專利名稱：傳感器網(wǎng)絡校準的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及用于確定傳感器組的校準的電路，并且特別地涉及在傳 感器網(wǎng)絡中的傳感器校準。
背景技術：
包括傳感器的傳感器網(wǎng)絡通常用于監(jiān)控特定環(huán)境中的變量。每個傳 感器包括感測機制、用于將感測到的數(shù)據(jù)發(fā)送到基礎單元的發(fā)射器。如 果傳感器是無線的，則由無線發(fā)射器來執(zhí)行數(shù)據(jù)傳輸。
一旦在環(huán)境中部署了傳感器，它們通常具有有限的使用壽命。例如， 如果傳感器使用電池作為它們的電源，電池將最終耗盡。然而甚至在此 之前，傳感器就傾向于失去校準。因此，盡管傳感器感測到的數(shù)據(jù)最初 因為是準確的而可以被依賴，但是在某些階段校準會失去到某種程度以 至于數(shù)據(jù)不再有用。
當傳感器的讀數(shù)依然是準確的時候替換傳感器是浪費且成本昂貴 的。另一方面，依賴于來自已經(jīng)失去^^交準的傳感器的結果將導致不準確 的數(shù)據(jù)，這可能造成誤導或者在最壞情況下是危險的。因此，需要知道 傳感器^校準:，。" —. "_ 、'、 ， 一
可能非常難以預測，這些因素包括環(huán)境條件和傳感器中的電子電路。因 此，

發(fā)明內(nèi)容
根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了一種用于確定校準值的方法，該校 準值表明傳感器網(wǎng)絡中三個或更多傳感器的組的校準失去程度，該網(wǎng)絡
優(yōu)選地在所述組中的傳感器之間包括至少一些冗余，該方法包括接收由每個傳感器在一段時間上捕獲的多個數(shù)據(jù)值；由處理單元確定與每個 傳感器相關聯(lián)的至少 一個相關值，每個相關值對應于由相關聯(lián)的傳感器
捕獲的數(shù)據(jù)值與至少一個其他傳感器捕獲的數(shù)據(jù)值之間的相關；由高通 濾波器提取該相關值的噪聲分量；以及輸出基于噪聲分量與參考噪聲值 之間的差確定的校準值。
根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，噪聲分量值通過下述方式來確定接收 由每個傳感器在初始的一段時間內(nèi)捕獲的多個初始數(shù)據(jù)值，由處理單元 確定與每個傳感器相關聯(lián)的至少 一個初始相關值，每個初始相關值對應 于相關聯(lián)的傳感器捕獲的初始數(shù)據(jù)值與至少一個其他傳感器捕獲的初始 數(shù)據(jù)值之間的相關，由高通濾波器提取該初始相關值的初始噪聲分量， 該初始噪聲分量提供參考噪聲值。
根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，該方法還包括確定多個傳感器組，每個 組包括該傳感器網(wǎng)絡中的至少三個傳感器，該組基于網(wǎng)絡的傳感器捕獲 的數(shù)據(jù)值之間的相關而確定，其中具有相關數(shù)據(jù)值的傳感器被分為 一組。
才艮據(jù)本發(fā)明的一個實施例，該方法還包括確定每個傳感器組的校準 值，并在至少一個計算中使用該傳感器組捕獲的數(shù)據(jù)值，其中對于計算， 基于每個傳感器組的相關聯(lián)的校準值對來自該組的數(shù)據(jù)值進行加權，從 而來自更佳校準的傳感器組的數(shù)據(jù)值與來自更差校準的傳感器組的數(shù)據(jù) 值相比被給予更高的權重。
根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，組包括n個傳感器并且相關值填滿一個 n x n矩陣，并且其中噪聲分量以另 一個n x n矩陣的形式4是:取出來。
根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，基于噪聲分量的模計算噪聲分量與參考 噪聲值之間的差。
根據(jù)本發(fā)明的 一個實施例，該方法還包括將校準值與 一個閾值相比 較，并且當校準值高于該閾值時，輸出表明該傳感器組已經(jīng)失去校準的 指示。
根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，該方法還包括當校準值大于閾值時替換 該傳感器組。
