CN116685877A - 生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据 - Google Patents

生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据 Download PDF

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Abstract

提供了一种用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的参考设备系统(720)。参考设备系统(720)包括多个参考设备，其中，多个参考设备中的参考设备(110)被配置为相对于气象站(115)进行校准，并且用作社区设备(130)的校准参考。

Description

生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据
技术领域
下面描述的实施例涉及天气信息，更具体地，涉及生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据。
背景技术
广泛可用的移动设备越来越多地包括能够测量天气条件的传感器，例如温度，压力，降水和风。这种设备的例子包括移动电话，汽车和卡车，以及仪表板。在大多数情况下，传感器的主要目的不是用于天气估计/预测的观测，而是帮助设备本身的操作。
通常期望这些设备对应于“小型气象站”，并且它们的观测可以以与来自高质量气象站的数据类似的方式使用。一个重要的挑战是这些传感器通常质量较差，因此通常不如进行可靠的天气观测所希望的精确。这些传感器中的不精确性通常使得与天气有关的数据不能以其基本形式用于需要高精度的操作。
因此，在地理综合系统的范围内，需要一种用于校准这种传感器的装置，以使观测数据更有价值地用于估计当前天气状况和预测未来天气状况。因此，需要生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据。
发明内容
提供了一种用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的参考设备系统。根据一个实施例，参考设备系统包括多个参考设备，其中多个参考设备中的一个参考设备被配置为相对于气象站进行校准，并用作社区设备的校准参考。
提供了一种用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的参考设备方法。根据一个实施例，所述参考设备方法包括提供一个或多个参考设备，相对于气象站校准所述一个或多个参考设备，以及配置所述一个或多个参考设备作为社区设备的校准参考。
提供了一种校准数据系统，用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据。根据一个实施例，校准数据系统包括：校准服务器，其被配置为确定气象站的校准分级位置；参考设备，其被配置为相对于气象站进行校准；以及社区设备，其被配置为相对于参考设备进行校准。
提供了一种用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的校准数据方法。根据一个实施例，校准数据方法包括确定气象站的校准分级位置，被配置为相对于气象站进行校准的参考设备，以及被配置为相对于参考设备进行校准的社区设备的校准分级位置。
提供一种校准触发系统，用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据。根据一个实施例，校准触发系统包括校准服务器，该校准服务器被配置为确定参考设备和社区设备之间的距离，将该距离与参考设备和社区设备之间的校准距离阈值进行比较，其中参考设备相对于气象站进行校准。
提供了一种校准触发方法，用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据。根据一个实施例，校准触发方法包括确定参考设备和社区设备之间的距离，并将该距离与参考设备和社区设备之间的校准距离阈值进行比较，其中参考设备相对于气象站进行校准。
提供了一种校准系统(700)，用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据。根据一个实施例，校准系统包括气象站(710)和参考设备系统(720)。
提供了一种用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的校准方法。根据一个实施例，校准方法包括使用气象站和参考设备方法获取与天气有关的参数的测量值。
方面
根据一个方面，用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的参考设备系统(720)包括多个参考设备，其中，所述多个参考设备中的参考设备(110)被配置为相对于气象站(115)进行校准，并用作社区设备(130)的校准参考。
优选地，所述多个参考设备中的所述参考设备(110)是移动参考设备(110m)和固定参考设备(110s)中的一个。
优选地，所述多个参考设备中的所述参考设备(110)被配置成从所述气象站(115)接收与天气有关的参数的偏移值和测量值中的一个。
优选地，所述多个参考设备中的所述参考设备(110)被配置为发送所述参考设备(110)的位置信息和接收所述气象站(115)的位置信息中的一个，以确定所述参考设备(110)是否能够相对于所述气象站(115)被校准。
优选地，所述多个参考设备中的所述参考设备(110)被配置为发送所述参考设备(110)的位置信息和接收所述社区设备(130)的位置信息中的一个，以确定所述社区设备(130)是否能够相对于所述参考设备(110)被校准。
优选地，所述的参考设备系统(720)还包括校准服务器(120)，所述校准服务器(120)被配置为执行触发算法和校准算法中的至少一个。
优选地，所述校准服务器(120)被配置为执行所述触发算法包括，所述校准服务器(120)被配置为接收所述参考设备(110)的位置信息和接收所述社区设备(130)的位置信息并确定所述参考设备(110)和所述社区设备(130)是否在校准距离阈值内。
优选地，所述校准服务器(120)被配置为执行所述校准算法包括，所述校准服务器(120)被配置为获取由测量天气相关参数的所述参考设备(110)确定的测量值，获取由测量天气相关参数的所述社区设备(130)确定的测量值，和基于由所述参考设备确定的测量值与由所述社区设备确定的测量值的比较来确定偏移值(130)。
根据一个方面，一种用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的参考设备方法包括提供一个或多个参考设备，相对于气象站校准所述一个或多个参考设备，以及配置所述一个或多个参考设备作为社区设备的校准参考。
优选地，提供所述一个或多个参考设备包括提供移动参考设备和固定参考设备中的至少一个。
优选地，所述的参考设备方法还包括接收由所述气象站测量的与天气有关的参数的偏移值和测量值中的一个。
优选地，所述的参考设备方法还包括发送所述一个或多个参考设备的位置信息和接收所述气象站的位置信息中的至少一个，以确定所述一个或多个参考设备是否能够相对于所述气象站被校准。
优选地，所述的参考设备方法还包括发送所述参考设备的位置信息和接收所述社区设备的位置信息中的至少一个，以确定所述社区设备是否能够相对于所述参考设备被校准。
优选地，所述的参考设备方法还包括提供和配置校准服务器以执行触发算法和校准算法中的至少一个，从而相对于所述一个或多个参考设备校准所述社区设备。
优选地，配置所述校准服务器以执行所述触发算法包括，配置所述校准服务器以接收所述参考设备的位置信息和接收所述社区设备的位置信息，并确定所述参考设备和所述社区设备是否在校准距离阈值内。
优选地，配置所述校准服务器以执行所述校准算法包括配置所述校准服务器以获取由测量天气相关参数的所述参考设备确定的测量值，获取由测量天气相关参数的所述社区设备确定的测量值，和基于由所述参考设备确定的测量值与由所述社区设备确定的测量值的比较来确定偏移值。
根据一个方面，用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的校准数据系统(740)包括：被配置为确定气象站(115)的校准分级位置的校准服务器(120)，被配置为相对于所述气象站(115)进行校准的参考设备(110)，以及被配置为相对于所述参考设备(110)进行校准的社区设备(130)。
