识别模块的二线制同步串行总线与主控单元的IIC1接口连接；RFID身份识别模块通过无线射频方式进行非接触双向数据通信，利用无线射频方式对接近的电子标签进行读写，从而达到识别人员信息和数据交换的目的；
所述的状态检测单元包括温度检测电路、超声波测距电路、近铁开关在轨检测电路、加速度检测电路、GPS定位模块；温度检测电路的通信接口与主控单元的1路单总线接口连接，超声波测距电路的通信接口与主控单元的1路ADC接口连接，近铁开关在轨检测电路的二线制同步串行总线与主控单元的IIC2接口连接，加速度检测电路的通信接口与主控单元的1 路SPI接口连接，GPS定位模块的串口通信接口与主控单元的串口UART3连接；对智能铁鞋的温度、距离、是否在轨、加速度、放置位置、溜逸距离信息进行采集，再通过主控单元计算出智能铁鞋工作状态以及列车状态信息；
所述的LED指示电路的控制接口与主控单元的1路GPIO接口连接，LED指示电路用于指示智能铁鞋的当前工作状态或者异常报警；
所述的多个新型智能铁鞋将防溜业务数据通过多个LORAWAN网关发送给智能铁鞋监控上位机。
本发明还公开了一种新型智能铁鞋到位距离获取方法，它包括超声波测距、可信数据选择和自适应加权距离融合三个步骤。
优选的，超声波测距采用温度修正测距，它包括以下步骤：
(1)超声波测距电路向铁道所停车辆的车轮位置发送脉冲信号，采集发送脉冲和接收脉冲之间的时间间隔t，并且发送至主控单元；温度检测电路采集车辆停放处的环境温度T并且发送至主控单元；
(2)在主控单元中，首先采用下述公式对声波速度进行修正，其中，T为温度检测电路采集的温度；
v＝331.5+0.607T；
(3)计算状态检测单元与铁道所停车辆车轮之间的实际距离即修正后的实际到位距离x，单位mm，t为超声波测距电路采集的发送脉冲和接收脉冲之间的时间间隔；
x＝v×t。
优选的，可信数据选择具体处理流程为：
(1)智能铁鞋连续进行距离测量m个时间段，每个时间段连续取主控单元计算得到的n个到位距离xj1，xj2，…xjn，j＝1，2…m，设置置信概率a；
(2)计算平均值
Figure RE-GDA0003006187160000031
和标准差σj；
Figure RE-GDA0003006187160000032
Figure RE-GDA0003006187160000033
(3)计算出统计量Tji；
Figure RE-GDA0003006187160000034
(4)根据置信概率a和数据个数n，在格拉布斯准则临界值表中选择对应的T(n，a)值；
(5)如果Tji＞T(n，a)，则认为该数据属于异常的粗大误差值，应该剔除Tji对应的数据 xji，n＝n-1，如果Tji≤T(n，a)，则认为该数据属于正常数据；
(6)更新待处理数据xji和数据个数n，转到步骤(2)再重复进行上述判断，直至所有数据都满足格拉布斯准则即不存在粗大误差后，将正常数据、数据个数n以及标准差σj输出。
优选的，自适应加权距离融合具体处理流程为：
(1)智能铁鞋连续进行距离测量m个时间段，每个时间段取n个到位距离，进行可信数据选择处理之后，将每个时间段内的正常数据取平均得到m个时间段一一对应的平均值Xj，j j＝1，2…m，即X1，X2，X3…Xm；
(2)设所要估计的距离真值为X，智能铁鞋不同时间段的测量方差
Figure RE-GDA0003006187160000041
为
Figure RE-GDA0003006187160000042
设超声波测距电路各时间段的加权因子Wj分别为W1W2，W3…Wm，
Figure RE-GDA0003006187160000043
为融合后的距离真值估计；
(3)总均方误差为：
Figure RE-GDA0003006187160000044
(4)利用拉格朗日乘数法求解得到各时间段分别对应的加权因子Wj：
Figure RE-GDA0003006187160000045
此时σw的最小值为：
Figure RE-GDA0003006187160000046
(5)将步骤(1)得到的m个时间段一一对应的平均值X1，X2，X3…Xm和步骤(4)得到的各时间段的加权因子W1W2，W3…Wm利用公式(4)求出融合后的距离真值估计
