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    重庆时时彩新手群: 一种基于传感器阵列和动态优化的火源定位方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410223619.9

    申请日:

    2014.05.23

    公开号:

    CN103969699A

    公开日:

    2014.08.06

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||专利申请权的转移IPC(主分类):G01V 9/00变更事项:申请人变更前权利人:宁波继明电器有限公司变更后权利人:宁波飞拓电器有限公司变更事项:地址变更前权利人:315324 浙江省宁波市慈溪市周巷镇企业路546号变更后权利人:315324 浙江省宁波市慈溪市周巷镇企业路546号登记生效日:20150615|||实质审查的生效IPC(主分类):G01V 9/00申请日:20140523|||公开
    IPC分类号: G01V9/00 主分类号: G01V9/00
    申请人: 宁波继明电器有限公司
    发明人: 杜明; 葛泉波; 汤显峰; 黄燕章
    地址: 315324 浙江省宁波市慈溪市周巷镇企业路546号
    优先权:
    专利代理机构: 杭州求是专利事务所有限公司 33200 代理人: 杜军
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410223619.9

    授权公告号:

    103969699B|||||||||

    法律状态公告日:

    2017.05.03|||2015.07.01|||2014.09.03|||2014.08.06

    法律状态类型:

    授权|||专利申请权、专利权的转移|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及一种基于传感器阵列和动态优化的火源定位方法。本发明方法首先将传感器阵列内采集的温度信号转化为方位角估计;接着利用数理统计方法计算传感器阵列融合角度估计值及其方差;再则根据解析几何知识求得火源定位区域的边界顶点坐标;然后根据边界顶点坐标信息建立动态优化目标函数;最后利用凸优化工具CVX解算出火源的位置。本发明提出的基于动态优化的方法能同时计算火源坐标和定位误差半径。因此,相较于传统的定位方法,新方法在保证估计精度的同时,更加合理有效。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于传感器阵列和动态优化的火源定位方法,其特征在于该方法包括以下步骤:
    步骤1:搭建传感器阵列组
    布置两个温度传感器阵列A和B,每个阵列分别由四个负温度系数温度传感器构成;将两个温度传感器阵列A和B布置在房间天花板任意一侧靠边的位置,距离为L;
    步骤2:温度信号采集与预处理
    采用远场定位原理,阵列A和阵列B分别将采集到的温度信号转化为角度估计和方差分别为和其中k为离散时间标记;
    步骤3:确定火源定位区域边界顶点坐标
    利用阵列A和阵列B的角度估计结果,将火源定位在一个四边形区域内,采用解析几何方法求解各个顶点的坐标(xi,yi),其中i=1,2,3,4;
    步骤4:建立动态优化目标函数
    设火灾发生的源点坐标为(xs,ys),有效估计误差半径为R;根据步骤3中获得的边界顶点坐标(xi,yi),建立动态优化目标函数为minR2,约束条件为:(xs-xi)2+(ys-yi)2≤R2,其中min表示最小化函数;
    步骤5:利用CVX工具包求解步骤4中建立的优化问题,并输出最终结果。