优选地，所述校准服务器(120)还被配置为执行以下操作中的至少一个：相对于所述气象站(115)校准所述参考设备(110)，以及相对于所述参考设备(110)校准社所述区设备。
优选地，所述校准服务器(120)还被配置为存储所述气象站(115)、所述参考设备(110)和所述社区设备(130)的传感器校准分级(500)。
优选地，所述传感器校准分级(500)还包括固定的气象站(510)、参考设备(520)和社区设备(530)中的至少一个的校准子分级。
优选地，所述校准服务器(120)还被配置为存储和处理在所述参考设备(110)中的传感器的传感器模式。
优选地，所述校准服务器(120)被配置成处理所述参考设备(110)中的所述传感器的所述传感器模式包括将通过对照的所述气象站(115)校准所述参考设备(110)而确定的校准数据存储在所述传感器模式中。
优选地，所述校准服务器(120)还被配置为存储和处理在所述社区设备(130)中的传感器的传感器模式。
根据一个方面，一种用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的校准数据方法包括：确定气象站、被配置为相对于所述气象站进行校准的参考设备的校准分级位置，以及被配置为相对于所述参考设备进行校准的社区设备的校准分级位置。
优选地，所述的校准数据方法还包括相对于所述气象站校准所述参考设备，并且相对于所述参考设备校准所述社区设备。
优选地，所述的校准数据方法还包括存储具有所述气象站、所述参考设备和所述社区设备的校准分级的传感器校准分级。
优选地，传感器校准分级还包括气象站\参考设备和社区设备中的至少一个的校准子分级。
优选地，所述的校准数据方法还包括存储和处理所述参考设备中的传感器的传感器模式。
优选地，处理所述参考设备中的所述传感器的所述传感器模式包括将通过对照的所述气象站校准所述参考设备而确定的校准数据存储在所述传感器模式中。
优选地，所述的校准数据方法还包括存储和处理所述社区设备中的传感器的传感器模式。
根据一个方面，用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的校准触发系统(750)包括校准服务器(120)，被配置为确定参考设备(110)和社区设备(130)之间的距离，将所述距离与所述参考设备(110)和所述社区设备(130)之间的校准距离阈值进行比较，其中所述参考设备(110)相对于气象站(115)进行校准。
优选地，所述校准服务器(120)还被配置为确定所述参考设备(110)和所述社区设备(130)在预定时间间隔内是否在所述校准距离阈值内。
优选地，所述校准服务器(120)被配置为确定所述参考设备(110)和所述社区设备(130)之间的距离，包括所述校准服务器(120)被配置为接收并比较所述参考设备(110)的位置信息和所述社区设备(130)的位置信息。
优选地，所述参考设备(110)的位置信息由所述参考设备提供，并且所述社区设备(130)的位置信息由所述社区设备(130)提供。
优选地，所述校准服务器(120)还被配置为确定所述参考设备(110)的传感器是否是对所述社区设备(130)的传感器的校准参考。
优选地，所述校准服务器(120)还被配置为存储和处理校准触发算法，以确定所述参考设备(110)和所述社区设备(130)之间的距离。
根据一个方面，一种用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的校准触发方法包括：确定参考设备和社区设备之间的距离，以及将所述距离与所述参考设备和所述社区设备之间的校准距离阈值进行比较，其中所述参考设备相对于气象站进行校准。
优选地，校准触发方法还包括确定参考设备和社区设备在预定时间间隔内是否在校准距离阈值内。
优选地，确定所述参考设备与所述社区设备之间的所述距离，包括接收并比较所述参考设备的位置信息与所述社区设备的位置信息。
优选地，所述参考设备的位置信息由所述参考设备提供，并且所述社区设备的位置信息由所述社区设备提供。
优选地，所述的校准触发方法还包括确定所述参考设备的传感器是否是对所述社区设备的传感器的校准参考。
优选地，所述的校准触发方法还包括存储和处理校准触发算法，以确定所述参考设备和所述社区设备之间的距离。
根据一个方面，用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的校准系统(700)包括气象站(710)和参考设备系统(720)。
优选地，所述的校准系统(700)还包括校准数据系统(740)。
优选地，所述的校准系统(700)还包括校准触发系统(750)。
优选地，所述的校准系统(700)还包括多个社区设备(730)，其中多个社区设备(730)中的至少一个被配置为相对于所述的参考设备系统(720)的参考设备进行校准。
根据一个方面，一种用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的校准方法包括使用气象站和参考设备方法获取与天气相关的参数的测量值。
优选地，所述的校准方法还包括校准数据方法。
优选地，所述的校准方法还包括校准触发方法。
优选地，所述的校准方法还包括相对于参考设备校准多个社区设备中的至少一个。
附图说明
在所有附图中，相同的附图标记表示相同的元件。应当理解，附图不一定是按比例绘制的。
图1示出了用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的校准系统100。
图2示出了用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的校准系统100。
图3示出了用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的校准系统300。
图4示出了用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的校准系统400。
图5示出了用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的传感器校准分级500。
图6示出了用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的传感器模式600。
图7示出了用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的校准系统700。
图8示出了用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的参考设备方法800。
图9示出了用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的校准数据方法900。
图10示出了用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的校准触发方法1000。
图11示出了用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的校准方法1100。
图12示出了用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的校准服务器120。
具体实施方式
图1-12和下面的描述描述了具体的例子，以教导本领域的技术人员如何制作和使用生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的最佳实施例模式。为了教导本发明的原理，一些常规的方面已经被简化或省略。本领域技术人员将会理解，这些实施例的变化都在本发明的范围内。所属领域的技术人员将了解，以下描述的特征可按各种方式组合以形成用于获取天气信息的传感器的生成和管理管理校准数据的多种变化。结果，下面描述的实施例不限于下面描述的具体示例，而是仅由权利要求及其等同物来限定。
图1示出了用于生成和管理管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的校准系统100。如图1所示，校准系统100包括参考设备110，气象站115和校准服务器120。
参考设备110包括固定参考设备110s和移动参考设备110m。如图1所示，参考设备110和校准服务器120彼此通信耦合。还示出了通信地耦合到校准服务器120的社区设备130。社区设备130被示为车辆，其可以具有天气传感器或天气推断传感器。