根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，該方法還包括當校準值大于閾值時重新校準該傳感器組。
根據(jù)本發(fā)明的 一個實施例，該傳感器網(wǎng)絡包括至少 一個控制功能， 該控制功能當來自至少 一個傳感器的至少 一個數(shù)據(jù)值高于控制閾值時激 活，該方法還包括基于校準值調(diào)整該控制閾值。
根據(jù)本發(fā)明的另一個方面，提供了一種用于確定校準值的電路，該 校準值表明傳感器網(wǎng)絡中三個或更多傳感器的組的校準失去程度，該電
路包括相關計算單元，該相關計算單元配置用于接收由每個傳感器在 一段時間上捕獲的多個數(shù)據(jù)值，并用于確定與每個傳感器相關聯(lián)的至少 一個相關值，每個相關值對應于由相關聯(lián)的傳感器捕獲的數(shù)據(jù)值與至少 一個其他傳感器捕獲的數(shù)據(jù)值之間的相關；高通濾波器，配置用于提取 該相關值的噪聲分量；以及輸出單元，配置用于輸出基于噪聲分量與參 考噪聲值之間的差的校準值。
根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，該電路還包括用于將校準值與閣值相比 較的比較器。
根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，該電路還包括用于當校準值高于該閾值 時去激活該傳感器組的電路。
根據(jù)本發(fā)明的另一個方面，提供了一種傳感器網(wǎng)絡，該傳感器網(wǎng)絡 包括多個傳感器組，以及配置用于確定一個或多個傳感器組的校準值的 上述電路。


根據(jù)以下對結合附圖以示例和非限制形式給出的實施例的具體描 述，本發(fā)明的上述和其他目的、特征、方面以及優(yōu)勢將變得明顯。附圖 中
圖1示例性地示出了根據(jù)一個實施例的傳感器網(wǎng)絡； 圖2示例性地示出了傳感器網(wǎng)絡的單個傳感器的實施例； 圖3示出了根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的確定傳感器網(wǎng)絡中的傳感器 組的校準的方法步驟；
圖4示例性地示出了根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的用于確定一組傳感器的校準失去程度的電路；以及
圖5示出了根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的傳感器網(wǎng)絡的傳感器被分為 傳感器組。
具體實施例方式
圖1示出了一個傳感器網(wǎng)絡100，包括五個無線傳感器102,每個傳 感器包括感測機制103以及通信電路104。傳感器部署在區(qū)域105上。 基本單元106接收由傳感器感測的數(shù)據(jù)。最接近基本單元106的傳感器 102將數(shù)據(jù)直接無線傳送給該基本單元，基本單元經(jīng)由天線108接收該 數(shù)據(jù)。每個傳感器中的通信電路104例如具有有限的范圍，并且一些傳 感器可能在直接傳送給基本單元106的范圍之外。即使它們不在范圍之 外，它們也有可能為了節(jié)約電能而決定避免長距離傳輸。這些傳感器將 它們捕獲的數(shù)據(jù)發(fā)送給另一個接近的傳感器，該另一個傳感器將數(shù)據(jù)中 繼給基本單元106。在某些情況下，數(shù)據(jù)可以經(jīng)由多個中間傳感器從網(wǎng) 絡中的最遠傳感器中繼給基本單元106。盡管網(wǎng)絡100僅包括5個傳感 器，實際上這樣的網(wǎng)絡可以包括任何數(shù)量的傳感器，并且經(jīng)常包括幾百、 幾千甚至幾百萬個單個的傳感器。
基本單元106在數(shù)據(jù)庫110中存儲從傳感器網(wǎng)絡的傳感器接收的數(shù) 據(jù)，在數(shù)據(jù)庫中例如可以在用戶顯示器(未示出)上顯示數(shù)據(jù)，或者對 數(shù)據(jù)進行更多的處理或分析。在一些實施例中，基本單元106確定與數(shù) 據(jù)有關的一個或多個條件何時滿足，并作為響應而激活控制功能112, 控制功能例如對應于報警系統(tǒng)，或者某種形式的機械或電子響應系統(tǒng)。
