[发明专利]基于频谱感知的智能车联物联网监控系统及监控方法有效
申请号: | 201510595894.8 | 申请日: | 2015-09-17 |
公开(公告)号: | CN105099850B | 公开(公告)日: | 2018-06-12 |
发明(设计)人: | 郑紫微;胡峰 | 申请(专利权)人: | 宁波大学 |
主分类号: | H04L12/46 | 分类号: | H04L12/46;H04L29/08;H04W84/18 |
代理公司: | 宁波诚源专利事务所有限公司 33102 | 代理人: | 刘凤钦 |
地址: | 315211 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 频谱感知 信噪比 频谱感知模块 中央处理器 监控平台 监控系统 检测结果 空闲频段 融合模块 智能车辆 物联网 智能车 云端 周围通信环境 传输视频 频段占用 实时监测 数据通信 通信频段 协作检测 监控 空闲 占用 融合 检测 通信 | ||
1.基于频谱感知的智能车联物联网监控方法,用于基于频谱感知的智能车联物联网监控系统,智能车联物联网监控系统包括智能车辆和云端监控平台,其中,
所述智能车辆上设置有第一中央处理器以及分别连接第一中央处理器的蓝牙通信模块、第一LTE通信模块、频谱感知融合模块、具有信噪比检测功能的频谱感知模块、速度检测模块、GPS定位模块、第一GIS模块、面部识别模块、指纹识别器、音频播放器、摄像头、液晶显示屏和存储器;所述频谱感知模块连接频谱感知融合模块,且所述频谱感知模块至少具有三个;所述GPS定位模块、第一GIS模块分别连接液晶显示屏;所述液晶显示屏分别连接蓝牙通信模块和第一LTE通信模块;所述蓝牙通信模块、第一LTE通信模块、速度检测模块、GPS定位模块、第一GIS模块、面部识别模块、指纹识别器和摄像头分别连接存储器;
所述云端监控平台包括第二中央处理器及分别连接第二中央处理器的第二LTE通信模块、第二GIS模块、显示器、音频输入装置和储存器,所述第二LTE通信模块分别连接第二GIS模块和储存器,所述第二GIS模块分别连接所述显示器和储存器;
其特征在于,所述智能车联物联网监控方法依次包括如下步骤:
(1)智能车辆与云端监控平台通过第一LTE通信模块、第二LTE通信模块建立通信连接;
(2)智能车辆上的面部识别模块和指纹识别器分别采集驾驶人员的面部信息、指纹信息,并与存储器中预存驾驶人员信息存在一致时,则将识别成功结果发送至第一中央处理器和云端监控平台;
(3)第一中央处理器分别命令摄像头、GPS定位模块和第一GIS模块启动,摄像头录制的视频数据以及GPS定位模块获取的定位数据保存到存储器中,第一GIS模块根据存储器中的定位数据,得到智能车辆的轨迹路线,并由液晶显示屏显示给驾驶人员;
(4)当智能车辆与云端监控平台传输存储器中的数据以及进行视频数据通信时,则由第一中央处理器命令频谱感知模块启动,由频谱感知模块将其检测的频谱检测结果、信噪比数据一起发送给频谱感知融合模块;
(5)频谱感知融合模块根据接收到的各频谱感知模块的频谱检测结果及对应的信噪比进行协作检测,然后根据协作检测结果,获取当前处于空闲状态的频段值,并将该空闲状态的频段值发送给第一中央处理器,其中,所述频谱感知融合模块对各频谱感知模块检测结果的融合过程依次包括如下步骤:
(5-1)设定频谱感知模块为CRi,且频谱感知模块的数量为N,频谱感知融合模块为FC,N个频谱感知模块CRi分别独立地获取自身的信噪比SNRi和频谱检测结果,并分别将获取的信噪比SNRi和频谱检测结果发送至频谱感知融合模块FC,其中,频谱检测结果包括频谱感知模块CRi的检测概率Pd,i以及虚警概率Pf,i,i=1,2,…,N且N≥3;N=2m+1,m∈Z+;
(5-2)频谱感知融合模块FC接收各频谱感知模块CRi发送来的信噪比SNRi和频谱检测结果,并判断信噪比SNRi大于预设的信噪比筛选值SNRWall时,选择此时信噪比对应的频谱感知模块为参与协作检测的初选频谱感知模块,并执行步骤(5-3);否则,选择具有最高信噪比的频谱感知模块所对应的频谱检测结果为频谱感知融合模块FC的最终检测结果;
(5-3)根据参与协作检测的初选频谱感知模块的信噪比和检测概率,计算各初选频谱感知模块的可靠度ψi以及所有初选频谱感知模块信噪比平方和的平方根值初选频谱感知模块的数量为N',且N'≤N,其中,初选频谱感知模块的可靠度ψi、信噪比平方和的平方根值的计算公式如下:
(5-4)频谱感知融合模块FC分别依次计算步骤(5-3)中各初选频谱感知模块信噪比SNR'i与所有初选频谱感知模块信噪比平方和的平方根值之间的商值ηi,以及所得商值ηi的归一化值η'i,其中,
商值ηi和归一化值η'i的计算公式如下:
其中,ηmax表示N'个商值中的最大值,ηmin表示N'个商值中的最小值;
(5-5)频谱感知融合模块FC计算、获取信噪比预设阈值λ、信噪比最佳阈值λoptimal,以及初选频谱感知模块CRi的可靠度ψj,计算各初选频谱感知模块CR'i的联合筛选参数值χi,并选定参与协作的终选频谱感知模块:
(a)频谱感知融合模块FC根据接收的N'个初选频谱感知模块CR'i对应的信噪比,获取初选频谱感知模块信噪比中的信噪比最大值,记该信噪比最大值为SNR'max;
(b)以获取的信噪比最大值SNR'max为参考,并将信噪比最大值SNR'max分别与N'个初选频谱感知模块CR'i的信噪比SNR'i作商处理,计算得到各初选频谱感知模块信噪比SNR'i所对应的初始阈值λi,其中,
λi=|SNR'max/SNR'i|,i=1,2,…,N';
(c)根据各初选频谱感知模块CR'i的可靠度ψi和信噪比商值的归一化值η'i,计算各初选频谱感知模块CR'i的联合筛选参数值χi,并根据联合筛选参数值χi,选取参与协作的终选频谱感知模块CR”j,其中,终选频谱感知模块CR”j的数量为M,联合筛选参数值
若联合筛选参数值χi位于预设数值区间范围[χa,χb]内,即χa≤χi≤χb时,则选取该联合筛选参数值χi对应的初选频谱感知模块为终选频谱感知模块,并参与协作检测;否则,该初选频谱感知模块不予选取;
(d)根据步骤(c)中的联合筛选参数值χi,获取M个终选频谱感知模块CR”j分别在OR准则和AND准则下的协作检测性能曲线,其中,
OR准则:
AND准则:
其中,Pd,j为第j个终选频谱感知模块CR”j的检测概率,Pfa,j为第j个终选频谱感知模块CR”j的虚警概率;Qd为协作检测后的全局检测概率,Qfa为协作检测后的全局虚警概率;ωj表示信噪比SNR”j的权重系数,SNR”j是第j个终选频谱感知模块CR”j的信噪比,SNR”max表示M个终选频谱感知模块的信噪比最大值,SNR”min表示M个终选频谱感知模块的信噪比最小值;
(e)根据OR准则和AND准则下的协作检测性能曲线,分别得到在OR准则和AND准则下的最佳检测性能值Q(OR,d)-max和Q(AND,d)-max,并取Q(OR,d)-max和Q(AND,d)-max中最大值为最佳检测性能值Qd-max,以该最佳检测性能值Qd-max所对应的信噪比预设阈值为信噪比最佳阈值,其中记信噪比最佳阈值为λoptimal,最佳检测性能值即为全局检测概率Qd中的最大值;
(5-6)根据获取的信噪比最佳阈值λoptimal,得到该信噪比最佳阈值λoptimal对应的终选频谱感知模块CR”,获取该终选频谱感知模块CR”的调整因子α以及其他M-1个终选频谱感知模块CR”k的调整因子αk,并分别根据调整因子α、αk对应调整终选频谱感知模块CR”、CR”k的虚警概率,其中,终选频谱感知模块CR”调整后的虚警概率记为Pfa,终选频谱感知模块CR”k调整后的虚警概率记为Pfa,k;
Pfa,k=αk·Pfa,k=1,2,…,M-1;
其中,αk为终选频谱感知模块CR”k的调整因子,用来根据终选频谱感知模块CR”k自身的信噪比实现对其虚警概率大小的调整;SNR”j为第j个终选频谱感知模块CR”j的信噪比;
(5-7)根据步骤(5-6)中获取的M个终选频谱感知模块的调整因子αj以及对应调整后的虚警概率Pfa,j,计算终选频谱感知模块CR”j调整后的判决阈值λ'j和检测概率Pd,j,其中,
其中,N1为采样点数;为高斯白噪声的方差;
(5-8)根据M个终选频谱感知模块调整后的检测概率Pd,j,以可靠度加权的OR准则进行协作检测,并以协作检测后的全局检测概率为频谱感知融合模块FC的最终检测结果,得到处于空闲状态的频段值;
(6)第一中央处理器接收频谱感知融合模块发送来的处于空闲状态的频段值,并命令第一LTE通信模块切换到该频段上进行通信,以完成智能车辆与云端监控平台之间的数据传输,所述传输的数据包括存储器中保存的GPS定位数据、视频数据;
(7)云端监控平台接收智能车辆发送来的数据,并存储至储存器中,然后由第二GIS模块调用储存器中的GPS定位数据,得出智能车辆的轨迹线路,并由显示器显示。
2.根据权利要求1所述的基于频谱感知的智能车联物联网监控方法,其特征在于,所述步骤(5-8)中可靠度加权的OR准则如下:
其中,Pd,t为第t个重新选择的终选频谱感知模块CR”'t的检测概率,Pfa,t为第t个重新选择的终选频谱感知模块CR”'t的虚警概率;Q'd为协作检测后的全局检测概率,Q'fa为协作检测后的全局虚警概率;M'为重新选择的终选频谱感知模块的数目;ω't为重新选择的终选频谱感知模块CR”'t的加权系数。
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