参考设备110包括固定参考设备110s和移动参考设备110m。固定参考设备110s和移动参考设备110m可以被校准到气象站115。更具体地，参考设备110可以是或已经在空间上接近气象站115，使得由参考设备110和气象站115提供的气象数据预期是相同的。例如，移动参考设备110m可能已经在参考设备校准距离阈值之内，用于参考设备校准时间阈值足以假定移动参考设备110m的天气测量应该与气象站115的天气测量相同。因此，可以在移动参考设备110m中设置偏移值，以确保由移动参考设备110m提供的天气测量与气象站115相同。类似地，固定参考设备110s可以在空间上靠近气象站115，从而可以执行固定参考设备110s的类似参考设备校准。如下文将更详细地描述，参考设备110可经配置以校准社区设备130。
移动参考设备110m可以是其主要目的是服务于参考或非参考设备功能的车辆。例如，移动参考设备110m可以是其主要目的是递送包裹的递送卡车的车队。运输卡车的车队可以用商业级天气测量系统进行改型，而不是可以用于校准社区设备。例如，移动参考设备110m可以包括温度传感器，其可以精确和精确地测量道路，环境空气，湿度，降雨速率等的温度。
可以使用具有替代的主要目的的其它移动设备，诸如乘坐共享车辆，地图或投递仪，公共服务车辆等。附加地或替代地，移动参考设备110m可以包括其主要目的是用作社区设备130的参考设备的设备。例如，移动参考设备110m可以是自主车辆，仪表板等，其配置有能够精确测量与天气相关的参数的商业等级天气测量系统。
固定参考设备110s可以是道路气象站(RWS)，尽管可以采用任何合适的固定参考设备。固定参考设备110s可以安装在靠近道路的杆上，例如安装在道路的侧面上。固定参考设备110s可以配置有多个传感器，这些传感器被配置成测量多个与天气有关的参数。例如，固定参考设备110s可以包括光学传感器，其可以检测道路上的水，冰，积雪，可以测量道路温度，环境空气，湿度，降雨速率等的温度传感器。
气象站115可以是放置在机场的气象站，尽管可以采用能够以适于商业消费的精度和精度提供与天气有关的参数的测量值的任何合适的气象站。例如，气象站115可以是在机场提供温度，露点，风向和速度以及气压的气象机场报告(METARs)站点。气象站115可以被配置为根据请求提供天气报告，这是由于特殊条件，例如快速变化的天气条件，和/或在预定的时间。
气象站115可以在制度上被验证为提供与天气有关的参数的精确测量。例如，气象站115可以相对于不是校准系统100的一部分的标准进行校准。作为示例，联邦航空管理局(FAA)可能需要将METAR站相对于并置的国家标准和技术研究所(NIST)可跟踪的校准设备进行校准。因此，气象站115可以相对于标准可追溯设备进行校准，尽管可以采用任何合适的质量标准。例如，气象站115可以在气象工业或其它气象信息辅助工业中被识别为提供气象相关参数的测量值，所述气象相关参数具有比参考设备110提供的测量值更高的质量。
校准服务器120可以被配置为宿主，管理，处理，发送/接收等校准相关信息。例如，校准服务器120可以被配置为确定可以与参考设备110之一中的传感器相关联的传感器校准模式。附加地或替代地，校准服务器120可以被配置为管理存储在一个或多个参考设备110中的传感器校准模式。例如，参考设备110可以配置有分布式存储器，该分布式存储器可以将传感器的一个或多个校准模式存储在参考设备中。
校准服务器120还可以被配置为宿主，管理，处理，发送/接收等校准触发算法。例如，校准服务器120可以被配置为接收参考设备110和/或社区设备130的位置信息，例如坐标，确定参考设备110和社区设备130在校准距离阈值内，并且发出命令，该命令使得社区设备130相对于参考设备110进行校准。
社区设备130被示为交通工具，但是也可以使用任何合适的设备。例如，其它社区设备可以包括蜂窝电话，个人数字助理，家庭天气监测站，商业收音机等。如上所述，社区设备130可以包括传感器，其可以包括天气传感器和/或天气推断传感器。天气传感器可以被配置为测量与天气相关的参数。例如，社区设备130可以包括测量社区设备130外部的温度的温度传感器。可以使用其它天气传感器，例如湿度，降水，光等传感器。
天气推断传感器可以是通过推断提供天气相关参数的测量值的任何传感器。例如，可以从车辆的挡风玻璃刮水器频率推断出降水速率。可以理解，从天气传感器或天气推断传感器获取的数据可以以任何合适的方式获取，处理，组合和/或分析以获取与天气相关的数据。例如，来自光传感器的与天气有关的数据可以利用从风挡刮水器推断的与天气有关的数据进行分析，以获取例如云覆盖数据。
社区设备还可以包括其他传感器，其不测量与天气有关的参数，但是可以用于改进与天气有关的参数的测量。例如，社区设备可包括可用于确定测量环境的接近传感器，加速度计，磁力计等。作为示例，可以使用接近传感器来确定社区设备被放置在口袋中，并且因此，可以将光传感器的测量值标记为不测量与天气相关的参数。
社区设备传感器可以或可以不精确地测量与天气有关的参数。为了确保与天气有关的参数的精确测量，可以相对于参考设备110校准社区设备130，以确保社区设备传感器可以提供与天气有关的参数的精确测量。气象相关参数的测量值可以通过在校准期间通过使用以下等式[1]确定的偏移值来校正：
zi(t)＝θ+wi(t)； [1]
其中：
zi(t)测量值是否由社区设备130的传感器提供；
θ是我们想要估计与天气有关的参数的值(被认为是“真”值)，其通常是由参考设备110确定的参考值；和
wi(t)是校正社区设备的测量值zi(t)的偏移值。
然而，气象相关参数的测量值也可以用如下的增益来校正：
zi(t)＝Hiθ+wi(t)； [2]
其中：
Hi是系统的增益。
理想地，在社区设备130的传感器提供完美精确的测量值的情况下，增益Hi具有值“1”并且偏移值wi(t)是“0”。为了解决社区设备130的用例-作为周围环境的用例，用户活动，传感器限制等，我们可以依赖于其他社区设备。存在各种解决社区设备130的用例的方式。然而，作为示例，可以采用可以定义如下的gossip算法：
x(t+1)＝W(t)x(t)； [3]
其中：
W(t)是随机权重矩阵；
x(t)是网络中节点的当前值；和
x(t+1)是网络的估计值。
可以理解，每个社区设备130可以是社区设备130的网络上的节点。Gossip算法可用于通过分布平均来估计网络中的值。
可以制定成对的gossip算法来调整和更新由社区设备130中的传感器确定的测量值：
x(t+1)＝W∝θi(t)+Wβxi(t)； [4]
其中：
xi(t)是社区设备130的传感器的测量值；
x(t+1)是与天气有关的参数的更新或校正的测量值；
W∝θi(t)是由参考设备110为某一增益比W∝提供的参考值θ；和
Wβxi(t)是基于θ的方差xi(t)和实际差xi(t)的某种比率Wβ：
尽管以上示出了示例性的校准方法，但是可以采用任何合适的校准方法。
图2示出了用于生成和管理管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的校准系统100。如图2所示，校准系统100包括参考设备110，其被示为包括移动参考设备110m和固定参考设备110s。还示出了用于校准移动参考设备110m和固定参考设备110s之一的气象站115。移动参考设备110m，固定参考设备110s和气象站115与校准服务器120通信地耦合。还示出了图示为车辆的社区设备130。社区设备130与校准服务器120通信。
参考设备110被示为处于距气象站115的参考设备校准距离RC处，其被示为箭头。参考设备校准距离RC可以小于参考设备校准距离阈值，因此参考设备110可以相对于气象站115进行校准。例如，可以看出，移动参考设备110m之一靠近气象站115，因此可以相对于气象站115进行校准。如图所示，相对于气象站115校准的移动参考设备110m被布置在停车场中，该停车场例如可以在机场。因此，气象站115可以是机场的天气监测站，因此可以被配置成精确地测量与天气相关的参数。
社区设备130被示为处于社区设备校准距离dCC，其可以小于社区设备校准距离阈值。因此，社区设备130可以相对于参考设备110进行校准。社区设备130中的一个靠近固定参考设备110s，而社区设备130中的另一个靠近移动参考设备110m中的一个。可以看出，靠近固定参考设备110s的社区设备130通过固定参考设备110s，因此可以具有相对较短的社区设备校准时间，尽管如此，该相对较短的社区设备校准时间可以小于社区设备校准时间阈值。
