CN114924333A - 一种户外气象监测信号传输信道衰落对抗方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种户外气象监测信号传输信道衰落对抗方法，分析气象要素数据的多维度空间性质，在各个气象要素传感器对气象数据传输前进行基于空间属性的表决化处理；采用户外气象自动监测系统中的气象数据采集器对经过基于空间属性的表决化处理气象数据进行实时采集，之后根据应用领域进行按需处理；构建星型气象监测信号接收器位置结构阵，对信号进行降低冗杂度的处理并求得各个信号接收器间的时间差系数；利用信号接收处理器A对接收到的信号进行合并运算，进而进行抗失衡算法处理。本发明解决了户外气象自动监测信号在传输过程中产生的信道衰落的问题，提高信号的传输速率和接收到的信号质量。

Description

一种户外气象监测信号传输信道衰落对抗方法

技术领域

本发明属于信息技术领域，特别涉及一种户外气象监测信号传输信道衰落对抗方法。

背景技术

户外气象自动监测系统能够自动对所处环境的温度、湿度、光照强度、土壤温度、风向、风速、大气压等气象资料进行采集、存储、传输，并进行相关处理与分析，得到人工常规观测无法提供的信息和服务。户外气象自动监测系统利用了信号无线传输方式，而无线传输的信道环境较为复杂，易受环境噪声的影响容易发生信道的衰落，严重降低了户外气象监测信号的传输速率及接收质量。

现有技术中对抗信道衰落的方法较为复杂、效果不佳，而且在对抗信道衰落处理过程反而让信号具有了较高的冗杂度。因此，我们需要一种更加简便且有较好效果的信道衰落对抗方法，将其用于户外气象自动监测信号的传输中来提升户外气象监测信号的传输速率及接收质量。

发明内容

本发明提出了一种户外气象监测信号传输信道衰落对抗方法，目的是对抗户外气象自动监测信号在传输过程中产生的信道衰落的问题，提高信号的传输速率和接收到的信号质量。

本发明所述的一种户外气象监测信号传输信道衰落对抗方法包括以下步骤：

S1分析气象要素数据的多维度空间性质，在各个气象要素传感器对气象数据传输前进行基于空间属性的表决化处理；

S2采用户外气象自动监测系统中的气象数据采集器对经过基于空间属性的表决化处理气象数据进行实时采集，之后根据应用领域进行按需处理；

S3构建星型气象监测信号接收器位置结构阵，对信号进行降低冗杂度的处理并求得各个信号接收器间的时间差系数；

S4利用信号接收处理器A对接收到的信号进行合并运算，进而进行抗失衡算法处理；

进一步，所述步骤S1包括：

S11设定气象传感器网络中的各个节点与卫星时钟同步，在每一轮气象信号采集开始前进行各气象要素传感器的数据采集设定。

针对气象要素设计数据采集设定表达式

其中B表示选择条件，且B＝{b₁，b₂，b₃，b₄，...，b_S}，S表示选择条件的数量。设s＝{1，2，3，4，...，S}，则任意选择条件都可用b_s进行表示；

Z表示决定条件，且Z＝{z}，{z}表示决定条件的集合；B∪Z构成空间性选择决定性质集合；D^B表示条件值，且

F^Z表示表决值，且F^Z＝z；H表示空间表决域，且H＝{h₁、h₂，h₃，h₄，...，h_R}，R表示空间表决域的子区域的数量。其中设r₁∈r＝{1，2，3，4，...，R}、r₂∈{1，2，3，4，...，R}，且r₁≠r₂；

