[发明专利]GNSS故障仿真模型精度评估方法、装置、介质及产品在审
申请号: | 202210910812.4 | 申请日: | 2022-07-29 |
公开(公告)号: | CN115358142A | 公开(公告)日: | 2022-11-18 |
发明(设计)人: | 张文宇;陈金培;冯绍军;陈杰;知男 | 申请(专利权)人: | 千寻位置网络有限公司;千寻位置网络(浙江)有限公司 |
主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G06N20/00 |
代理公司: | 北京东方亿思知识产权代理有限责任公司 11258 | 代理人: | 彭琼 |
地址: | 200438 上海市杨浦区国权北*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | gnss 故障 仿真 模型 精度 评估 方法 装置 介质 产品 | ||
1.一种GNSS故障仿真模型精度评估方法,其特征在于,所述方法包括:
从待评估的GNSS故障仿真模型对应的真实故障数据中获取K个真实故障数据,其中,所述真实故障数据属于同一GNSS故障类型,K为正整数;
从所述GNSS故障仿真模型生成的仿真故障数据中获取M个仿真故障数据,其中,M为正整数;
根据所述K个真实故障数据所对应的真实数据分布和所述M个仿真故障数据所对应的仿真数据分布,计算所述真实数据分布和所述仿真数据分布之间的第一推土机距离;
根据所述第一推土机距离,确定用于评估所述GNSS故障仿真模型精度的第一量化因子;
根据所述第一量化因子,评估所述GNSS故障仿真模型的精度。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一推土机距离,确定用于评估所述GNSS故障仿真模型精度的第一量化因子,包括:
根据如下公式确定所述第一量化因子,
其中,σ为所述第一量化因子,Wf为所述第一推土机距离,n为故障数据的维度。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一量化因子,评估所述GNSS故障仿真模型的精度,包括:
计算两组真实故障数据的真实数据分布之间的第二推土机距离,其中,所述两组真实故障数据和所述K个真实故障数据属于同一GNSS故障类型;
根据所述第二推土机距离,确定所述两组真实故障数据的真实数据分布对应的第二量化因子;
根据所述第一量化因子和所述第二量化因子,确定所述GNSS故障仿真模型的模型评分;
根据所述模型评分,评估所述GNSS故障仿真模型的精度。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一量化因子和所述第二量化因子,确定所述GNSS故障仿真模型的模型评分,包括:
根据所述第一量化因子和所述第二量化因子,确定所述第一量化因子相对于所述第二量化因子的增幅;
根据所述增幅,确定所述GNSS故障仿真模型的模型评分。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一量化因子和所述第二量化因子,确定所述GNSS故障仿真模型的模型评分,包括:
计算所述第一量化因子和所述第二量化因子的差值以及所述第一量化因子和所述第二量化因子的和值;
根据所述差值和所述和值,确定所述GNSS故障仿真模型的模型评分。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述待评估的GNSS故障仿真模型为多个GNSS故障仿真模型中的任一个GNSS故障仿真模型,多个GNSS故障仿真模型对应的故障数据的维度不同。
7.一种GNSS故障仿真模型精度评估装置,其特征在于,所述装置包括:
第一获取模块,用于从待评估的GNSS故障仿真模型对应的真实故障数据中获取K个真实故障数据,其中,所述真实故障数据属于同一GNSS故障类型,K为正整数;
第二获取模块,用于从所述GNSS故障仿真模型生成的仿真故障数据中获取M个仿真故障数据,其中,M为正整数;
计算模块,用于根据所述K个真实故障数据所对应的真实数据分布和所述M个仿真故障数据所对应的仿真数据分布,计算所述真实数据分布和所述仿真数据分布之间的第一推土机距离;
确定模块,用于根据所述第一推土机距离,确定用于评估所述GNSS故障仿真模型精度的第一量化因子;
评估模块,用于根据所述第一量化因子,评估所述GNSS故障仿真模型的精度。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述确定模块具体用于:
根据如下公式确定所述第一量化因子,
其中,σ为所述第一量化因子,Wf为所述第一推土机距离,n为故障数据的维度。
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