傳感器網(wǎng)絡的應用的一個例子是使用傳感器網(wǎng)絡來檢測森林火災。 在這種情況下，傳感器部署在森林中，每個傳感器包括一個溫度傳感器 來檢測溫度級別。在這種情況下，控制功能112例如是當傳感器讀取到 對應于森林火災的相對較高溫度值時激活的報警系統(tǒng)。另 一個例子包括 例如部署在農(nóng)用土地中的pH傳感器，例如部署在飛^f亍器中的壓力傳感 器，例如部署在海洋中的傳導性或溶解氧傳感器，例如部署在油路上用 于檢測泄漏的化學傳感器，或者例如部署在橋梁上的振動傳感器。
8圖2示例性地示出了傳感器102的功能模塊的例子的更多細節(jié)。特 別地，該傳感器包括傳感器機制202，該傳感器機制感測如上所述的傳 感器的環(huán)境中的一個或多個變量，例如溫度、濕度、壓力、振動、化學 品、氧氣、傳導性、噪聲級別、煙霧、氣體等。這種傳感器機制通常以 電壓或電流級別的形式來提供輸出，該電壓或電流級別對應于所感測的 變量的級別。傳感器機制輸出當前感測值的頻率將依賴于特定的應用， 并且可能在例如從每秒幾千個讀數(shù)到每天或每月僅幾個讀數(shù)的范圍內(nèi)。
傳感器102還包括微處理器204，其從傳感器202接收數(shù)據(jù)信號。 傳感器102還包括連接到微處理器204的存儲器206，傳感器202捕獲 的數(shù)據(jù)例如在被發(fā)送出去之前存儲在該處。微處理器204連接到通信模 塊208，其對其他傳感器102或基本單元106發(fā)送或接收數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)例 如使用Zigbee標準來傳輸。從被中繼給基本站106的另一傳感器接收的 數(shù)據(jù)例如臨時地存儲在存儲器206中。
電源212為設備并且特別地為傳感器機制202、微處理器204、存儲 器206以及通信模塊208提供電源。盡管沒有示出，但是也可以在傳感 器中提供發(fā)電裝置，該發(fā)電裝置從傳感器的環(huán)境中提取電量，例如從太 陽能或振動中提取。這可以延長傳感器的電源的使用壽命。
傳感器機制202的輸出很有可能隨著時間失去校準。這可能是由于 傳感器受到的影響、傳感器的腐蝕，或者更經(jīng)常是由于傳感器中的電子 元件，其可能包括很多受老化、溫度變化等影響的晶體管柵極。已經(jīng)發(fā) 現(xiàn)校準失去通常在每個傳感器中是隨機的，并且漂移方向也通常對每個 4專感器是p舉一的。例3口， 由Ocean Teacher在seabird tutorials的module7 上發(fā)表的題為"Getting the Highest Accuracy Data"的文檔中詳細地描述 了影響各種類型傳感器的傳感器漂移。校準失去在每個傳感器中不同的 事實使得區(qū)分校準失去所引起的數(shù)據(jù)變化與傳感器環(huán)境中的合理變化非 常困難。
現(xiàn)在將參考圖3來描述確定傳感器網(wǎng)絡中的一組傳感器S1至Sn(其 中n至少為3)的校準失去的方法。換言之，在一個組中至少存在三個 傳感器。
9傳感器網(wǎng)絡的傳感器組被假定為足夠稠密從而存在一些冗余，換言 之，在傳感器接收的數(shù)據(jù)值之間存在至少一些相關。例如，傳感器足夠 接近從而影響一個傳感器的環(huán)境改變可能也影響該網(wǎng)絡中的至少一個其 他傳感器。
如圖3所示，在步驟300中，計算來自傳感器Si至Sn的數(shù)據(jù)值Sl 至Sn之間的相關。該相關涉及一個時間段t上的多個傳感器讀數(shù)。因此， 從傳感器組的每個傳感器接收多個連續(xù)的數(shù)據(jù)值。數(shù)據(jù)值的數(shù)量可以從 兩三個數(shù)據(jù)值到成百上千個數(shù)據(jù)值。計算成對傳感器之間的相關。特別 地，優(yōu)選地計算一個與從該組中每個傳感器和該組中的至少一個其他傳 感器接收的數(shù)據(jù)值有關的相關值。因此，提供至少一個涉及該組中每個 傳感器的數(shù)據(jù)的相關值。然而在優(yōu)選的實施例中，計算來自每個傳感器 的相對于每個其他傳感器的數(shù)據(jù)值之間的相關。因此假定n個傳感器，
結果優(yōu)選地如下填滿一個n x n矩陣，其中Ci乂t)是在一個時間段t上從 傳感器Si和Sj接收的數(shù)據(jù)值之間的相關，其中i和j從l到n:
Cl,2(t) Q,3(t) - - C丄，n(t) C2,2(t) C2,3(t) - - C2,n(t) C3,2(t)C3,3(t) - - C3,n(t)
Cn,2(七)Cnf3<t) - - Cn,n(t〉
假定Cw(t)等于Cw(t),實際上只需要做一次這種計算，并且對于矩
陣中的其他成對值也是如此。此外，如上所述，不需要確定矩陣中的所有值。
確定兩組數(shù)據(jù)值之間的相關是^^知的，例如可以基于下式來計算
Ci, j (t)-(E[ (Si(t)-)Ii) (Sj (t)-iaj) ]/(E[ (S丄(t)-2]E[ (Sj (t)-2)
其中E[]是期望值，jai是Si的期望值，jij而是Sj的期望值。將該 公式結果應用到-1和1之間的相關值中，其中-1表示嚴格逆相關(exact inverse correlation), 0表示不相關，1表示嚴格相關。
在特定時間的相關C(t)可以^皮—分為如下的分量
C (t〉 = C0 + E (t)+ M (t) 其中Co是數(shù)據(jù)值之間的初始相關值，其例如對應于當傳感器被正確校準后數(shù)據(jù)值之間的相關，E(t)是結構化的相關方差，例如是僅影響一 些傳感器的環(huán)境變化導致的，以及M(t)是隨機相關分量，是傳感器失去 校準導致的。該最后的分量可以被考慮為噪聲分量。
如圖3中所示，該方法包括步驟302,其中基于多個連續(xù)的初始傳感 器數(shù)據(jù)讀數(shù)Sen至S。n的值確定初始相關值C。。這例如使用上述用于Ci,j(t) 的公式以與在步驟3 00中的計算相同的方式來進行計算。
根據(jù)本方法，在步驟304中，從在步驟300中計算的相關C(t)中提 取噪聲分量。為此，例如假設噪聲分量源自于白噪聲，其在多數(shù)情況下 最好地對應于校準失去的形式，不過在備選的實施例中也可以使用其他 噪聲模型形式。使用應用到相關矩陣的高通濾波器例如根據(jù)主分量分析 (PCA)來提取噪聲分量。主分量分析是用于分離任何矩陣的高頻和低 頻分量的矩陣分解技術。特別地，PCA允許通過將多維數(shù)據(jù)集減小為用 于分析的較低維數(shù)而簡化數(shù)據(jù)集。PCA是用于將數(shù)據(jù)變換到新坐標系統(tǒng) 的正交線性變換，從而任何數(shù)據(jù)投影的最大方差位于第一坐標，稱為第 一主分量；第二最大方差位于第二坐標，依此類推。PCA可以被用于數(shù) 據(jù)集的維數(shù)減小，同時通過保持低階主分量而忽略高階主分量而保持對 數(shù)據(jù)集方差貢獻最大的數(shù)據(jù)集特征。
用于使用PCA來確定噪聲分量的技術在現(xiàn)有技術中是已知的。然 而，已知的技術通常被應用于移除噪聲分量而非保持噪聲分量。例如， Sebastian Mike等人撰寫的技術論文"Kernel PCA and De-Noising in Feature Spaces"描述了用于使用主分量分析來確定和移除噪聲的技術， 在法律允許的程度上通過引用將該文獻包含于此。同樣，題為"Robust Denoising by Kernel PCA"的文獻(ICANN 2002,西班牙馬德里國際會 議，2002年8月28-30日)也討論了這樣的技術，在法律允許的程度上 通過引用將該文獻包含于此。
步驟304包括使用這樣的技術來確定噪聲分量，并且并非從信號中 移除該分量，而是保持該噪聲分量、移除其余的分量。后面提供根據(jù)本 發(fā)明的 一 個實施例的用于確定矩陣的噪聲分量的Matlab代碼的例子。
Matlab代碼的例子Function-principal—component—analysis(X,neof)
% function [EOFs,PCs,Var]=principal—component—analysis(X,neof)
% Function to do a principal component analysis of
% data matrix X,
% Input:
% X: (t,x) each row corrsponds to a sample, each column
% is a variable. (Each column is a time series of a variable.)