还可以看出，靠近移动参考设备110m的社区设备130在与移动参考设备110m相反的方向上沿着相同的路径行进。移动参考设备110m可以在由“x”标记的位置处测量与天气有关的参数。所测量的值可以由诸如全球定位系统(GPS)坐标和时间戳之类的位置数据来标记。如果社区设备130的社区设备校准距离dCC在社区设备校准距离阈值内小于社区设备校准时间阈值，则在由“x”标记的位置处获取的该测量值可以用于校准移动参考设备110m附近的社区设备130。然而，可以采用确定移动参考设备110m是否在空间上接近社区设备130的任何合适的装置。
如图2所示，第二固定参考设备110s靠近移动参考设备110m，移动参考设备110m靠近社区设备130。所示的第二静止参考设备110s不在气象站115的参考设备校准距离阈值内，而是在时空上接近移动参考设备110m。因此，如果移动参考设备110m在传感器校准分级中高于固定参考设备110s，则可以相对于移动参考设备110m来校准固定参考设备110s。
校准设备对可以由参考设备110和社区设备130，两个参考设备110，或参考设备110和社区设备在空间上接近形成。如果校准设备对之间的校准距离和校准时间小于相应的校准距离阈值和校准持续时间阈值，则校准设备对可以是时空上接近的。校准距离阈值和校准持续时间阈值可以统称为校准阈值或时空阈值。
该时空阈值可以是与变量相关的。例如，可以选择使用与沉淀相比不同的温度时空阈值。这种差异可能是由于温度的趋势通常不会在一段时间内与沉淀一样多地变化。可以根据与天气有关的数据来确定阈值。换句话说，可以完成确定空间相关距离和时间相关时间的分析。时空值可以取决于位置，时间或两者。例如，降水的时间阈值在夏季(例如，15分钟)可能比在冬季(例如，30分钟)更短，因为降水在夏季期间可能具有更多的时间变异性，这可能包括更多的假事件，例如雷雨。时空阈值的确定可以是校准算法的一部分。在实践中，如果这种分析不可用，则可以做出假设。为了开始，我们可以假定+/-2公里和+/-15分钟的时空阈值。
如将在下面更详细描述的，在此描述的系统和方法可以包括基于网络的校准系统，当参考设备110和社区设备130彼此接近时，该基于网络的校准系统相对于可以具有较高质量传感器的参考设备110的传感器，机会性地校准社区设备130的传感器，该社区设备130的传感器可以提供较低质量的测量。所述系统和方法可跟踪和管理校准质量以确保所述过程改进而不是降低任何个别设备的校准。所述系统和方法可以包括五个元件：(1)校准系统分级，(2)传感器校准模式，(3)校准触发，(4)校准算法，以及(5)校准信息管理。
图3示出了用于生成和管理管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的校准系统300。如图3所示，校准系统300包括校准数据系统310和校准执行系统320。还示出了校准信息管理系统330。校准数据系统310由传感器校准分级310a和传感器校准模式310b组成。校准执行系统320由校准触发算法320a和校准算法320b组成。
校准系统300被示为单个块，其可以表示服务器，设备，网络路由器等的计算资源。例如，校准系统300可以在单个硬件平台上实现和/或通过使用例如云计算资源，文件和进程共享，虚拟操作系统(例如安全虚拟机)跨各种硬件平台实现，所述虚拟操作系统在设备(例如上述参考设备110或社区设备130)上操作。
作为说明，上面参考图1和2描述的校准服务器120可以使用仅包括传感器校准分级310a和传感器校准模式310b的云服务来实现，而校准触发算法320a和校准算法320b可以由在参考设备110上操作的分布式虚拟机来实现。在该示例中，校准信息管理系统330可以与传感器校准分级310a和传感器校准模式310b一起被托管在云中。然而，可以采用校准系统300的任何合适的配置，以及这里描述的其它系统和方法。下面参考图11更详细地描述示例性校准服务器120。
传感器校准分级310a可以包括校准分级，该校准分级包括上面讨论的气象站115，参考设备110和/或社区设备130的校准分级位置。例如，传感器校准分级310a可以包括显示例如参考设备110可以相对于气象站115校准的数据。下面参考图5描述示例性传感器校准分级310a。
传感器校准模式310b可包括可存储校准相关数据的数据模式或结构。例如，传感器校准模式310b可以被配置为存储从例如气象站115和/或参考设备110获取的偏移值和/或测量值。可以存储其它数据，例如基线误差数据，传感器误差表征，校准持久性和/或校准历史等。下面参考图6描述示例性的传感器校准。
校准执行系统320可以被配置为确定社区设备130可以相对于参考设备110进行校准，并且相对于参考设备110执行社区设备130的校准。例如，由于社区设备130在参考设备110的校准距离阈值内，校准触发算法320a可以使得在社区设备130上执行校准。校准触发算法320a可以调用或使校准算法320b执行。
校准算法320b可以在标准设备和测量设备之间执行校准。标准设备可以是上述参考设备110的参考设备110，并且测量设备可以是社区设备130。校准算法320b可以使参考设备110测量与天气相关的参数以获取测量值。
校准算法320b还可以使参考设备110存储，提供或以其它方式处理从参考设备110的传感器获取的测量值。例如，校准算法320b可以使参考设备110将测量值存储在存储在参考设备110上的传感器校准模式310b中作为标准值。附加地或替代地，校准算法320b可以使参考设备110向例如校准服务器120和/或社区设备130提供与天气有关的参数的测量值。
校准算法320b可以确定例如可以用于调整从社区设备130的传感器获取的测量值的偏移值。例如，社区设备130可以测量由参考设备110的传感器测量的相同的与天气有关的参数。作为示例，参考设备110和社区设备130可以在如上所述的校准距离阈值内，并且因此可以执行基本上相同的天气现象的测量。
校准算法320b可以将由社区设备130的传感器获取的测量值与由参考设备110的传感器获取的测量值进行比较。校准算法320b然后可以确定确保由社区设备130的传感器获取的测量值与由参考设备110的传感器获取的测量值相同所必需的偏移。
图4示出了用于生成和管理管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的校准系统400。如图4所示，校准系统400包括可以是非实时系统的系统定义410，以及与系统定义410通信的实时校准系统420。校准系统400还包括设备校准状态430，其与实时校准系统420和校准的移动设备气象数据440通信。校准的移动设备气象数据440与用户管理系统450通信，并分发给用户460功能。系统定义410被示出为包括分级结构和定义412，传感器模式定义414和校准算法416。实时校准系统420包括移动设备元数据和气象数据422，质量控制424，校准触发426和设备校准428。
分级体系结构和定义412可以确保只有当校准作为结果而改进时，校准调整才从一个传感器或传感器组传递到另一个传感器。分级结构体系结构和定义412可以以多种方式实现。作为示例，并且如图5所示，分层结构体系结构和定义412可以是嵌套传感器校准分层结构500。
图5示出了用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的传感器校准分级500。在嵌套传感器校准分级500的顶层，设备的特征在于三个类别中的一个：固定气象站510，参考设备520和社区设备530。
固定气象站510可以是上面讨论的气象站115，例如位于机场的METAR气象站。METAR气象站可以被认为是可获取的最高质量的气象站之一，并且它们本身是独立校准的。高质量可以包括高精确度和精度以及高分辨率和气象数据的动态范围。
参考设备520可以是专用设备，其被现场处理和维护以启动校准系统。例如，诸如上述移动参考设备110m的商用车的车队可以被配置成包括专业质量的天气传感器。该车队可以基本上小于需要校准的社区设备的数量，但是可以在将校准从固定气象站510传送到社区设备530中起关键作用。
社区设备530可以是如上所述的社区设备130，其可以是具有能够测量天气的某一方面的传感器的车辆或移动电话，如上所述。团体设备530中的传感器可以包括天气传感器或推论性天气传感器。
校准系统可能需要适当地定义分级结构元素，并且校准系统中的每个设备将需要被分配到适当的分级结构级别中。在这三个类别中的每一个内，进一步的分级是可能的，诸如图5中所示的子分级。例如，固定的气象站类别可以具有细分为最高质量的子分级，例如第一气象站510a，其将包括大多数机场和气象服务气象站，以及高质量的气象站，例如第二气象站510b，其将包括由专用于维护质量观察的组织建立的其它气象站。这种细分甚至可以扩展到相对于所有其他设备对每个设备的质量进行分级，使得每个设备具有唯一的分级分级，但是这对于系统的适当操作来说可能不是必需的。可以使用传感器校准分级500的类似细分，诸如参考设备520的第一参考设备520a和第二参考设备520b以及社区设备530的第一社区设备530a和第二社区设备530b。