Figure RE-GDA0003006187160000047
Figure RE-GDA0003006187160000048
Figure RE-GDA0003006187160000049
有益效果
(1)本发明基于PowerBus从站设计，实现充电与通信线路合并，智能铁鞋仅通过两个触点即可接受铁鞋箱充电，又可以将电量信息发送至铁鞋箱，工程实施极其方便便捷；
(2)本发明的RFID身份识别模块通过无线射频方式进行非接触双向数据通信，利用无线射频方式对接近的电子标签进行读写，从而达到识别人员信息数据交换的目的。而应用传统智能铁鞋工作时，工作人员需要对智能铁鞋进行操作时，必须刷卡进行身份信息的识别与录入。
(3)本发明的近铁开关在轨检测电路在动作灵敏区域内检测有无铁或铁磁性物体，为非接触测量，测量方法简单。新型智能铁鞋投运后，若其输出为低电平，则表示智能铁鞋在轨，常态输出为高电平，则表示智能铁鞋不在轨。
(4)传统智能铁鞋测距数据不稳定、误差大、准确度低，包含大量不可信异常数据，异常数据使测量数据受到了歪曲，测量距离的可信度和精度深受影响。本发明基于格拉布斯准则，对超声波测距所获得的距离信息进行分析检验，有效地剔除异常数据，减少粗大误差的干扰，提高数据可信度及精度，非常适用于铁鞋实时到位距离的数据处理，可以为后续铁鞋业务状态判断提供可靠数据保证。
(5)本发明为了增强数据的可信度以及精度，减小与真实值之间的误差，采用自适应加权融合算法基于不同时间段的方差，以自适应的方式寻找相应的加权因子，使融合后的距离数据达到最优，可以获得更可靠的结果，避免了单一时间段突发的局限性限制，减少了不确定性因素的影响，具有很强的抗干扰能力，且算法计算步骤相对固定简单，便于实现。
附图说明
图1本发明的新型智能铁鞋硬件框图
图2本发明的智能防溜系统框图
图3本发明的格拉布斯准则算法流程图
图4本发明的格拉布斯准则临界值图
图5本发明的未作处理的采集数据图像
图6本发明的格拉布斯法则剔除粗大误差图像
图7本发明的自适应加权距离融合模型图
图8本发明的距离平均值法图像
图9本发明的距离自适应加权融合法图像
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明。
如图1和图2所示，一种新型智能铁鞋，其特征是它包括嵌入防溜装置本体内的主控单元、电源管理电路、LORAWAN通讯模块、RFID身份识别模块、状态检测单元、以及LED 指示电路；
主控单元是智能铁鞋的控制核心，选用意法半导体公司的基于ARM Cortex-M3的超低功耗32位微控制器STM32L151CBT6-A芯片，可用IO为32个，片上FLASH与SRAM分别为128Kb与16Kb，具有3路串口、2路IIC接口、1路单总线接口、1路SPI接口、1路 GPIO接口和1路ADC接口，丰富的外设端口满足软硬件设计需求，协调各功能模块的运行以及对采集到的数据进行计算处理；串口UART1与电源管理电路中PowerBus从站的串行数据总线连接；串口UART2与LORAWAN通讯模块的串口通信接口连接；IIC1接口与 RFID身份识别模块的二线制同步串行总线连接；1路单总线接口与状态检测单元中温度检测电路的通信接口连接，1路ADC接口与状态检测单元中超声波测距电路的通信接口连接， IIC2接口与状态检测单元中近铁开关在轨检测电路的二线制同步串行总线连接，1路SPI接口与状态检测单元中加速度检测电路的通信接口连接，串口UART3与状态检测单元中GPS 定位模块的串口通信接口连接；1路GPIO接口与LED指示电路的控制接口连接；
电源管理电路由Powerbus从站和电源模块组成，Powerbus从站采用集成从站协议的 PB331芯片作为通信主芯片，从站芯片负责收发数据并发送回码。PowerBus从站的串行数据总线与主控单元的UART1串口连接；Powerbus从站的供电线与信号线合二为一通过两个触点可与外部器具箱主站线路连接，进行异步通信，可以实现全双工传输和接收；电源模块包括智能铁鞋内置充电芯片(型号TPS54239EDDA)，电池与外部电源切换电路(型号TPS63020)，DC-DC降压电路(型号LM2596)等；
