本发明涉及一种时空态势感知模型，尤其涉及一种基于地磁大数据软硬件结合的时空态势感知模型。
背景技术：
导航定位技术在现代科学技术发展中有着至关重要的作用，无论在军用或者民用领域都有着口趋重要的影响。然而就目前的常用导航定位技术的发展而言，仍存在着很多的不足之处。
近些年来，伴随着大地测量技术的不断发展，学者们都纷纷把目光投向了基于重力场、地磁场等的自主导航方法的研究。作为地球的固有物理矢量场，地磁场拥有者无源，自主，可靠，简便，抗干扰能力强等优点。地磁场各要素更是一个与空间紧密相关的函数，地球上的每个地点的地磁场矢量都是与其所在的空间位置基本上是一一对应的关系，因此可以通过载体所在地的地磁场矢量特征来推算出载体所在的空间位置。在地磁导航中，对于载体上地磁探测仪实时获取地磁数据序列的过程，我们必须对获得的实时数据进行基于修正，以确保实测数据的准确性。
现有技术中，例如专利文献cn106778596a公开了一种自适应地磁指纹库建立方法及装置，根据行走者的加速度信息估计出其行走时的步长，再根据步长将每人每次采集的地磁信号进行标准化，然后通过相关度匹配使同一路径所获取的多组地磁信号其起点相同，再对每条路径相应的多组地磁信号进行混合平均去噪，从而得到可靠的地磁指纹库。但是该发明采用人工行走采集的办法，不同人采集地磁信号的一致性差，同一个人采集的可重复性差，导致最终进行混合平均去噪时大大降低了地磁信号的可靠性，空间上匹配的精确度差。
再例如专利文献us20180061127a1公开了一种用于向用户渲染虚拟内容的描述用户的物理环境的地图信息的方法，利用放置在环境内的相应位置处的固定传感器来测量用户的位置，服务器装置相对于地图信息指定全息图信息，通过处理地图信息数据、全息图信息和用户位置，服务器装置构建物理空间的全局视角。但是这样的描述用户的物理环境的地图信息的方法只能描述来自用户本身的位置的局部视角，且缺乏时间上的描述。
技术实现要素：
为了解决上述技术问题，本发明提出了一种基于地磁大数据软硬件结合的时空态势感知模型，所述时空态势感知模型分为地磁设施服务层、数据传输服务层、软件服务层；
所述地磁设施服务层，用于利用地磁设施获取目标区域内的网点上的地磁值序列和网点车流量数据，所述地磁设施包括运载体上的地磁探测仪和网点道路底下的地磁传感器；
所述数据传输服务层，用于收集并向所述软件服务层传输所述地磁设施服务层获取到的数据；
所述软件服务层，用于对所述数据传输服务层传输的数据进行处理、计算得出每个网点的空间位置数据和单位时间段内的融合车流量数据，采用三维格式表示每个网点的数据组，形成目标区域内的单位时间段的时空态势感知图；所述软件服务层包括位置生成模块、车流量数据生成模块、维度转换模块和时空态势感知图生成模块。
进一步地，所述地磁设施服务层通过运载体上的地磁探测仪实时获取网点上的地磁值序列，所述软件服务层通过位置生成模块将所述地磁值序列转换为对应的网点的空间位置数据。
进一步地，所述地磁设施服务层通过在网点下的地磁传感器获取单位时间内的地面车流量数据，所述软件服务层通过车流量数据生成模块对所述地面车流量数据进行空间降尺，并根据卫星反演车流量数据对降尺数据进行校正，融合校正数据和地面车流量数据得到目标区域在单位时间内的融合车流量数据。
进一步地，采用atpk插值法对所述地面车流量数据进行空间降尺：将目标区域内各个网点之间插入中间网点，并根据相邻的上网点和下网点的车流量数据预测该中间网点的车流量数据n中；设n上和n下分别为两端的相邻网点的车流量数据，若n上=n下，则该中间网点的车流量数据n中=n上=n下；若n上
进一步地，所述三维格式的数据组为表示时间维度的单位时间数据t、表示空间维度的网点空间位置数据l和表示车流量维度的融合车流量数据n；所述软件服务层通过维度转换模块将网点空间位置数据l和融合车流量数据n合并为同一个维度数据,将单位时间数据t切分成两个更小维度t1和t2，将原三维格式的数据组转化为两个小时间维度的二维数据对；再分别将两个小时间维度的二维数据对进行逆转化，得到两个小时间维度的三维格式的数据组，通过时空态势感知图生成模块根据维度转换后的数据生成短时间段的时空态势感知图。
进一步地，所述位置生成模块将所述地磁值序列转换为对应的网点的空间位置数据，包括：将地磁值序列作为匹配对象在地磁数据库中进行mad计算，从每一网点的地磁值序列中获取该网点的地磁强度值，从地磁数据库中匹配各个经纬点的地磁强度值与该网点的地磁强度值绝对值最小的点，即为当前所在网点的空间位置信息。
进一步地，地磁传感器以所述单位时间为周期t实时采集地磁场强度变化值，计算得到周期t内地磁场强度变化的次数；根据所得到的地磁场强度变化次数，计算周期t内的网点车流量数据。