再次参考图4，传感器模式定义414可以定义需要在系统内理解和共享的每个传感器的特性。传感器模式定义414可以是灵活的，但是可以根据图6来实现。
图6示出了用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的传感器模式600。如图6所示，传感器模式600可以包括基线传感器误差表征610，计算的传感器误差表征620，校准持久性630和校准历史640。
基线传感器误差表征610可以是传感器精度的标准估计，可能由传感器或设备制造商提供，或者当更可靠的信息不可用时建立在该系统内作为初始假设。基线传感器误差表征610的特定度量可以包括诸如偏差和标准偏差之类的事情。
计算的传感器误差表征620可以是传感器误差的校准系统估计。特定的度量可能包括诸如偏差和标准偏差之类的事情。
校准持续时间630可以是校准估计保持有效的持续时间的估计。例如，在最后一个小时内作出的传感器偏置的可靠估计可能是有用的，但是六个月前的一个传感器偏置可能被废弃。通常，任何传感器的当前校准应该在持续时间上从其最近计算的值趋向基线值。持续时间可以是传感器的固定特性，或者可以根据校准历史来计算。校准历史640可以是传感器校准的历史。实际上，它可以只包括最近的历史。
再次参考图4，校准算法416可以包括用于触发校准和用于执行校准的算法。如图4所示，校准触发426和设备校准428可以由实时校准系统420执行。校准触发426可以通过实现校准算法416的校准触发算法，从由设备上的传感器进行的所有可能的天气测量中确定是否和何时应该启动校准。例如，如果两个或更多个设备在某个预定间隔期间位于彼此的某个预定距离内，并且一个设备具有比另一个设备更好的校准(例如，分级中更高的校准)，则可以触发校准，从而校准将是有效的。更复杂的算法可以包括基于自上次校准以来的时间与该传感器的校准持续值之间的比较而需要校准。这种信息可以由设备校准状态430提供。它还可以考虑校准的益处，例如校准是否涉及与分级中相当高的设备/传感器的比较。
一旦被触发，可以执行设备校准428。设备校准428可以示例为但不限于：a)设备对，b)局部化的设备组，以及c)系统范围。可能存在适当解决这些问题的合乎需要的方法。例如，校准系统400可以被设计成使得各个传感器的校准会聚，使得校准以可靠的方式改进。例如，当没有仔细地进行时，可以为特定传感器计算偏置调整，当将该偏置调整用于调整传感器观测时，使得调整后的观测不太精确。Loven L.Karsisto,et al.,Mobile RoadWeather Sensor Calibration by Sensor Fusion and Linear Mixed Models,PLoS ONE14(2)e0211702(2019年2月7日发表)和Jane Louie Fresco Zamora,et al.,Calibrationof Smartphone-Based Weather Measurements Using Pairwise Gossip，Hindwai出版社，vol.2105,art.id.494687(2015年1月28日接收)通过引用将其全部并入，表明用于单独成对校准的有效方法是可行的。
所使用的特定校准算法将取决于所需校准情况的细节，从而可以采用多种校准算法来适应不同的情况。通过使用诸如梯度下降和卡尔曼滤波的计算方法，该算法可以在实际情况下收敛和稳定，该计算方法采用用于每个设备的新近校准历史。为此，可以构造模式以保持关键信息，例如校准历史和校准持续时间。
第五方面是关于校准的信息如何以及在何处可以被保持和传送。两种选择是：a)在集中式(或甚至部分分布式)信息系统中，以及b)在设备中。在实践中，未被设计成存储或使用校准信息的设备可能不能被修改。从经济和/或技术的观点来看，集中式信息可能是最可行的。该集中式信息系统将执行校准过程所需的所有管理/操作功能：a)分级管理/操作，b)模式管理/操作，c)触发管理，d)处理管理/操作，以及e)通信管理/操作。该最终的通信步骤反映了从参与设备向适当的各方共享校准的天气信息的愿望以及适当管理该通信的需要。
图7示出了用于生成和管理管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的校准系统700。如图7所示，校准系统700包括气象站710，参考设备系统720和社区设备730。校准系统700还包括校准数据系统740和校准触发系统750。校准系统700被示为数据关系形式，以说明气象站710，参考设备系统720，社区设备730，校准数据系统740和校准触发系统750之间的数据关系和/或流。更具体地，可能的数据流被示为实线，并且数据关系被示为虚线和/或虚线。
气象站点710被示为通过通信线路通信地耦合到参考设备系统720。还示出了气象站参考设备时空线712，其示出了气象站710和参考设备系统720的参考设备之间的校准阈值。此外，气象站-参考设备系统校准分级关系线714示出了气象站710和参考设备系统720之间的分级关系。可以理解，气象站-参考设备系统校准分级关系线714示出气象站710在校准分级方案中较高，因此，参考设备系统720的参考设备可以相对于气象站710进行校准。
参考设备系统720也被示为通过通信线通信地耦合到社区设备730。还示出了参考设备系统-社区设备时空线722，其示出了参考设备系统720和社区设备730之间的校准阈值，以及参考设备系统-社区设备校准分级关系线724，其示出了参考设备系统720和社区设备730之间的分级关系。可以理解，参考设备系统-社区设备校准分级关系行724示出参考设备系统720在校准分级方案中较高，因此，社区设备730的社区设备可以相对于参考设备系统720进行校准。
气象站710可以与上述气象站115相同，尽管可以采用任何合适的气象站。气象站710可以被配置为测量在气象站710处和附近的区域中的与天气有关的参数。
参考设备系统720可以被配置成对照气象站710校准一个或多个参考设备，例如上面讨论的参考设备110。参考设备110可以通过使用会合方法相对于气象站710进行校准。更具体地，参考设备110可以在参考设备校准距离内，使得参考设备110的传感器可以测量与天气站710基本相同的与天气有关的参数。
参考设备系统720还可以最优地部署参考设备110。例如，参考设备系统720可以获取参考设备110的位置信息和校准数据，并确定在何处部署上述移动参考设备110m。附加地或替代地，参考设备系统720可以确保参考设备110与社区设备130的业务模式相匹配。作为示例，参考设备系统720可以确保参考设备正在匹配未校准社区设备的群集的加速和前进。
社区设备730可以与上面讨论的社区设备130相同，尽管可以使用任何合适的社区设备。例如，社区设备730可以包括蜂窝电话，平板，车辆，家庭天气监测站等。如下面更详细讨论的，社区设备730可以相对于参考设备系统720进行校准。
校准数据系统740可以被配置为存储，维护和/或执行与气象站710，参考设备系统720和/或社区设备730相关的校准数据和/或校准数据处理算法。例如，校准数据系统740可以包括上述传感器校准分级500和/或传感器模式600。
校准触发系统750可以被配置为存储，维护和/或执行校准触发算法和/或数据。例如，校准触发系统750可以被配置为获取并比较气象站710中的气象站和参考设备系统720的参考设备的GPS坐标，以确定气象站和参考设备之间的距离是否小于由气象站-参考设备时空线712表示的距离。
该比较可以考虑校准时间-持续时间。例如，气象站参考设备时空线712可以是气象站和参考设备之间的距离必须小于校准持续时间期间的距离。也就是说，当气象站和参考设备之间在校准时间-持续时间上的距离小于气象站-参考设备时空线712时，可能需要执行参考设备的校准。因此，参考设备系统-社区设备时空线722可以考虑校准时间阈值。
这些比较可以确定气象站115和参考设备110，以及参考设备110和社区设备130是否在空间上接近。作为示例并且更具体地，如果参考设备110能够相对于气象站115精确地校准，则气象站115和正相对于气象站115校准的参考设备110的校准配对在空间上是接近的。类似地，如果社区设备130在参考设备系统-社区设备时空线722内，则参考设备110和社区设备130的校准配对可以是时空上接近的，从而可以相对于参考设备110精确地校准社区设备130。