LORAWAN通信模块(型号为利尔达LSD4WN-2N717M91)的串口通信接口与主控单元的串口UART2连接；网关检查每个传入的LoRa射频消息的数据完整性，对收集到的节点数据进行封装，向无线通讯网络发送智能铁鞋工作数据，多个新型智能铁鞋将防溜业务数据通过多个LORAWAN网关发送给智能铁鞋监控上位机；
RFID身份识别模块采用无线射频自动识别技术，内部包括射频读卡器、天线；RFID身份识别模块(型号为慧斯佳HSJ160)的二线制同步串行总线与主控单元的IIC1接口连接；RFID身份识别模块通过无线射频方式进行非接触双向数据通信，利用无线射频方式对接近的电子标签进行读写，从而达到识别人员信息和数据交换的目的。状态检测单元包括温度检测电路(型号DS18B20)、超声波测距电路(型号NU40A16TR-1)、近铁开关在轨检测电路(型号森尼克SNKMT-01E3F-R2C4)、加速度检测电路(型号ADXL345)、GPS定位模块(型号UM220-IV)；温度检测电路的通信接口与主控单元的1路单总线接口连接，超声波测距电路的通信接口与主控单元的1路ADC接口连接，近铁开关在轨检测电路的二线制同步串行总线与主控单元的IIC2接口连接，加速度检测电路的通信接口与主控单元的1路 SPI接口连接，GPS定位模块的串口通信接口与主控单元的串口UART3连接；对智能铁鞋的温度、距离、是否在轨、加速度、放置位置、溜逸距离等信息进行采集，再通过主控单元计算出智能铁鞋工作状态以及列车状态信息。LED指示电路的控制接口与主控单元的1路 GPIO接口连接；LED指示电路用于指示智能铁鞋的当前工作状态或者异常报警等。
具体实施时，新型智能铁鞋到位距离获取方法，其超声波测距步骤采用温度修正测距，具体包括以下步骤：
(1)超声波测距电路向铁道所停车辆的车轮位置发送脉冲信号，采集发送脉冲和接收脉冲之间的时间间隔t，并且发送至主控单元；温度检测电路采集车辆停放处的环境温度T并且发送至主控单元；
(2)在主控单元中，首先采用下述公式对声波速度进行修正，其中，T为温度检测电路采集的温度；
v＝331.5+0.607T；
(3)计算状态检测单元与铁道所停车辆车轮之间的实际距离即修正后的实际到位距离x，单位mm，t为超声波测距电路采集的发送脉冲和接收脉冲之间的时间间隔；
x＝v×t；
如图3所示，具体实施时，新型智能铁鞋到位距离获取方法，可信数据选择具体处理流程为：
(1)智能铁鞋连续进行距离测量m个时间段，每个时间段连续取主控单元计算得到的n 个到位距离xj1，xj2，…xjn，j＝1，2…mj＝1，2，...，m，设置置信概率a；
(2)计算平均值
Figure RE-GDA0003006187160000071
和标准差σj；
Figure RE-GDA0003006187160000072
Figure RE-GDA0003006187160000073
(3)计算出格拉布斯统计量Tji；
Figure RE-GDA0003006187160000074
(4)根据置信概率a和数据个数n，在格拉布斯准则临界值表中选择对应的T(n，a)值；
(5)如果Tji＞T(n，a)，则认为该数据属于异常的粗大误差值，应该剔除Tji对应的数据 xji并将异常数据xji输出，n＝n-1，如果Tji≤T(n，a)，则认为该数据属于正常数据；
(6)更新待处理数据xji和数据个数n，转到步骤(2)再重复进行上述判断，直至所有数据都满足格拉布斯准则即不存在粗大误差后，将正常数据、数据个数n以及标准差σj输出。
采集以下24个数据：4.94、4.96、4.96、4.98、4.97、4.96、4.98、4.98、5.21、4.96、4.96、4.98、5.03、4.99、4.99、5.14、5.02、5.01、4.97、4.96、4.75、4.95、4.98、5.02。设置置信概率a为0.01，待处理数据个数为n为24。
绘制出未作处理的采集数据图像为图5，用格拉布斯法则剔除粗大误差后图像为图6，显然，异常数据得到剔除，提高了整体数据的稳定性以及准确性。
如图7所示，具体实施时，自适应加权距离融合具体处理流程为：
(1)智能铁鞋连续进行距离测量m个时间段，每个时间段取n个到位距离，进行可信数据选择处理之后，将每个时间段内的正常数据取平均得到m个时间段一一对应的平均值Xj， j＝1，2…m，即X1，X2，X3…Xm。