% neof: number of EOF/PC to return
% Output:
% EOFs: (x,e) matrix with EOFs (loadings) in the columns % PCs:(t,e) matrix with principal components in columns % Var.. variance of each principal conponent
% Xrecon: (t,x) reconstructed X (WITHOUT adding back the mean) % To reconstruct: Xrecon = PCs*E〇Fs'
% Notes: (1) This routine will subtract off the mean〇f each % variable (column) before performing PCA.
% (2) sum(var(X)) = sum (Var) = sum (diag (S) A2/(m-l))
if strcmp(class(X),'single')
disp('WARNING: Converting input matrix X to class DOUBLE') end
% Center X by subtracting off column means [m, n] = size (X)/ X = X - repmat (mean (X, 1) ,m, 1) r = min (m-1, n),. % max possible rank of X % SVD
if nargin < 2=svds(X,r)/ else=svds (X,min (r,neof)) ,■
end
% EOFs: (x,e) % U: (t,e)
% Determine the EOF coefficients PCs=U*S/ % PCs=X*E〇Fs (t,e) % compute variance of each PC Var=diag(S).A2/(m-l); % Note: X = U*S*E〇Fs'
% EOFs are eigenvectors of X'*X = (m-l)*cov(X)
% sigA2 (=diag(S)A2) are eigenvalues of X'*X
% So tr(X'*X) = sum(sig一iA2) = (m-l)*(total variance of X)
if naxgout>3
Xrecon = PCs*EOFs',. % (t,x) end
高通濾波步驟將對應于截止頻率，低于該截止頻率信號被丟棄。截 止頻率將依賴于環(huán)境中的各種因素。例如可以啟發(fā)式地確定最佳的截止 頻率。
12步驟304得到又一個矩陣M(t),其代表從相關矩陣中提取的噪聲分量。
在步驟306中，對初始相關值Q進行相同的噪聲提取方法。這提供 了初始噪聲分量M。,其表示初始噪聲級別。
基于在初始噪聲分量矩陣M。與當前噪聲分量矩陣M(t)之間的比較 來確定校準失去的表示I(t)。特別地，這優(yōu)選地在步驟308中確定為噪 聲分量M(t)與初始噪聲分量Mo(t)之間的距離，換言之
其中l(wèi)lM(t) - Mo"是M(t)-Mo的模，并且提供標量值作為校準值I(t)。 該模例如是Frobenius模，并且被計算為
通過將I(t)定義為噪聲分量M(t)與初始噪聲分量Mo之間的差，較高 校準值表示傳感器組的較低校準，而較低校準值表示傳感器組的較高校 準。
圖4示意性地示出了用于確定傳感器網(wǎng)絡中的一組傳感器的校準失 去的程度的電路400。
