[发明专利]一种采用最近邻算法的超声波距离传感器阵列误差修正方法在审
申请号: | 201410531812.9 | 申请日: | 2014-10-10 |
公开(公告)号: | CN104268422A | 公开(公告)日: | 2015-01-07 |
发明(设计)人: | 王闯;赵庶林;戴鸿君;于治楼 | 申请(专利权)人: | 浪潮集团有限公司 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人: | 姜明 |
地址: | 250100 山东*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: |
本发明提供一种采用最近邻算法的超声波距离传感器阵列误差修正方法,传感器阵列采用多个同性质的传感器或者多个种类的传感器对同一物体进行测试,并对该传感器阵列的测试数据进行算法处理,得到最优的测试结果。针对超声波距离传感器阵列的误差修正实现,提出了相邻算法的误差修正方法。基本思想是如果在某一时刻,检测出某一个传感器Xi故障,那么利用相邻算法找到距离Xi最近的正常相邻传感器集合 |
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搜索关键词: | 一种 采用 近邻 算法 超声波 距离 传感器 阵列 误差 修正 方法 | ||
【主权项】:
一种采用最近邻算法的超声波距离传感器阵列误差修正方法, 其特征在于,在某一时刻,检测出某一个传感器 xi 故障,那么利用相邻算法找到距离 xi 最近的正常相邻传感器集合
,利用相邻传感器集合的测量值估算传感器 xi的测量值,具体步骤如下:(1)学习模式,获取相邻标准差矩阵;在学习模式中,根据精确值与测试数据流,得到误差向量,利用数据处理中心的最近相邻算法处理,得到相邻标准差矩阵;(2)操作模式,在操作模式中,如果检测出某一个传感器发送故障,利用学习模式得到的相邻标准差矩阵,结合该故障传感器的相邻传感器集合的测量值,来估计出该故障传感器的测量值。
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