(2)设所要估计的距离真值为X，智能铁鞋不同时间段的测量方差为
Figure RE-GDA0003006187160000081
为
Figure RE-GDA0003006187160000082
设超声波测距电路各时间段的加权因子Wj分别为W1W2，W3…Wm，
Figure RE-GDA0003006187160000083
为融合后的距离真值估计。
(3)总均方误差为：
Figure RE-GDA0003006187160000084
(4)为了得到最小的σ2，需要求出σ2最小时的各个Wi，将问题转化为以公式(5)为约束条件的多变量函数求极限的问题，利用拉格朗日乘数法求解得到各时间段分别对应的加权因子Wj：
Figure RE-GDA0003006187160000085
此时σw的最小值为：
Figure RE-GDA0003006187160000086
(5)将步骤(1)得到的m个时间段一一对应的平均值X1，X2，X3…Xm和步骤(4)得到的各时间段的加权因子W1W2，W3…Wm利用公式(4)求出融合后的距离真值估计
Figure RE-GDA0003006187160000087
Figure RE-GDA0003006187160000088
Figure RE-GDA0003006187160000089
假定将智能铁鞋到位距离真实值设为起始值为5mm的正弦函数，添加测量噪声干扰，如图8和图9所示，采样1000次距离数据，采用平均值法对采样的数据进行处理之后，距离的均方根误差为0.593596，在此基础上用自适应加权融合算法对数据进一步处理之后，距离的均方根误差为0.347950，显然融合后的距离值更加接近实际情况。

Claims (5)

1.一种新型智能铁鞋，其特征是它包括嵌入防溜装置本体内的主控单元、电源管理电路、LORAWAN通讯模块、RFID身份识别模块、状态检测单元、以及LED指示电路；所述的主控单元具有3路串口、2路IIC接口、1路单总线接口、1路SPI接口、1路GPIO接口和1路ADC接口；其中，串口UART1与电源管理电路中PowerBus从站的串行数据总线连接；串口UART2与LORAWAN通讯模块的串口通信接口连接；IIC1接口与RFID身份识别模块的二线制同步串行总线连接；1路单总线接口与状态检测单元中温度检测电路的通信接口连接，1路ADC接口与状态检测单元中超声波测距电路的通信接口连接，IIC2接口与状态检测单元中近铁开关在轨检测电路的二线制同步串行总线连接，1路SPI接口与状态检测单元中加速度检测电路的通信接口连接，串口UART3与状态检测单元中GPS定位模块的串口通信接口连接；1路GPIO接口与LED指示电路的控制接口连接；
所述的电源管理电路由Powerbus从站和电源模块组成，PowerBus从站的串行数据总线与主控单元的UART1串口连接；Powerbus从站的供电线与信号线合二为一通过两个触点可与外部器具箱主站线路连接，进行异步通信，可以实现全双工传输和接收；电源模块包括智能铁鞋内置充电芯片，电池与外部电源切换电路，DC-DC降压电路；
所述的LORAWAN通信模块的串口通信接口与主控单元的串口UART2连接；LORAWAN通信模块通过LORAWAN网关将数据传送到智能铁鞋监控上位机，网关检查每个传入的LoRa射频消息的数据完整性，对收集到的节点数据进行封装，向监控上位机发送智能铁鞋工作数据；
所述的RFID身份识别模块采用无线射频自动识别技术，内部包括射频读卡器和天线；RFID身份识别模块的二线制同步串行总线与主控单元的IIC1接口连接；RFID身份识别模块通过无线射频方式进行非接触双向数据通信，利用无线射频方式对接近的电子标签进行读写，从而达到识别人员信息和数据交换的目的；
所述的状态检测单元包括温度检测电路、超声波测距电路、近铁开关在轨检测电路、加速度检测电路、GPS定位模块；温度检测电路的通信接口与主控单元的1路单总线接口连接，超声波测距电路的通信接口与主控单元的1路ADC接口连接，近铁开关在轨检测电路的二线制同步串行总线与主控单元的IIC2接口连接，加速度检测电路的通信接口与主控单元的1路SPI接口连接，GPS定位模块的串口通信接口与主控单元的串口UART3连接；对智能铁鞋的温度、距离、是否在轨、加速度、放置位置、溜逸距离信息进行采集，再通过主控单元计算出智能铁鞋工作状态以及列车状态信息；