    说明书

    说明书一种基于传感器阵列和动态优化的火源定位方法
    技术领域
    本发明属于火灾定位技术领域,具体涉及一种基于传感器阵列和动态优化的火源定位方法。
    背景技术
    随着我国经济建设的飞速发展,城市化建设的日新月异,社会城市化的趋势越来越明显。人口的大量聚集,建筑、财产和工业的相对集中,给火灾的发生带来了日益严重的隐患,并加重了火灾发生时所造成的危害。在火灾发生初期准确、可靠地探测到火灾并采取相应的措施,是减少火灾造成的损失的一种有效途径。因此,火灾源点定位技术成为火灾自动探测和自动扑救中间的重要环节,也为人员疏散提供可行路径。
    现有的火灾定位方法或系统以图像型火灾定位探测系统为主,但是该类系统不适宜在私密性场所或不希望受到外界注视的场合下使用,因而基于温度传感器阵列的火灾定位方法研究逐渐成为主流。这种火灾定位系统主要应用于受限空间内的火灾定位,与图像形火灾定位系统相比价格非常低廉,便于施工安装,可以很好的?;な鼙;で虻娜嗽焙筒莆锏囊桨踩?,符合人性化设计的需要。
    Thomas Kaiser在2000年发表了基于温度传感器阵列的火灾探测方法,此后该方法便成为火灾源点早期定位的主要方法之一。葛泉波等人提出基于传感器阵列统计特征的火源定位方法(专利号: ZL201110175035.5),该方法基于统计建模思想扩展估计,改善了原有方法的定位估计精度。不足的是,这一方法必须首先估计火源位置,接着才能以火源位置为圆心,近似解算出估计误差半径。事实上,这种设计思想的合理性在理论上并不能得到保证,还需在实践中加以验证。
    发明内容
    本发明的目的在于针对现有基于传感器阵列定位技术的不足,提供一种基于传感器阵列和动态优化的火源定位方法。
    本发明方法首先将传感器阵列内采集的温度信号转化为方位角估计;接着利用数理统计方法计算传感器阵列融合角度估计值及其方差;然后根据解析几何知识求得火源定位区域的边界顶点坐标;最后根据边界顶点坐标信息建立动态优化目标函数,利用凸优化工具CVX解算出火源的位置。具体包括以下步骤:
    步骤1:搭建传感器阵列组
    布置两个温度传感器阵列A和B,每个阵列分别由4个负温度系数温度传感器构成;将两个传感器阵列A和B布置在房间天花板任意一侧靠边的位置,距离为L。
    步骤2:温度信号采集与预处理
    采用远场定位原理,阵列A和阵列B分别将采集到的温度信号转化为角度估计和方差分别为和其中k为离散时间标记。
    步骤3:确定火源定位区域边界顶点坐标
    利用阵列A和阵列B的角度估计结果,可将火源定位在一个四边形 区域内。采用解析几何方法求解各个顶点的坐标(xi,yi),其中i=1,2,3,4。
    步骤4:建立动态优化目标函数
    设火灾发生的源点坐标为(xs,ys),有效估计误差半径为R。根据步骤3中获得的边界顶点坐标(xi,yi),可建立动态优化目标函数为minR2,约束条件为:(xs-xi)2+(ys-yi)2≤R2,(i=1,2,3,4),其中min表示最小化函数。
    步骤5:利用CVX工具包求解步骤4中建立的优化问题,并输出最终结果。
    本发明有益效果:传统的定位方法需先估算火源坐标,然后利用角平分线方法进一步求解误差范围。本发明提出的基于动态优化的方法能同时计算火源源点坐标和定位误差半径。因此,相较于传统的定位方法,新方法更加合理有效。
    附图说明
    图1为双传感器阵列火源定位原理图
    图2为本发明方法流程图
    具体实施方式
    下面结合附图和实施例对本发明做进一步说明。
    基于双传感器阵列的火源定位原理如图1所示。阵列A和阵列B均由4个负温度系数传感器构成。假设阵列内各传感器之间的距离远小于阵列之间的距离L,也远小于阵列与火源之间的距离。一般而言,将传感器阵列布置在静风受限空间天花板一端靠近角落的位置。
    基于传感器阵列和动态优化的火源动态定位方法流程如图2所示。当 火灾发生时,传感器阵列内各个温度传感器将采集的温度信号发送到上位机处理,获得对应的角度估计信号;接着利用数理统计方法计算传感器阵列融合角度估计值及其方差;再则根据解析几何知识求得火源定位区域的边界顶点坐标;然后根据边界顶点坐标信息建立动态优化目标函数;最后利用凸优化工具CVX解算出火源的位置。下面结合火源定位原理图和该流程,详细介绍各个实施步骤。
    步骤1:设置初始参数
    如图1所示,设置阵列A的坐标值(xA,yA),则阵列B的坐标值(xB,yB)可表示为(xA+L,yA),选择参考坐标系,使阵列A和B的坐标值均位于第一象限。
    步骤2:温度信号采集与预处理
    对于传感器阵列A,采用远场定位原理,可将k时刻阵列内采集到温度信号转换成3个方位角估计其中j=1,2,3。根据数理统计知识,阵列A的方位角融合估计及其方差为
    α^A(k)=13Σj=13α^A,j(k)σA2(k)=12Σj=13[α^A,j(k)-α^A(k)]2---(1)]]>
    类似地,对于传感器和阵列B,可将k时刻阵列内采集到温度信号转换成3个方位角估计其中j=1,2,3。那么,阵列B的方位角融合估计及其方差为