緩沖器或存儲模塊402從網(wǎng)絡中的傳感器Si至Sn接收數(shù)據(jù)值。緩 沖器402優(yōu)選地足夠大以存儲傳感器網(wǎng)絡在一段時間上記錄的多個連續(xù) 的數(shù)據(jù)值。作為一個例子，其接收并存儲來自于每個傳感器的在一天的 時間段上的二十個連續(xù)的數(shù)據(jù)值。這些數(shù)據(jù)可以代表用于計算Mo的初 始數(shù)據(jù)，或者用于確定校準值I(t)的數(shù)據(jù)值。
緩沖器模塊402通過并聯(lián)連接406或者備選地通過串聯(lián)連接到相關 計算單元404。如上所述，相關計算單元404基于來自成對傳感器的數(shù) 據(jù)值確定相關Q,j(t)。相應的相關C(t)輸出到高通濾波器410,高通濾波 器410基于例如預先編程的或者由輸入412上的控制信號指示的截止頻
率來提取噪聲分量。
提取到的噪聲分量矩陣M在輸出414上輸出給切換裝置416。如果 該矩陣對應于初始噪聲分量值Mo ，其由切換裝置416路由給存儲器418, 在存儲器418處是后續(xù)可訪問的。如果提取到的噪聲分量矩陣將用于校
Zi,i(Mij(O)-Mij(t))準計算，其由切換裝置416提供給減法模塊420，該減法模塊420從當 前噪聲分量M(t)中減去初始噪聲分量M。，并如上所述地確定模，以便 將校準失去的程度確定為標量值I(t)。切換裝置416例如由輸入417控 制，該輸入指示噪聲值是初始值還是將用于計算校準值的值。
本領域技術人員將能夠理解，圖4的電路可以完全用硬件、用軟件 或者其組合來實現(xiàn)。
圖5示出了傳感器網(wǎng)絡中的傳感器，它們已經(jīng)被分組以便確定校準值。
特別地，當傳感器組中的傳感器顯示出彼此高度相關時，上述方法 和電路是最有用的。因此在某些傳感器組與其他傳感器組相比更相關的 傳感器網(wǎng)絡中，優(yōu)選地首先將網(wǎng)絡的傳感器分為這樣的組，然后分別為 每個組計算校準值。如果特定的傳感器組比其他組更快地失去校準，這 樣做也具有優(yōu)勢，可以確定只有一些傳感器需要替換或者重新校準。
如圖5所示，在區(qū)域500上部署的傳感器分別被分為三個組502、 504和506。組502包括六個傳感器，S!至S4、 S9和Sk);組504包括四 個傳感器，Ss和Su至Su,而組506包括三個傳感器，S6至Sg。這些組 例如由物理因素定義，例如將在一個房間內(nèi)的傳感器分為一組，或者將 在物理上接近的傳感器分為一組。備選地，這些組可以通過取一系列初 始讀數(shù)并確定哪些傳感器顯示出彼此之間最相關來定義。盡管對于有意 義的結果來說，作為一個通用的規(guī)則，組包括至少三個傳感器，但是每 個組中的傳感器越多，校準指示將會越好，因為更多的結果將使得僅僅 從相關值中確定和提取噪聲分量更加容易。
可以以多種方式使用為一組傳感器確定的校準值I(t)。在某些實施 例中，該值被用于給出由該組傳感器捕獲的數(shù)據(jù)值的權重。因此在所使 用的數(shù)據(jù)來自多個傳感器組的情況下，來自較差校準的傳感器組的數(shù)據(jù) 可以被給予較小的權重，而來自較佳校準的組可以被給予較大權重，由 此提高數(shù)據(jù)的準確率。
備選地，可以選擇用于校準值的閾值，以便如果校準值I(t)高于該 值，則忽視來自這些傳感器的數(shù)據(jù)。作為補充或者作為備選，這些傳感
14器可以被替換或者重新校準。
在某些情況下，如上所述，可以基于傳感器網(wǎng)絡記錄的結果來實現(xiàn) 控制功能(諸如圖1中的功能112)。如果來自一個或多個傳感器的數(shù)據(jù) 達到閣值，則例如實現(xiàn)這種控制功能。 一個例子是如果傳感器讀數(shù)高于
200°C，則激活火災報警。根據(jù)某些實施例，校準值被用于調(diào)整該閾值。
因此當傳感器變得校準程度不足，則例如增大該閾值，使得不容易發(fā)生 誤激活。