为特征可融合度。

S12对任意的属于空间表决域H的

和

任意一个属于选择条件B的b_s，分别求出表决域

和

与b_s相乘的取值区间，记为

皆为常数，且

通过下列公式计算并表达

与

的可融合度

S13由上述各个表达式得到气象要素设计数据采集设定表达式

根据对各个气象要素数据的需求设定可融合度的阈值区间，从而设定空间表决域，进而从各个气象传感器中筛选要采集的数据，对满足条件的数据进行采集，送入气象数据采集器。

进一步，所述步骤S2包括：

对户外气象自动监测系统中的数据采集器采集到的实时数据进行筛选：

将数据采集器实时采集到的各气象元素的数据集合在一起构建的气象信号记为x(t)，t表示采样时间。用x(t_a)表示根据需求设定的标准气象信号，对x(t_a)和x(t)两个气象信号进行相似性度量处理，具体处理方式如下所示：

Similarity{x(t_a)，x(t)}＝{x(t_a)Πx(t)}/|x(t_a)∪x(t)|

Similarity{x(t)}表示气象信号x(t)与标准信号的相似性系数。

根据户外气象监测系统的实际应用领域的需求设定筛选阈值θ，当Similarity{x(t)}＜θ时，将此处的x(t)去除，不作为待传输的气象信号。

当Similarity{x(t)}≥θ，x(t)作为选定的气象信号，作为待传输的气象信号进行信号的传输，用于之后的气象分析中；

进一步，所述步骤S3包括：

通过由接收器a₁、接收器a₂、接收器a₃、接收器a₄、接收器a₅、接收器a₆组成的星型气象监测信号接收阵进行信号的接收。

再通过信号接收处理器A接收a₁～a₆接收器的信号并计算各个信号接收器间的时间延迟，对信号进行进一步的处理：

设定n＝{1，2，3，4，5，6}，用

分别表示接收器a₁～a₆接收到的气象信号，其中a₁～a₆中任意一个接收器接收到的信号可以用

表示。

对

进行数据转换，得到转换后的信号数据用M(a_n)表示，转换公式如下所示：

用M(a_n)进行两个接收器之间的时间差值系数计算，时间差值系数用

表示，具体计算方式如下所示：

i∈n、j∈n且i≠j，mod表示取模运算，用

表示本次数据接收的最大时间差值系数。

对M(a_n)进行数据逆转换，具体计算方式如下所示：

Y(a_n)表示对M(a_n)进行数据逆转换后的气象信号。

进一步，所述步骤S4包括：

S41信号合并，具体合并方法如下所示：

S42则p(t)作为信号接收处理器A的输入信号，设d(t)为信号接收处理器A的接收信号，用w(t)表示加性噪声信号，q(t)表示刺激反应。

则可用下列公式来表示输入信号p(t)和接收信号d(t)的函数关系：

d(t)＝u×q(t)×p(t)+vw(t)，u、v表示函数表达式的一组参数。

给出l(t)作为期望参量输出，用下列公式求得抗失衡算法的信号误差E(t)：

E(t)＝l(t)×{[|d(t)|³]rem[d(t)²]}-l(t)×[l(t)²]

上述公式中[]表示取整，rem表示[|d(t)|³]除以[d(t)²]的取余数的运算。

用Q(t)表示最终用于气象分析的信号数据，由下列公式计算得到：

Q(t)＝d(t)×(1+τe^-E(τ))

τ表示调整因子。

本发明至少具有以下有益效果：

1、本发明所使用的可融合度计算方式将气象数据的各个表决域囊括其中，更大程度的对数据进行了深层次的挖掘，对数据的异常能够快速做出判定，且不影响重要数据的采集。

2、本发明所采用的针对各个气象传感器进行数据采集前的筛选设定的方法能够对气象观测数据进行精简，较大程度的降低了数据分析规模，让数据的采集更具有目的性，使得气象观测大数据中属性的冗余度较小，更有利于降低信道衰落对信号传输的影响并提升气象监测的质量。

3、本发明所使用的对气象信号进行相似性度量的方式进行传输信号的筛选，根据需求设定标准气象信号和阈值将无分析价值、完整度低的气象信号筛掉，从而保证了数据的可靠性和户外气象自动监测系统定制性的应用效果。