进一步地，获取目标区域内所有网点在周期t内的车流量数据，去除其中的缺测数据，得到目标区域的网点车流量数据。
进一步地，所述软件服务层通过时空态势感知图生成模块对用于生成所述短时间段的时空态势感知图的三维格式数据组进行相邻时间段累计处理，生成大时间段的时空态势感知图。
本发明的有益效果，相比于现有技术，这种基于地磁大数据软硬件结合的时空态势感知模型通过维度转换，减少了生成不同时间维度的时空态势感知图的数据处理量；通过对地面车流量数据进行空间降尺，并根据卫星反演车流量数据对降尺数据进行校正，获得了目标区域在单位时间内的融合车流量数据；进一步通过时空态势感知图生成模块，形成目标区域单位时间段或预设时间段的时空态势感知图，更直观地将车流量信息在时间和空间上的态势变化进行感知和展示。
附图说明
附图1为本发明的一种基于地磁大数据软硬件结合的时空态势感知模型的结构示意图；
附图2为本发明位置生成模块进行mad计算之后，得到相关检测区域的曲面；
附图3为本发明的目标区域短时间段的时空态势感知图；
附图4为本发明时空态势感知图的空间位置信息关键词搜索界面示意图；
附图5为本发明时空态势感知模型的地磁传感器管理界面示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
如图1所示，为本发明的一种基于地磁大数据软硬件结合的时空态势感知模型的结构示意图，用于形成目标区域单位时间段或预设时间段的时空态势感知图，更直观地将车流量信息在时间和空间上的态势变化进行感知和展示。
所述时空态势感知模型分为地磁设施服务层、数据传输服务层、软件服务层；
所述地磁设施服务层，用于利用地磁设施获取目标区域内的各网点所在位置的地磁值序列和流经各网点所在位置的车流量数据；所述地磁设施包括运载体上的地磁探测仪和各网点道路底下铺设的地磁传感器。
首先，选择目标区域，在目标区域内设定多个网点，使搭载有地磁探测仪的运载体在目标区域内依次经过每个网点，采集每个网点所在位置的地磁值序列。
其次，在每个网点道路底下铺设地磁传感器，地磁传感器以设定的周期t实时采集地磁场强度的变化，根据周期t内地磁场强度变化的次数计算周期t内该网点的车流量信息，从而获取目标区域内各个网点在预设时间或单位时间尺度上的网点车流量数据，预设时间尺度可以为小时尺度，也可以为周期t的倍数。
所述数据传输服务层，用于收集所述地磁设施服务层获取的数据并向所述软件服务层传输所述数据；所述数据包括各网点的地磁值序列和网点车流量数据。
所述软件服务层，用于对所述数据传输服务层传输的所述数据进行处理、计算得出各网点的空间位置数据和单位时间段内的融合车流量数据，并采用三维格式表示各网点的数据组，形成目标区域内的单位时间段的时空态势感知图；所述软件服务层包括位置生成模块、车流量数据生成模块、维度转换模块和时空态势感知图生成模块。
具体地，地球上的每个地点的地磁场矢量都是与其所在的空间位置基本上是一一对应的关系，因此位置生成模块可以通过各个网点的地磁值序列中的地磁场矢量特征来推算出各个网点所在的空间位置信息。在地磁科学研究中，地磁场数据能够真实反映地磁场的变化。地磁场数据来源不同，但无论以何种形式得到的地磁数据，最终所需要的都是以规则的网格形式存储的地磁图。地磁图适配性的分析，是地磁匹配导航的基础，在具有高精度地磁基准图的条件下，选择合适的匹配区，是进行航迹规划及地磁匹配的一项必不可少的任务。
地磁数据采集、地磁基准图构建、匹配算法选取是地磁定位结果的重要影响因素,匹配算法优劣直接决定了导航精准度。匹配算法主要有相关度量匹配和递推滤波匹配,递推滤波常常受到滤波模型的限制,对初始误差要求较高,而且各种误差统计模型不易获取,滤波的发散也不易控制；相关度量法原理简单可以持续使用。综合对比来说ncor匹配算法的抗噪能力最强,其次是msd匹配算法,mad匹配算法的匹配效果最差，但是ncor匹配算法的计算量太大，匹配时间相对来说过长,不适用于较大区域的匹配研究，因此msd匹配算法更为适合继续研究，考虑在其基础上进行改进以实现更加快速高精的匹配结果。
具体过程为：位置生成模块各网点的地磁值序列作为匹配对象在地磁数据库中进行mad相关计算，从每一网点的地磁值序列中获取该网点的地磁强度值，从地磁数据库中匹配各个经纬点所在的地磁强度值与该网点的地磁强度值的差的绝对值最小的点，即为当前所在网点的空间位置信息。通过mad计算之后，由此得到相关检测区域的曲面，如图2所示，整个相关曲面最小值所在的空间位置就是匹配点。