因此已經(jīng)描述了用于確定傳感器網(wǎng)絡中的 一組傳感器的校準失去程 度的方法和電路。該方法包括確定該組中的成對傳感器之間的相關。這 通過確定來自該組中的每個傳感器的多個數(shù)據(jù)值與來自該組中的至少一 個其他傳感器(并且優(yōu)選的是該組中的所有其他傳感器)的數(shù)據(jù)值之間 的相關來獲得。然后通過應用高通濾波器來從相關值中提取噪聲分量。 該噪聲分量值與初始噪聲值之間的差確定在從記錄初始噪聲值開始的時 間間隔內(nèi)傳感器的校準失去的程度。因此，初始噪聲值優(yōu)選地在傳感器 被正確校準的時候計算。
該方法和電路的一個優(yōu)勢在于，其允許準確地確定何時由該組中的 傳感器捕獲的數(shù)據(jù)是可靠的。通過使用數(shù)據(jù)值之間的相關值，可以在確 定校準失去的時候有利地消除環(huán)境變化。隨后將校準值用于確定何時重數(shù)據(jù)。
網(wǎng)絡中的傳感器優(yōu)選地被分為組，以確定校準值。這具有如下優(yōu)勢 很久才失去校準的傳感器可以使用得較久，而很快失去校準的傳感器組 可以被很快地去激活，換言之，忽略它們的數(shù)據(jù)，從而提高來自該網(wǎng)絡 的數(shù)據(jù)的準確性。
因此，已經(jīng)描述了本發(fā)明的至少一個示例性實施例，本領域技術人 員能夠比較容易地設想各種替換、修改和改進。
例如，盡管已經(jīng)分別在圖1和圖2中提供了傳感器網(wǎng)絡和傳感器的 例子，但是本申請可以應用于更多種類的傳感器和傳感器網(wǎng)絡，其可以 是也可以不是無線的。盡管已經(jīng)提供了基于PCA的應用于相關矩陣的高通濾波步驟例子， 但是可以使用任何適合的算法來提供對于相關矩陣的高通濾波器功能。
此外，盡管已經(jīng)在上文中描述了矩陣被用于計算，但是對于本領域 技術人員來說明顯的是，數(shù)據(jù)可以以不同的形式被處理。盡管已經(jīng)將初 始噪聲分量描述為是矩陣Mo的形式，但是該值也可以被提供為標量值，
并直接從噪聲分量矩陣M(t)中的值中減去以生成校準值I(t)。
這些替換、修改和改進都在本發(fā)明的范圍內(nèi)。因此，上述描述僅僅 是作為例子并且不是限制性的。本發(fā)明僅僅由后續(xù)的權利要求書和其等 同內(nèi)容來限定。
權利要求
1.一種用于確定校準值的方法，該校準值表明傳感器網(wǎng)絡(100)中三個或更多傳感器(102)的組(502、504、506)的校準失去程度，該方法包括接收由每個所述傳感器在一段時間上捕獲的多個數(shù)據(jù)值；由處理單元(404)確定與每個傳感器相關聯(lián)的至少一個相關值，每個相關值對應于由相關聯(lián)的傳感器捕獲的數(shù)據(jù)值與至少一個其他傳感器捕獲的數(shù)據(jù)值之間的相關；由高通濾波器(410)提取所述相關值的噪聲分量；以及輸出基于所述噪聲分量與參考噪聲值之間的差確定的所述校準值。
2. 根據(jù)權利要求1所述的方法，其中所述參考噪聲值通過下述步驟 來確定接收由每個所述傳感器在初始的一段時間內(nèi)捕獲的多個初始數(shù)據(jù)值；由處理單元(404)確定與每個傳感器相關聯(lián)的至少一個初始相關 值，每個初始相關值對應于相關聯(lián)的傳感器捕獲的初始數(shù)據(jù)值與至少一 個其他傳感器捕獲的初始數(shù)據(jù)值之間的相關；以及由高通濾波器(410)提取所述初始相關值的初始噪聲分量，所述 初始噪聲分量提供所述參考噪聲值。
3. 根據(jù)權利要求1或2所述的方法，還包括確定多個傳感器組(502、 504、 506),每個組包括所述傳感器網(wǎng)絡中的至少三個傳感器，所述組 基于網(wǎng)絡的傳感器捕獲的數(shù)據(jù)值之間的相關而確定，其中具有相關數(shù)據(jù) 值的傳感器被分為一組。