所述的LED指示电路的控制接口与主控单元的1路GPIO接口连接，LED指示电路用于指示智能铁鞋的当前工作状态或者异常报警；
所述的多个新型智能铁鞋将防溜业务数据通过多个LORAWAN网关发送给智能铁鞋监控上位机。
2.一种新型智能铁鞋到位距离获取方法，其特征是它包括超声波测距、可信数据选择和自适应加权距离融合三个步骤。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征是超声波测距采用温度修正测距，它包括以下步骤：
(1)超声波测距电路向铁道所停车辆的车轮位置发送脉冲信号，采集发送脉冲和接收脉冲之间的时间间隔t，并且发送至主控单元；温度检测电路采集车辆停放处的环境温度T并且发送至主控单元；
(2)在主控单元中，首先采用下述公式对声波速度进行修正，其中，T为温度检测电路采集的温度；
v＝331.5+0.607T；
(3)计算状态检测单元与铁道所停车辆车轮之间的实际距离即修正后的实际到位距离x，单位mm，t为超声波测距电路采集的发送脉冲和接收脉冲之间的时间间隔；
x＝v×t。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征是可信数据选择具体处理流程为：
(1)智能铁鞋连续进行距离测量m个时间段，每个时间段连续取主控单元计算得到的n个到位距离
Figure FDA0002941998190000021
设置置信概率a；
(2)计算平均值
Figure FDA0002941998190000022
和标准差σj；
Figure FDA0002941998190000023
Figure FDA0002941998190000024
(3)计算出统计量Tji；
Figure FDA0002941998190000025
(4)根据置信概率a和数据个数n，在格拉布斯准则临界值表中选择对应的T(n，a)值；
(5)如果Tji＞T(n，a)，则认为该数据属于异常的粗大误差值，应该剔除Tji对应的数据xji，n＝n-1，如果Tji≤T(n，a)，则认为该数据属于正常数据；
(6)更新待处理数据xji和数据个数n，转到步骤(2)再重复进行上述判断，直至所有数据都满足格拉布斯准则即不存在粗大误差后，将正常数据、数据个数n以及标准差σj输出。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征是自适应加权距离融合具体处理流程为：
(1)智能铁鞋连续进行距离测量m个时间段，每个时间段取n个到位距离，进行可信数据选择处理之后，将每个时间段内的正常数据取平均得到m个时间段一一对应的平均值Xj，j＝1，2…m，即X1，X2，X3…Xm；
(2)设所要估计的距离真值为X，智能铁鞋不同时间段的测量方差
Figure FDA0002941998190000026
为
Figure FDA0002941998190000027
设超声波测距电路各时间段的加权因子Wj分别为W1W2，W3…Wm，
Figure FDA0002941998190000028
为融合后的距离真值估计；
(3)总均方误差为：
Figure FDA0002941998190000029
(4)利用拉格朗日乘数法求解得到各时间段分别对应的加权因子Wj：
Figure FDA00029419981900000210
此时σ2的最小值为：
Figure FDA0002941998190000031
(5)将步骤(1)得到的m个时间段一一对应的平均值X1，X2，X3…Xm和步骤(4)得到的各时间段的加权因子W1W2，W3…Wm利用公式(4)求出融合后的距离真值估计
Figure FDA0002941998190000032
Figure FDA0002941998190000033
Figure FDA0002941998190000034
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