4、本发明所创建的抗失衡算法对由于存到的衰落导致的信号失衡进行了处理，对信道进行了补偿，有效的对抗了气象数据在无线传输过程中信道的衰减问题。

附图说明

图1本发明所述的户外气象监测信号传输信道衰落对抗方法流程图；

图2本发明所述的星型气象监测信号接收器位置结构图。

具体实施方式

为了更清楚的说明本发明，下面将结合说明书附图和具体实施例来做详细说明。

参考图1，本发明提出了一种户外气象监测信号传输信道衰落对抗方法，包括以下步骤：

S1分析气象要素数据的多维度空间性质，在各个气象要素传感器对气象数据传输前进行基于空间属性的表决化处理。

S11设定气象传感器网络中的各个节点与卫星时钟同步，在每一轮气象信号采集开始前进行各气象要素传感器的数据采集设定。

针对气象要素设计数据采集设定表达式

其中B表示选择条件，且B＝{b₁，b₂，b₃，b₄，...，b_S}，S表示选择条件的数量。设s＝{1，2，3，4，...，S}，则任意选择条件都可用b_s进行表示；

Z表示决定条件，且Z＝{z}，{z}表示决定条件的集合；B∪Z构成空间性选择决定性质集合；D^B表示条件值，且

F^Z表示表决值，且F^Z＝z；H表示空间表决域，且H＝{h₁，h₂，h₃，h₄，...，h_R}，R表示空间表决域的子区域的数量。其中设r₁∈r＝{1，2，3，4，...，R}、r₂∈{1，2，3，4，...，R}，且r₁≠r₂；

为特征可融合度。

S12对任意的属于空间表决域H的

和

任意一个属于选择条件B的b_s，分别求出表决域

和

与b_s相乘的取值区间，记为

皆为常数，且

通过下列公式计算并表达

与

的可融合度

本发明所使用的可融合度计算方式将气象数据的各个表决域囊括其中，更大程度的对数据进行了深层次的挖掘，对数据的异常能够快速做出判定，且不影响重要数据的采集。

S13由上述各个表达式得到气象要素设计数据采集设定表达式

根据对各个气象要素数据的需求设定可融合度的阈值区间，从而设定空间表决域，进而从各个气象传感器中筛选要采集的数据，对满足条件的数据进行采集，送入气象数据采集器。

本发明所采用的针对各个气象传感器进行数据采集前的筛选设定的方法能够对气象观测数据进行精简，较大程度的降低了数据分析规模，让数据的采集更具有目的性，使得气象观测大数据中属性的冗余度较小，更有利于气象监测的质量。

S2采用户外气象自动监测系统中的气象数据采集器对经过基于空间属性的表决化处理气象数据进行实时采集，之后根据应用领域进行按需处理。

对户外气象自动监测系统中的数据采集器采集到的实时数据进行筛选：

将数据采集器实时采集到的各气象元素的数据集合在一起构建的气象信号记为x(t)，t表示采样时间。用x(t_a)表示根据需求设定的标准气象信号，对x(t_a)和x(t)两个气象信号进行相似性度量处理，具体处理方式如下所示：

Similarity{x(t_a)，x(t)}＝{x(t_a)Πx(t)}/|x(t_a)∪x(t)|

Similarity{x(t)}表示气象信号x(t)与标准信号的相似性系数。

根据户外气象监测系统的实际应用领域的需求设定筛选阈值θ，当Similarity{x(t)}＜θ时，将此处的x(t)去除，不作为待传输的气象信号。

当Similarity{x(t)}≥θ，x(t)作为选定的气象信号，作为待传输的气象信号进行信号的传输，用于之后的气象分析中；

本发明所使用的对气象信号进行相似性度量的方式进行传输信号的筛选，根据需求设定标准气象信号和阈值将无分析价值、完整度低的气象信号筛掉，从而保证了数据的可靠性和户外气象自动监测系统定制性的应用效果。