车流量数据生成模块用于计算生成单位时间段内的融合车流量数据，具体地，普通的atpk是用已知面尺度数据对未知点进行插值的尺度下推方法,基本原理为未知点值为其所在面以及邻近面的数据线性加权和。而本发明中车流量数据生成模块是采用atpk插值法对网点车流量数据进行空间降尺处理，得到降尺数据。atpk插值法的引入，使网点车流量数据的空间分辨率在不损失原有信息的基础上得到了提升。
采用atpk插值法对网点车流量数据进行空间降尺处理的具体方法为，采用atpk插值法将目标区域内各个网点之间插入中间网点，并根据相邻的上网点和下网点的车流量数据预测该中间网点的车流量数据n中。设n上和n下分别为相邻的上网点和下网点的车流量数据，若n上=n下，则该中间网点的车流量数据n中=n上=n下，若n上
然后，根据卫星反演车流量数据对插入的中间网点的车流量数据进n中行校正，其中，卫星反演为将卫星探测的原始数据经一定的变换、订正与计算,反求出表征卫星探测对象某种特性状态的演算过程。本发明中根据卫星反演车流量数据对插入的中间网点的车流量数据进n中行校正，得到校正后的车流量数据n中’。根据校正后的车流量数据n中’和测得的原网点车流量数据在预设时间或单位时间尺度上进行融合，得到融合车流量数据。
在优选实施例中，由于通信故障，可能导致部分网点的车流量数据缺测，因此，在进行车流量数据融合之前，首先对原网点车流量数据进行预处理，去除原网点车流量数据中的缺测数据，得到实测的各网点车流量数据，使得后续进行的数据融合处理时的数据更加准确。
维度转换模块，采用三维格式表示各网点的数据组，并进行维度转换处理。具体地，从位置生成模块、车流量数据生成模块中获取各网点的空间位置数据和融合车流量数据，并采用格式为[t,l,n]三维格式对各网点的数据进行表示，其中第一维数据t表示时间维度，为单位时间段或预设时间段数值，第二维数据l表示空间维度，为各网点的空间位置数据，第三维数据n表示单位时间段或预设时间段的融合车流量数据。
维度转换处理的具体步骤为：
首先，合并三维格式的数据组中的第二维和第三维数据，即将空间位置数据l和融合车流量数据n合并为一个新的第二维数据l.n。
其次，交换第一维数据t和新的第二维数据l.n，维度交换后，将表示单位时间段或预设时间段数值的第一维数据t切分成多个更小维度，在本实施例中，将表示单位时间段或预设时间段数值的第一维数据t优选地切分成两个更小维度，t1和t2,且满足t1=t2＝t/2；
因此，则将原三维格式数据组转化为两个小时间维度的二维数据：[l.n/2,t1]和[l.n/2,t2]；再分别将两个小时间维度的二维数据进行逆转化，则得到两个小时间维度的三维格式的数据组，最终，原始三维格式的数据组被处理成了两个小时间维度的三维格式的数据组，[t1，l，n/2]和[t2，l，n/2]。
时空态势感知图生成模块，用于形成目标区域单位时间段或预设时间段的时空态势感知图，根据维度转换后的小时间维度的三维数据组则可生成目标区域多个短时间段的时空态势感知图。
在优选实施中，时空态势感知图生成模块也可以根据对用于生成短时间段维度的三维格式的数据组进行相邻时间段累计处理，生成大时间短维度的时空态势感知图；且，将表示单位时间段或预设时间段的第一维数据t切分的维度数量越多，累计处理后，生成的大时间段维度的时空态势感知图越准确。
如图3所示，为目标区域短时间段维度的时空态势感知图，在时空态势感知图上直观展示时间和空间上的网点的车流量状态，不同颜色显示了各网点的融合车流量大小程度；点击某个网点图标，可查看该网点的空间位置数据和单位时间段内的融合车流量数据，该时空态势感知图支持放大、缩小、定位、平移等操作。如图4所示，支持网点位置信息关键词搜索，在左上角检索框内输入某网点名称，可快速定位到该网点。
在优选实施例中，可设置地磁管理器，可对每个网点道路底下铺设地磁传感器进行管理。如图5所示，地磁管理器具有如下功能，在时空态势感知模型的地磁设施服务层中选择某个目标区域，然后可进行添加网点和添加对应的地磁传感器操作，其中将地磁传感器关联到该网点，并支持单个地磁传感器添加和批量导入，同时支持对添加的网点和地磁传感器进行修改和删除。
本发明的基于地磁大数据软硬件结合的时空态势感知模型通过维度转换，减少了生成不同时间维度的时空态势感知图的数据处理量；通过对地面车流量数据进行空间降尺，并根据卫星反演车流量数据对降尺数据进行校正，获得了目标区域在单位时间内的融合车流量数据；进一步通过时空态势感知图生成模块，形成目标区域单位时间段或预设时间段的时空态势感知图，更直观地将车流量信息在时间和空间上的态势变化进行感知和展示。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。
本文用于企业家、创业者技术爱好者查询，结果仅供参考。
