一种多功能传感器信号重构精度和计算量的平衡方法

摘要

一种多功能传感器信号重构精度和计算量的平衡方法，涉及传感器。对一种现有的基于B样条和扩展卡尔曼滤波的多功能传感器信号重构方法的精度和计算量进行平衡，其目标为使得平衡后的信号重构方法既能保证精度，计算量又相对较低。分别利用最小均方误差和乘运算次数对信号重构方法的精度和计算量进行了量化；利用这两个参数设计了适应度函数；利用遗传算法优化B样条的结构，使得适应度函数最小，以实现对信号重构方法精度和计算量的平衡。能够在保证精度较高的基础上，大大降低信号重构过程所需的计算量，同时也可以用于其他多功能传感器信号重构方法上。

主权项

一种多功能传感器信号重构精度和计算量的平衡方法，其特征在于包括以下步骤：1）根据每一个输入方向上节点向量维数的取值范围，确定对其进行二进制编码所需的位数，将所有输入方向上的节点向量维数放在同一个二进制数中，该二进制数就是遗传算法的个体；2）随机产生初始种群，即由多个二进制数组成的数组；3）令计数器N=1，N代表遗传算法循环的次数；4）对于种群中的所有个体，对其进行解码，获得其对应的各个方向上的节点向量维数，并以此建立B样条模型；5）计算每个B样条模型的重构最小均方误差MSE以及建模所需的乘运算次数；6）计算每个个体的适应度函数；7）根据每个个体的适应度函数，对种群进行选择、交叉和变异操作，产生新的种群；8）判断循环次数N是否到达预先设定的值Nmax，若未到达，则N=N+1并跳往步骤3；若达到设定值，则平衡算法结束，给出优化结果，即此时种群中的最优个体。