S3参照图2，构建星型气象监测信号接收器位置结构阵，对信号进行降低冗杂度的处理并求得各个信号接收器间的时间差系数。

通过由接收器a₁、接收器a₂、接收器a₃、接收器a₄、接收器a₅、接收器a₆组成的星型气象监测信号接收阵进行信号的接收。再通过信号接收处理器A接收a₁～a₆接收器的信号并计算各个信号接收器间的时间延迟，对信号进行进一步的处理：

设定n＝{1，2，3，4，5，6}，用

分别表示接收器a₁～a₆接收到的气象信号，其中a₁～a₆中任意一个接收器接收到的信号可以用

表示。

对

差行数据转换，得到转换后的信号数据用M(a_n)表示，转换公式如下所示：

用M(a_n)进行两个接收器之间的时间差值系数计算，时间差值系数用

表示，具体计算方式如下所示：

i∈n、j∈n且i≠j，mod表示取模运算，用

表示本次数据接收的最大时间差值系数。

对M(a_n)进行数据逆转换，具体计算方式如下所示：

Y(a_n)表示对M(a_n)进行数据逆转换后的气象信号。

本发明所使用的对数据的转换方法与现有的数据转换方法相比对信号的降噪效果更好，得到的信号更为纯净。

S4利用信号接收处理器A对接收到的a₁～a₆的信号进行合并运算，进而进行抗失衡算法处理。

S41信号合并，具体合并方法如下所示：

本发明所创建的信号合并的方法利用了接收器的时间差值系数，与现有方法相比更简单直接，有效的避免了信号的冗杂，使合并的信号更接近于信号发射器发送的气象信号。

S42则p(t)作为信号接收处理器A的输入信号，设d(t)为信号接收处理器A的接收信号，用w(t)表示加性噪声信号，q(t)表示刺激反应。

则可用下列公式来表示输入信号p(t)和接收信号d(t)的函数关系：

d(t)＝u×q(t)×p(t)+vw(t)，u、v表示函数表达式的一组参数。

给出l(t)作为期望参量输出，用下列公式求得抗失衡算法的信号误差E(t)：

E(t)＝l(t)×{[|d(t)|³]rem[d(t)²]}-l(t)×[l(t)²]

本发明所创建的上述公式中[]表示取整，rem表示[|d(t)|³]除以[d(t)²]的取余数的运算。

用Q(t)表示最终用于气象分析的信号数据，由下列公式计算得到：

Q(t)＝d(t)×(1+τe^-E(τ))

τ表示调整因子。

本发明所创建的抗失衡算法对由于存到的衰落导致的信号失衡进行了处理，对信道进行了补偿，有效的对抗了气象数据在无线传输过程中信道的衰减问题。

综上所述，实现了本发明所述的一种户外气象监测信号传输信道衰落对抗方法。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (5)

1.一种户外气象监测信号传输信道衰落对抗方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1分析气象要素数据的多维度空间性质，在各个气象要素传感器对气象数据传输前进行基于空间属性的表决化处理；

S2采用户外气象自动监测系统中的气象数据采集器对经过基于空间属性的表决化处理气象数据进行实时采集，之后根据应用领域进行按需处理；

S3构建星型气象监测信号接收器位置结构阵，对信号进行降低冗杂度的处理并求得各个信号接收器间的时间差系数；

S4利用信号接收处理器A对接收到的信号进行合并运算，进而进行抗失衡算法处理。

2.根据权利要求1所述的一种户外气象监测信号传输信道衰落对抗方法，其特征在于，所述步骤S1包括：

S11设定气象传感器网络中的各个节点与卫星时钟同步，在每一轮气象信号采集开始前进行各气象要素传感器的数据采集设定；

针对气象要素设计数据采集设定表达式

其中B表示选择条件，且B＝{b₁，b₂，b₃，b₄，...，b_S}，S表示选择条件的数量；设s＝{1，2，3，4，...，S}，则任意选择条件都可用b_s进行表示；