校准配对可以基于先前确定的测量值在空间上接近。例如，参考图2，靠近社区设备130的移动参考设备110m可以在保持测量值有效时间周期的测量值的位置处获取测量值。也就是说，可以存储可以对照其校准社区设备130的测量值，并且在测量值有效时间周期期间依赖该测量值进行将来的校准。该测量值可具有相关联的GPS坐标，其可用于确定移动参考设备110m与社区设备130之间的距离在校准持续时间内是否小于参考设备系统-社区设备时空线722，即使距离移动参考设备110m的先前位置被测量。结果，尽管移动参考设备110m和社区设备130之间的物理距离决不小于参考设备系统-社区设备时空线722，但是校准距离可以小于参考设备系统-社区设备时空线722。
图8示出了用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的参考设备方法800。如图8所示，在步骤810中，参考设备方法800可以提供一个或多个参考设备。一个或多个参考设备可以是上面讨论的参考设备110，尽管可以使用任何合适的参考设备。在步骤820中，参考设备方法800可以相对于气象站校准一个或多个参考设备。气象站可以是上面讨论的气象站115，尽管也可以使用任何合适的气象站。在步骤830中，参考设备方法800还可以将一个或多个参考设备配置为用作社区设备的校准参考。社区设备可以是上面讨论的社区设备130中的一个，尽管可以使用任何合适的社区设备。
提供一个或多个参考设备的步骤810可以包括提供移动参考设备和固定参考设备中的至少一个，例如上述的移动参考设备110m和/或固定参考设备110s。优选地，移动参考设备110m可以是期望可变和自适应校准覆盖的移动参考设备。在参考设备110的可预测位置数据可能需要例如更简单的校准触发算法的情况下，可能需要固定参考设备110s。
参考设备方法800还可以包括接收由气象站测量的与天气有关的参数的偏移值和测量值中的一个。例如，参考设备方法800可以在被配置为维护参考设备系统720的一个或多个参考设备110的校准数据的校准上执行。因此，可以由校准服务器存储偏移值和/或测量值。结果，由一个或多个参考设备110的参考设备的传感器提供的测量值可以被校正为更精确的值。该更精确的值随后可用于校准社区设备。
参考设备方法800还可以包括发送一个或多个参考设备的位置信息和接收气象站的位置信息中的至少一个，以确定是否可以相对于气象站校准一个或多个参考设备。例如，参考设备系统720的校准服务器可以被配置为确定一个或多个参考设备110的参考设备是否在气象站的参考设备校准距离阈值内。在相对于气象站校准参考设备期间，可以从气象站获取与天气有关的参数的偏移值和/或测量值。
参考设备方法800还可以包括发送参考设备的位置信息和接收社区设备的位置信息，以确定是否可以相对于参考设备校准社区设备。例如，如上所述相对于气象站校准的参考设备可以向校准服务器发送位置信息，例如与天气有关的参数的测量值的位置信息，以确定参考设备是否在社区设备的校准距离阈值和校准时间阈值内。
因此，参考设备方法800还可以包括提供和配置校准服务器以执行校准触发算法和校准算法中的至少一个，从而对照一个或多个参考设备校准社区设备。校准服务器可以是参考图2和11讨论的校准服务器120。配置校准服务器以执行触发算法可以包括配置校准服务器以接收参考设备的位置信息和接收社区设备的位置信息，并确定参考设备和社区设备是否在校准距离阈值内。
配置校准服务器以执行校准算法可以包括配置校准服务器以获取由测量与天气有关的参数的参考设备确定的测量值，获取由测量与天气有关的参数的社区设备确定的测量值，以及基于由参考设备确定的测量值与由社区设备确定的测量值的比较来确定偏移值。
图9示出了用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的校准数据方法900。如图9所示，在步骤910，校准数据方法900确定气象站的校准分级位置。气象站可以是上面讨论的气象站115，尽管可以使用任何合适的气象站。在步骤920中，校准数据方法900还可以确定参考设备的校准分级位置。参考设备可以是上面参考图2讨论的参考设备110中的一个，尽管可以使用任何合适的参考设备。在步骤930中，校准数据方法900可以确定社区设备的分级位置的校准。社区设备可以是上面参考图2讨论的社区设备130中的一个，尽管可以使用任何合适的社区设备。
校准数据方法900还可以包括相对于气象站校准参考设备和相对于参考设备校准社区设备。附加地或替代地，校准数据方法900可以存储具有气象站，参考设备和社区设备的校准分级的传感器校准分级。传感器校准分级还可以包括气象站，参考设备和社区设备中的至少一个的校准子分级。
校准数据方法900还可以存储和处理参考设备中的传感器的传感器模式。例如，校准数据方法900可以存储和处理参照图6描述的传感器模式600。作为示例，校准数据方法900可以存储通过对照图式中的气象站校准参考设备而确定的校准数据。如上所述，校准数据可以包括从气象站获取的偏移值或测量值中的一个。
校准数据方法900还可以存储和处理社区设备中的传感器的传感器模式。社区设备的传感器的传感器模式可以是上面讨论的传感器模式600，尽管可以采用任何合适的传感器模式。与用于参考设备的传感器的传感器模式类似，校准数据方法900可以在用于社区设备的传感器的传感器模式中存储校准数据，该校准数据可以包括从气象站获取的偏移值或测量值中的一个。
图10示出了用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的校准触发方法1000。如图10所示，在步骤1010，校准触发方法1000确定参考设备和社区设备之间的距离。在步骤1020中，校准触发方法1000将该距离与参考设备和社区设备之间的校准距离阈值进行比较。参考设备可以是上面讨论的参考设备110，而团体设备可以是上面讨论的团体设备130，尽管可以使用任何合适的参考设备和团体设备。如上所述，参考设备可以相对于气象站进行校准。
校准触发方法1000还可以包括确定参考设备和社区设备是否在校准时间阈值的校准距离阈值内。例如，校准算法，例如上面讨论的校准算法320b可能需要用于正确校准社区设备的校准时间阈值。换句话说，参考设备和社区设备必须在校准距离阈值内，以小于校准时间阈值。校准时间阈值可以被称为参考设备校准时间阈值。
校准触发方法1000还可以接收并比较参考设备的位置信息和社区设备的位置信息。例如，校准触发方法1000可以是校准触发系统750的校准服务器，其被配置为接收并比较参考设备的位置信息和社区设备的位置信息。参考设备的位置信息可以由参考设备提供，而社区设备的位置信息可以由社区设备提供，尽管可以采用任何合适的装置来确定参考设备的位置信息和社区设备的位置信息。
校准触发方法1000还可以确定参考设备的传感器是否是对社区设备的传感器的校准参考。例如，校准触发方法1000可以确定参考设备的传感器和社区设备的传感器是否被配置为测量相同的与天气有关的参数。作为示例，校准触发方法1000可以被配置为确定参考设备和社区设备是否都包括被配置为测量降水速率的传感器。校准触发方法1000还可以存储和处理校准触发算法，以确定参考设备和社区设备之间的时空接近度。
图11示出了用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的校准方法1100。如图11所示，在步骤1110，方法1100可以从气象站获取与天气有关的参数的测量值。方法1100采用的气象站可以是这里描述的气象站115，尽管也可以采用任何合适的气象站。在步骤1120中，方法1100可执行参考设备方法，例如上文参考图8描述的参考设备方法800。作为示例，步骤1120可以相对于气象站校准一个或多个参考设备。步骤1120还可以将一个或多个参考设备配置为用作社区设备的校准参考。方法1100还可以包括其它步骤。
例如，校准方法1100可以执行校准数据方法，例如上面参考图9描述的校准数据方法900。附加地或替代地，校准方法1100还可以包括校准触发方法，例如上面参考图10描述的校准触发方法1000。附加地或替代地，校准方法1100还可以相对于参考设备校准多个社区设备中的至少一个。
上述校准方法800-1100可以在参照图2描述的校准服务器120上执行。校准服务器120可以是由单个进程，单个存储器等组成的单个服务器。附加地或替代地，校准服务器120可以包括多组件，分布式资源等。举例来说，参考设备110和/或社区设备130中的处理器和/或存储器可用于执行上文论述的校准方法800-1000，如下文更详细论述。
