传感器异常数据的可信监测方法、监测终端及存储介质

技术特征：
1.一种传感器异常数据的可信监测方法，其特征在于，包括：获取目标传感器在第一时刻的实际采样值；其中，所述第一时刻为当前时刻前的任意时刻；基于卡尔曼滤波算法，根据所述第一时刻的实际采样值，确定所述目标传感器在所述第一时刻的最优估计值；获取预估得到的所述目标传感器在所述第一时刻的预估值，并将所述第一时刻的最优估计值减去所述第一时刻的预估值，得到所述第一时刻的偏差值；若所述第一时刻的偏差值大于预设阈值，则确定所述目标传感器在所述第一时刻的数据异常。2.根据权利要求1所述的传感器异常数据的可信监测方法，其特征在于，所述基于卡尔曼滤波算法，根据所述第一时刻的实际采样值，确定所述目标传感器在所述第一时刻的最优估计值，包括：获取所述目标传感器在上一时刻的最优估计值；其中，所述上一时刻为所述第一时刻的上一时刻；根据所述目标传感器在所述上一时刻的最优估计值，预测得到所述第一时刻的卡尔曼预测值；根据所述第一时刻的卡尔曼预测值，确定所述第一时刻的卡尔曼增益；根据所述第一时刻的卡尔曼增益及所述第一时刻的实际采样值，确定所述目标传感器在所述第一时刻的最优估计值。3.根据权利要求2所述的传感器异常数据的可信监测方法，其特征在于，所述根据所述第一时刻的卡尔曼预测值，确定所述第一时刻的卡尔曼增益，包括：根据所述第一时刻的卡尔曼预测值，确定所述第一时刻的卡尔曼预测值的协方差；获取所述上一时刻的最优估计值的协方差及所述上一时刻的状态方程；根据所述第一时刻的卡尔曼预测值的协方差、所述上一时刻的最优估计值的协方差及所述上一时刻的状态方程，确定所述第一时刻的卡尔曼增益。4.根据权利要求1至3任一项所述的传感器异常数据的可信监测方法，其特征在于，所述方法还包括：若确定所述目标传感器在所述第一时刻的数据异常，则并将该异常数据存储在第一区块链中。5.根据权利要求4所述的传感器异常数据的可信监测方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述第一时刻的偏差值不大于所述预设阈值，则确定所述目标传感器在所述第一时刻的数据正常，并将所述第一时刻的最优估计值存储在第二区块链中。6.根据权利要求5所述的传感器异常数据的可信监测方法，其特征在于，在所述获取目标传感器在第一时刻的实际采样值之前，所述方法还包括：获取所述目标传感器在各个时刻的实际采样值，并将各个时刻的实际采样值存储在第三区块链中；获取所述预估得到的所述目标传感器在所述第一时刻的预估值，并将所述第一时刻的预估值存储在第四区块链中；
所述获取目标传感器在第一时刻的实际采样值，包括：从所述第三区块链中获取得到所述第一时刻的实际采样值；所述获取预估得到的所述目标传感器在所述第一时刻的预估值，包括：从所述第四区块链中获取得到所述第一时刻的预估值。7.根据权利要求6所述的传感器异常数据的可信监测方法，其特征在于，所述第一区块链、所述第二区块链、所述第三区块链及所述第四区块链并行运行。8.根据权利要求7所述的传感器异常数据的可信监测方法，其特征在于，针对所述第一区块链、所述第二区块链、所述第三区块链或所述第四区块链，采用raft共识算法实现该区块链中各个节点的同步。9.一种监测终端，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序，执行如权利要求1至8中任一项所述的传感器异常数据的可信监测方法。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上的权利要求1至8中任一项所述传感器异常数据的可信监测方法的步骤。

技术总结
本发明提供一种传感器异常数据的可信监测方法、监测终端及存储介质。该方法包括：获取目标传感器在第一时刻的实际采样值；其中，第一时刻为当前时刻前的任意时刻；基于卡尔曼滤波算法，根据第一时刻的实际采样值，确定目标传感器在第一时刻的最优估计值；获取预估得到的目标传感器在第一时刻的预估值，并将第一时刻的最优估计值减去第一时刻的预估值，得到第一时刻的偏差值；若第一时刻的偏差值大于预设阈值，则确定目标传感器在第一时刻的数据异常。本发明通过卡尔曼滤波算法，结合实际采样值和预估值确定传感器数据是否可信，提供了一种有效的传感器数据监测手段。种有效的传感器数据监测手段。种有效的传感器数据监测手段。


技术研发人员：唐松 王志强 檀改芳 董佳 马艳东
受保护的技术使用者：河北省科学院应用数学研究所
技术研发日：2022.10.27
技术公布日：2022/11/25