Z表示决定条件，且Z＝{z}，{z}表示决定条件的集合；B∪z构成空间性选择决定性质集合；D^B表示条件值，且

F^Z表示表决值，且F^Z＝z；H表示空间表决域，且H＝{h₁，h₂，h₃，h₄，...，h_R}，R表示空间表决域的子区域的数量；其中设r₁∈r＝{1，2，3，4，...，R}、r₂∈{1，2，3，4，...，R}，且r₁≠r₂；

为特征可融合度；

S12对任意的属于空间表决域H的

和

任意一个属于选择条件B的b_s，分别求出表决域

和

与b_s相乘的取值区间，记为

皆为常数，且

通过下列公式计算并表达

与

的可融合度

S13由上述各个表达式得到气象要素设计数据采集设定表达式

根据对各个气象要素数据的需求设定可融合度的阈值区间，从而设定空间表决域，进而从各个气象传感器中筛选要采集的数据，对满足条件的数据进行采集，送入气象数据采集器。

3.根据权利要求2所述的一种户外气象监测信号传输信道衰落对抗方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

对户外气象自动监测系统中的数据采集器采集到的实时数据进行筛选：

将数据采集器实时采集到的各气象元素的数据集合在一起构建的气象信号记为x(t)，t表示采样时间；用x(t_a)表示根据需求设定的标准气象信号，对x(t_a)和x(t)两个气象信号进行相似性度量处理，具体处理方式如下所示：

Similarity{x(t_a)，x(t)}＝{x(t_a)Πx(t)}/|x(t_a)∪x(t)|

Similarity{x(t)}表示气象信号x(t)与标准信号的相似性系数；

根据户外气象监测系统的实际应用领域的需求设定筛选阈值θ，当Similarity{x(t)}＜θ时，将此处的x(t)去除，不作为待传输的气象信号；

当Similarity{x(t)}≥θ，x(t)作为选定的气象信号，作为待传输的气象信号进行信号的传输，用于之后的气象分析中。

4.根据权利要求3所述的一种户外气象监测信号传输信道衰落对抗方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

通过由接收器a₁、接收器a₂、接收器a₃、接收器a₄、接收器a₅、接收器a₆组成的星型气象监测信号接收阵进行信号的接收；

再通过信号接收处理器A接收a₁～a₆接收器的信号并计算各个信号接收器间的时间延迟，对信号进行进一步的处理：

设定n＝{1，2，3，4，5，6}，用

分别表示接收器a₁～a₆接收到的气象信号，其中a₁～a₆中任意一个接收器接收到的信号可以用

表示；

对

进行数据转换，得到转换后的信号数据用M(a_n)表示，转换公式如下所示：

用M(a_n)进行两个接收器之间的时间差值系数计算，时间差值系数用

表示，具体计算方式如下所示：

且i≠j，mod表示取模运算，用

表示本次数据接收的最大时间差值系数；

对M(a_n)进行数据逆转换，具体计算方式如下所示：

Y(a_n)表示对M(a_n)进行数据逆转换后的气象信号。

5.根据权利要求4所述的一种户外气象监测信号传输信道衰落对抗方法，其特征在于，所述步骤S4包括：

S41信号合并，具体合并方法如下所示：

S42则p(t)作为信号接收处理器A的输入信号，设d(t)为信号接收处理器A的接收信号，用w(t)表示加性噪声信号，q(t)表示刺激反应；

则可用下列公式来表示输入信号p(t)和接收信号d(t)的函数关系：

d(t)＝u×q(t)×p(t)+vw(t)，u、v表示函数表达式的一组参数；

给出l(t)作为期望参量输出，用下列公式求得抗失衡算法的信号误差E(t)：

E(t)＝l(t)×{[|d(t)|³]rem[d(t)²]}-l(t)×[l(t)²]

上述公式中[]表示取整，rem表示[|d(t)|³]除以[d(t)²]的取余数的运算；

用Q(t)表示最终用于气象分析的信号数据，由下列公式计算得到：

Q(t)＝d(t)×(1+τe^-E(t))

τ表示调整因子。

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