4. 根據(jù)權利要求3所述的方法，還包括針對每個所述傳感器組確定 所述^f交準值，并在至少一個計算中使用所述傳感器組捕獲的數(shù)據(jù)值，其 中為了所述計算，基于與每個傳感器組相關聯(lián)的校準值對來自該組的數(shù) 據(jù)值進行加權，從而來自更佳校準的傳感器組的數(shù)據(jù)值與來自更差校準的傳感器組的數(shù)據(jù)值相比被給予更高的權重。
5. 根據(jù)任意前述權利要求所述的方法，其中所述組包括n個傳感器 并且所述相關值填滿一個n x n矩p車，并且其中所述噪聲分量以另 一個n xn矩陣的形式提取出來。
6. 根據(jù)權利要求5所述的方法，其中基于下式計算定義為所述噪聲 分量與所述參考噪聲值之間的差的校準值I(t):工(t) = ||M(t) - MqII其中M(t)是矩陣形式的噪聲分量，M。是矩陣形式的初始噪聲值， 并且||M(t) - M0||是M①-Mo的才莫。
7. 根據(jù)任意前述權利要求所述的方法，還包括將所述校準值與一個 閾值相比較，并且當所述校準值高于所述閾值時，輸出表明所述傳感器 組已經(jīng)失去校準的指示。
8. 根據(jù)權利要求7所述的方法，還包括當所述校準值大于所述閾值 時替換所述傳感器組。
9. 根據(jù)權利要求7所述的方法，還包括當所述校準值大于所述閾值 時重新校準所述傳感器組。
10. 根據(jù)任意前述權利要求所述的方法，其中所述傳感器網(wǎng)絡包括 至少一個控制功能(112)，該控制功能當來自至少一個傳感器的至少一 個數(shù)據(jù)值高于控制閾值時激活，該方法還包括基于所述校準值調(diào)整所述 控制閾值。
11. 一種用于確定校準值的電路，該校準值表明傳感器網(wǎng)絡(100) 中三個或更多傳感器(102)的組(502、 504、 506)的校準失去程度， 包括相關計算單元(404)，配置用于接收由每個所述傳感器在一段時間 上捕獲的多個數(shù)據(jù)值，并用于確定與每個傳感器相關聯(lián)的至少 一個相關 值，每個相關值對應于由相關聯(lián)的傳感器捕獲的數(shù)據(jù)值與至少一個其他傳感器捕獲的數(shù)據(jù)值之間的相關；高通濾波器(410),配置用于提取所述相關值的噪聲分量；以及 輸出單元(420),配置用于輸出基于所述噪聲分量與參考噪聲值之間的差的所述校準值。
12. 根據(jù)權利要求11所述的電路，還包括用于將所述校準值與閾值 相比較的比較器。
13. 根據(jù)權利要求12所述的電路，還包括用于當所述校準值高于所述閾值時去激活所述傳感器組的電路。
14. 一種傳感器網(wǎng)絡，該傳感器網(wǎng)絡包括多個傳感器組，以及根據(jù) 權利要求11-13中任一項所述的配置用于確定一個或多個所述傳感器組 的校準值的電路。
全文摘要
本發(fā)明涉及確定校準值，該校準值表明傳感器網(wǎng)絡中三個或更多傳感器的組的校準失去程度，該方法包括，接收由每個傳感器在一段時間上捕獲的多個數(shù)據(jù)值，由處理單元(404)確定與每個傳感器相關聯(lián)的至少一個相關值，每個相關值對應于由相關聯(lián)的傳感器捕獲的數(shù)據(jù)值與至少一個其他傳感器捕獲的數(shù)據(jù)值之間的相關；由高通濾波器(410)提取該相關值的噪聲分量并輸出基于噪聲分量與參考噪聲值之間的差確定的校準值。
文檔編號H04B17/00GK101669307SQ200880012444
公開日2010年3月10日 申請日期2008年4月14日 優(yōu)先權日2007年4月17日
發(fā)明者Y·索尤爾米 申請人:埃森哲環(huán)球服務有限公司