图12示出了用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的校准服务器120。图12中还示出了通信地耦合到校准服务器120的气象站710和社区设备730。所示的气象站710由两个气象站115组成，尽管也可以使用更多或更少的气象站。气象站115包括被配置成测量与天气有关的参数的传感器。尽管可以使用更多或更少的社区设备130，但是社区设备730被示为由两个社区设备130组成。社区设备130被示出为包括传感器131，其被配置为测量天气相关参数和/或参数，从中可以推断出天气相关参数值。校准服务器120被示出为包括通信地耦合到存储器124的处理器122。
处理器122可以包括一个或多个处理器。例如，处理器122可以是服务器中的单个处理器。或者，处理器122可由多个彼此通信耦合的处理器或其部分组成。例如，处理器122可以包括气象站710，社区设备730，参考设备系统720的一个或多个参考设备110，校准数据系统740和/或校准触发系统750中的处理器的处理资源。作为示例，被配置为作为用于校准触发系统750的服务器操作的云服务可以被配置为接收社区设备730的社区设备的位置信息和参考设备系统720的参考设备110的位置信息，并确定社区设备是否在校准阈值内。
存储器124可以包括一个或多个存储器。例如，存储器124可以是服务器中的单板。或者，存储器124可由多个存储器或其部分组成，所述存储器或其部分经配置以存储校准相关信息。例如，存储器124可以由参考设备系统720的一个或多个参考设备110的存储器组成，参考设备系统720可以由校准服务器120用于校准数据系统740。因此，存储器124可以被配置为存储例如校准算法320b和/或校准触发算法320a。
校准系统100-400,700和校准方法800-1100可以管理用于获取天气信息的传感器的校准数据。例如，校准系统100可以包括参考设备110，其相对于气象站115被校准并且用于校准社区设备130。由于相对于精确和精确的气象站115进行校准，参考设备110也可以是精确和精确的。与气象站115相比，参考设备110可以在空间和时间上对社区设备130更广泛地可用。作为示例，具有机场的城市可以仅具有遍布400平方英里的几个气象站115，而同一城市可以具有分散在整个城市中的数百个参考设备。
校准系统700可以包括参考设备系统720，校准数据系统740和校准触发系统750以管理校准数据。例如，参考设备系统720可以通过考虑例如社区设备130的密度和分布来确保参考设备110的移动参考设备110m位于遍及地理位置的最佳位置。这可以增加校准时间的频率。参考设备系统720还可以例如匹配业务模式以优化校准时间。
校准数据系统740可以维护用于参考设备110和社区设备130的校准数据，以确保例如由于超过校准持续时间而不使用来自过时社区设备的数据。因此，来自社区设备130的超出校准的测量值不能用于例如天气预报。
校准触发系统750可以确保例如参考设备110和社区设备适合于校准算法并且在时空上接近。例如，校准触发系统750可以确定参考设备110的传感器是否适于校准社区设备130中的传感器。附加地或替代地，校准触发系统750可以确保参考设备110和社区设备130在校准距离阈值和校准时间阈值内。由校准触发系统750执行的这些和其它步骤可以确保社区设备被正确校准，以便提供与天气有关的参数的精确测量值。
上述实施例的详细描述不是发明人所预期的在本说明书范围内的所有实施例的详尽描述。实际上，本领域技术人员将认识到，上述实施例的某些元件可以被不同地组合或消除，以产生另外的实施例，并且这样的另外的实施例落入本说明书的范围和教导内。对于本领域的普通技术人员来说，还将显而易见的是，上述实施例可以全部或部分地组合，以在本说明书的范围和教导内创建另外的实施例。
因此，虽然这里为了说明的目的描述了特定的实施例，但是在本说明书的范围内，各种等同的修改是可能的，如相关领域的技术人员将认识到的。本文提供的教导可应用于使用气象数据来改善天气信息的其它系统和方法，而不仅仅是上述和附图中所示的实施例。因此，上述实施例的范围应该由所附权利要求确定。

Claims (50)

1.一种用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的参考设备系统(720)，其特征在于，所述参考设备系统(720)包括：
多个参考设备，其中，所述多个参考设备中的参考设备(110)被配置为相对于气象站(115)进行校准，并且用作社区设备(130)的校准参考。
2.根据权利要求1所述的参考设备系统(720)，其特征在于，所述多个参考设备中的所述参考设备(110)是移动参考设备(110m)和固定参考设备(110s)中的一个。
3.根据权利要求1所述的参考设备系统(720)，其特征在于，所述多个参考设备中的所述参考设备(110)被配置成从所述气象站(115)接收与天气有关的参数的偏移值和测量值中的一个。
4.根据权利要求1所述的参考设备系统(720)，其特征在于，所述多个参考设备中的所述参考设备(110)被配置为发送所述参考设备(110)的位置信息和接收所述气象站(115)的位置信息中的一个，以确定所述参考设备(110)是否能够相对于所述气象站(115)被校准。
5.根据权利要求1所述的参考设备系统(720)，其特征在于，所述多个参考设备中的所述参考设备(110)被配置为发送所述参考设备(110)的位置信息和接收所述社区设备(130)的位置信息中的一个，以确定所述社区设备(130)是否能够相对于所述参考设备(110)被校准。
6.根据权利要求1所述的参考设备系统(720)，其特征在于，还包括校准服务器(120)，所述校准服务器(120)被配置为执行触发算法和校准算法中的至少一个。
7.根据权利要求6所述的参考设备系统(720)，其特征在于，所述校准服务器(120)被配置为执行所述触发算法包括，所述校准服务器(120)被配置为接收所述参考设备(110)的位置信息和接收所述社区设备(130)的位置信息并确定所述参考设备(110)和所述社区设备(130)是否在校准距离阈值内。
8.根据权利要求6所述的参考设备系统(720)，其特征在于，所述校准服务器(120)被配置为执行所述校准算法包括，所述校准服务器(120)被配置为：
获取由测量天气相关参数的所述参考设备(110)确定的测量值；
获取由测量天气相关参数的所述社区设备(130)确定的测量值；和
基于由所述参考设备确定的测量值与由所述社区设备确定的测量值的比较来确定偏移值(130)。
9.一种用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的参考设备方法，其特征在于，所述参考设备方法包括：
提供一个或多个参考设备；
相对于气象站校准所述一个或多个参考设备；和
配置所述一个或多个参考设备用作社区设备的校准参考。
10.根据权利要求9所述的参考设备方法，其特征在于，提供所述一个或多个参考设备包括提供移动参考设备和固定参考设备中的至少一个。
11.根据权利要求9所述的参考设备方法，其特征在于，还包括接收由所述气象站测量的与天气有关的参数的偏移值和测量值中的一个。
12.根据权利要求9所述的参考设备方法，其特征在于，还包括发送所述一个或多个参考设备的位置信息和接收所述气象站的位置信息中的至少一个，以确定所述一个或多个参考设备是否能够相对于所述气象站被校准。
13.根据权利要求9所述的参考设备方法，其特征在于，还包括发送所述参考设备的位置信息和接收所述社区设备的位置信息中的至少一个，以确定所述社区设备是否能够相对于所述参考设备被校准。
14.根据权利要求9所述的参考设备方法，其特征在于，还包括提供和配置校准服务器以执行触发算法和校准算法中的至少一个，从而相对于所述一个或多个参考设备校准所述社区设备。
15.根据权利要求14所述的参考设备方法，其特征在于，配置所述校准服务器以执行所述触发算法包括，配置所述校准服务器以接收所述参考设备的位置信息和接收所述社区设备的位置信息，并确定所述参考设备和所述社区设备是否在校准距离阈值内。
16.根据权利要求14所述的参考设备方法，其特征在于，配置所述校准服务器以执行所述校准算法包括配置所述校准服务器以：
获取由测量天气相关参数的所述参考设备确定的测量值；
获取由测量天气相关参数的所述社区设备确定的测量值；和
基于由所述参考设备确定的测量值与由所述社区设备确定的测量值的比较来确定偏移值。
17.一种校准数据系统(740)，其特征在于，用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据，所述校准数据系统(740)包括：
被配置为确定气象站(115)的校准分级位置的校准服务器(120)，被配置为相对于所述气象站(115)进行校准的参考设备(110)，以及被配置为相对于所述参考设备(110)进行校准的社区设备(130)。