    α^B(k)=13Σj=13α^B,j(k)σB2(k)=12Σj=13[α^B,j(k)-α^B(k)]2---(2)]]>
    步骤3:确定火源定位区域边界顶点坐标
    如图1所示,令α^AU(k)=α^A(k)+σA(k),]]>α^AL(k)=α^A(k)+σA(k);]]>α^BU(k)=α^B(k)+σB(k),]]>α^BU(k)=α^B(k)+σB(k);]]>则火灾源点一定落在四边形C1C2C3C4区域内。显然,各个顶点的坐标(xi,yi)(i=1,2,3,4)可依据解析几何方法求解,具体过程如下:
    首先,令直线li的斜率为ki,(i=1,2,3,4),则有
    k1=tan[α^AL(k)]k2=tan[α^AU(k)]k3=tan[α^BL(k)]k4=tan[α^BU(k)]---(3)]]>
    上式中,tan表示正切函数。
    顶点C1为直线l1和l4的交点,因此(x1,y1)满足
    (y1-yA)=k1(x1-xA)(y1-yB)=k4(k1-xB)---(4)]]>
    求解上述二元一次方程组,可得
    x1=k1xA-k4-xB-(yA-yB)k1-k4y1=yAk1-yBk4-(xA-xB)1k1-1k4---(5)]]>
    顶点C2为直线l2和l4的交点,因此(x2,y2)满足
    (y2-yA)=k2(x2-xA)(y2-yB)=k4(x2-xB)---(6)]]>
    求解上述二元一次方程组,可得
    x2=k2xA-k4-xB-(yA-yB)k2-k4y2=yAk2-yBk4-(xA-xB)1k2-1k4---(7)]]>
    顶点C3为直线l2和l3的交点,因此(x3,y3)满足
    (y3-yA)=k2(x3-xA)(y3-yB)=k3(x3-xB)---(8)]]>
    求解上述二元一次方程组,可得
    x3=k2xA-k3-xB-(yA-yB)k2-k3y3=yAk2-yBk3-(xA-xB)1k2-1k3---(9)]]>
    顶点C4为直线l1和l3的交点,因此(x4,y4)满足
    (y4-yA)=k1(x4-xA)(y4-yB)=k3(x4-xB)---(10)]]>
    求解上述二元一次方程组,可得
    x4=k1xA-k3xB-(yA-yB)k1-k3y4=yAk1-yBk3-(xA-xB)1k1-1k3---(11)]]>
    步骤4:建立动态优化目标函数
    设火灾发生的源点坐标为(xs,ys),有效估计误差半径为R。根据步骤3中获得的边界顶点坐标(xi,yi),则求解火源坐标和误差半径的过程可描述为如下的动态优化问题:
    minR2
    (12)
    s.t.(xs-xi)2+(ys-yi)2≤R2(i=1,2,3,4)
    其中,min表示最小化函数,s.t.表示约束条件。显然,式(12)为难以求解的非凸优化问题,为此可将其转化为如下的4个等价凸优化问题,即
    min(xs-x1)2+(ys-y1)2
    (13)
    s.t.(xs-xp)2+(ys-yp)2≤(xs-x1)2+(ys-y1)2(p=2,3,4)
    min(xs-x2)2+(ys-y2)2
    (14)
    s.t.(xs-xp)2+(ys-yp)2≤(xs-x2)2+(ys-y2)2(p=1,3,4)
    min(xs-x3)2+(ys-y3)2
    (15)
    s.t.(xs-xp)2+(ys-yp)2≤(xs-x3)2+(ys-y3)2(p=1,2,4)
    min(xs-x4)2+(ys-y4)2
    (16)
    s.t.(xs-xp)2+(ys-yp)2≤(xs-x4)2+(ys-y4)2(p=1,2,3)
    为了便于利用CVX优化工具直接求解,式(14)~(16)所述的凸优化问题还可以进一步等价改写为:
    min(xs-xi)2+(ys-yi)2
    s.t.2xs(xi-xp)+2ys(yi-yp)xi2-xp2+yi2-yp2(i.p=1,2,3,4;i≠p)xs≥0ys≥0---(17)]]>
    步骤5:求解优化问题,并输出结果。
    利用CVX工具包求解步骤4中式(17)所述的优化问题,记第i个优化问题的最优解为(i=1,2,3,4),则误差半径为
    Ri2(k)=(x^s,i(k)-xp)2+(y^s,i(k)-yp)2---(18)]]>
    因此,全局最优的误差半径为
    R2(k)=Rq2(k)=min{R12(k),R22(k),R32(k),R42(k)}---(19)]]>
    其中,q=1,2,3,4,因而相应的火源坐标估计为
    x^s(k)=x^s,p(k)y^s(k)=y^s,p(k)---(20)]]>。

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    一种 基于 传感器 阵列 动态 优化 火源 定位 方法
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