18.根据权利要求17所述的校准数据系统(740)，其特征在于，所述校准服务器(120)还被配置为执行以下操作中的至少一个：相对于所述气象站(115)校准所述参考设备(110)，以及相对于所述参考设备(110)校准社所述区设备。
19.根据权利要求17所述的校准数据系统(740)，其特征在于，所述校准服务器(120)还被配置为存储所述气象站(115)、所述参考设备(110)和所述社区设备(130)的传感器校准分级(500)。
20.根据权利要求19所述的校准数据系统(740)，其特征在于，所述传感器校准分级(500)还包括固定的气象站(510)、参考设备(520)和社区设备(530)中的至少一个的校准子分级。
21.根据权利要求17所述的校准数据系统(740)，其特征在于，所述校准服务器(120)还被配置为存储和处理在所述参考设备(110)中的传感器的传感器模式。
22.根据权利要求21所述的校准数据系统(740)，其特征在于，所述校准服务器(120)被配置成处理所述参考设备(110)中的所述传感器的所述传感器模式包括将通过对照的所述气象站(115)校准所述参考设备(110)而确定的校准数据存储在所述传感器模式中。
23.根据权利要求17所述的校准数据系统(740)，其特征在于，所述校准服务器(120)还被配置为存储和处理在所述社区设备(130)中的传感器的传感器模式。
24.一种用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的校准数据方法，其特征在于，所述校准数据方法包括：
确定气象站、被配置为相对于所述气象站进行校准的参考设备的校准分级位置，以及被配置为相对于所述参考设备进行校准的社区设备的校准分级位置。
25.根据权利要求24所述的校准数据方法，其特征在于，还包括相对于所述气象站校准所述参考设备，并且相对于所述参考设备校准所述社区设备。
26.根据权利要求24所述的校准数据方法，其特征在于，还包括存储具有所述气象站、所述参考设备和所述社区设备的校准分级的传感器校准分级。
27.根据权利要求26所述的校准数据方法，其特征在于，所述传感器校准分级还包括气象站、参考设备和社区设备中的至少一个的校准子分级。
28.根据权利要求24所述的校准数据方法，其特征在于，还包括存储和处理所述参考设备中的传感器的传感器模式。
29.根据权利要求28所述的校准数据方法，其特征在于，处理所述参考设备中的所述传感器的所述传感器模式包括将通过对照的所述气象站校准所述参考设备而确定的校准数据存储在所述传感器模式中。
30.根据权利要求24所述的校准数据方法，其特征在于，还包括存储和处理所述社区设备中的传感器的传感器模式。
31.一种校准触发系统(750)，其特征在于，用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据，所述校准触发系统(750)包括：
校准服务器(120)，被配置为确定参考设备(110)和社区设备(130)之间的距离，将所述距离与所述参考设备(110)和所述社区设备(130)之间的校准距离阈值进行比较，其中所述参考设备(110)相对于气象站(115)进行校准。
32.根据权利要求31所述的校准触发系统(750)，其特征在于，所述校准服务器(120)还被配置为确定所述参考设备(110)和所述社区设备(130)在预定时间间隔内是否在所述校准距离阈值内。
33.根据权利要求31所述的校准触发系统(750)，其特征在于，所述校准服务器(120)被配置为确定所述参考设备(110)和所述社区设备(130)之间的距离，包括所述校准服务器(120)被配置为接收并比较所述参考设备(110)的位置信息和所述社区设备(130)的位置信息。
34.根据权利要求33所述的校准触发系统(750)，其特征在于，所述参考设备(110)的位置信息由所述参考设备提供，并且所述社区设备(130)的位置信息由所述社区设备(130)提供。
35.根据权利要求31所述的校准触发系统(750)，其特征在于，所述校准服务器(120)还被配置为确定所述参考设备(110)的传感器是否是对所述社区设备(130)的传感器的校准参考。
36.根据权利要求31所述的校准触发系统(750)，其特征在于，所述校准服务器(120)还被配置为存储和处理校准触发算法，以确定所述参考设备(110)和所述社区设备(130)之间的距离。
37.一种用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的校准触发方法，其特征在于，所述校准触发方法包括：
确定参考设备与社区设备之间的距离；和
将所述距离与所述参考设备与所述社区设备之间的校准距离阈值进行比较；
其中所述参考设备相对于气象站校准。
38.根据权利要求37所述的校准触发方法，其特征在于，还包括确定所述参考设备和所述社区设备在预定时间间隔内是否在所述校准距离阈值内。
39.根据权利要求37所述的校准触发方法，其特征在于，确定所述参考设备与所述社区设备之间的所述距离，包括接收并比较所述参考设备的位置信息与所述社区设备的位置信息。
40.根据权利要求39所述的校准触发方法，其特征在于，所述参考设备的位置信息由所述参考设备提供，并且所述社区设备的位置信息由所述社区设备提供。
41.根据权利要求37所述的校准触发方法，其特征在于，还包括确定所述参考设备的传感器是否是对所述社区设备的传感器的校准参考。
42.根据权利要求37所述的校准触发方法，其特征在于，还包括存储和处理校准触发算法，以确定所述参考设备和所述社区设备之间的距离。
43.一种校准系统(700)，其特征在于，用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据，所述校准系统(700)包括：
气象站(710)；和
如上述权利要求1至8中任一项所述的参考设备系统(720)。
44.根据权利要求43所述的校准系统(700)，其特征在于，还包括前述权利要求17至23中任一项所述的校准数据系统(740)。
45.根据权利要求43和44中任一项所述的校准系统(700)，其特征在于，还包括前述权利要求31至36中任一项所述的校准触发系统(750)。
46.根据前述权利要求43至45中任一项所述的校准系统(700)，其特征在于，还包括多个社区设备(730)，其中所述多个社区设备(730)中的至少一个被配置为相对于所述参考设备系统(720)的参考设备进行校准。
47.一种用于生成和管理用于获取天气信息的传感器的校准数据的校准方法，其特征在于，所述校准方法包括：
使用气象站获取与天气有关的参数的测量值；和
根据权利要求9至16中任一项所述的参考设备方法。
48.根据权利要求47所述的校准方法，其特征在于，还包括前述权利要求24至30中任一项所述的校准数据方法。
49.根据权利要求47和48中的一项所述的校准方法，其特征在于，还包括前述权利要求37至42中的任一项所述的校准触发方法。
50.根据权利要求47至49中任一项所述的校准方法，其特征在于，还包括相对于所述参考设备校准所述多个社区设备中的至少一个。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3008501B1 (en) * 2013-06-11 2019-10-16 Signify Holding B.V. A method of calibrating a sensor
US9952354B2 (en) * 2015-09-11 2018-04-24 At&T Intellectual Property I, L.P. User equipment local barometric calibration
US10605633B2 (en) * 2015-10-08 2020-03-31 Aclima, Inc. Distributed sensor calibration
US11143532B2 (en) * 2017-10-19 2021-10-12 International Business Machines Corporation Adaptive calibration of sensors through cognitive learning
FI128841B (en) * 2018-03-22 2021-01-15 Univ Helsinki Sensor calibration

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