一种信号方位趋势的判断方法与流程

本发明涉及无线电测向领域，尤其涉及一种信号方位趋势的判断方法。

背景技术：

随着无线电磁波在生产生活中的广泛运用，同时无线电信号辐射是有方向性特点，可通过无线电技术手段确定无线电信号辐射源方向，诞生了无线电测向技术。在实际应用中通过测向设备对对一种信号进行方位(范围0到360度)测量，即可判断信号的方位。

但是由于测向设备以及环境等因素的干扰，导致实际的测量时存在偶然跳动，造成测量结果可能会受到影响。

技术实现要素：

为了解决上述问题，本发明提出一种信号方位趋势的判断方法。

一种信号方位趋势的判断方法，包括以下趋势判断步骤：

s1.接收一组有效序列数据，命名为a组，作为趋势判断的基准数据；接收下一个观察数据datanow，将观察数据datanow加入a组，形成一个观察数据队列，将观察数据队列命名为b组；继续接收下一个后续数据datanext，将后续数据datanext加入a组，形成一个后续数据队列，将后续数据队列命名为c组；

s2.计算a组、b组和c组的方差值，分别记为sd、sd1和sd2；并根据所述的sd、sd1和sd2计算观察数据在基准数据上引入的波动fluct1和后续数据在观察数据基准上引入的波动fluct2；

s3.根据步骤s2所述的fluct1和所述的fluct2，计算fluct1的判定门限值threshold1和计算fluct2的判定门限值threshold2；

s4.判断fluct1与threshold1之间的大小关系和判断fluct2与threshold2之间的大小关系；

s5.若fluct1>threshold1且fluct2>threshold2，表示观察数据和后续数据的变化趋势均超出允许范围，则剔除本次观察数据，本次输出上一次输出值，同时保存后续数据作为下一次判断的观察值；

若fluct1>threshold1且fluct2<=threshold2，表示观察数据变化趋势在基准数据变化趋势范围以内，则输出本次观察数据，将本次观察数据加入a组；同时保存后续数据作为下一次判断的观察值；

若fluct1<=threshold1且fluct2>threshold2，表示观察数据和后续数据变化趋势一致，实际的数据变化趋势已经偏离基准数据的变化趋势，此变化趋势是允许的，则输出本次观察数据，将本次观察数据加入a组；同时保存后续数据作为下一次判断的观察值；

若fluct1<threshold1且fluct2<threshold2，表示观察数据和后续数据的变化趋势均未超出允许范围，则输出本次观察数据，将本次观察数据加入a组；同时保存后续数据作为下一次判断的观察值。

信号方位趋势的判断方法还包括以下初始化步骤：

s21.设置基准队列中的起始数据个数和基准队列中的数据个数上限值，同时设置门限判定百分比per；

s22.将测向设备接收的方位数据进行保存，形成一个新的队列，并判断新的队列中的数据个数与起始数据个数之间的关系；

s23.若新的队列中的数据个数小于起始数据个数，则返回至步骤s22，同时输出本次接收方位数据；

若新的队列中的数据个数等于起始数据个数，则保存本次接受数据作为观察值，然后返回至步骤s22，接收后续数据进行判断；

若新的队列中的数据个数大于起始数据个数，则判断新的队列中的数据个数是否超过数据个数上限值；

s33.若否，则执行所述的趋势判断步骤，然后返回至步骤s22；

若超过数据个数上限值，则将新的队列中的首个数据移除，确保新的队列的数据个数不超过数据个数上限值，然后执行所述的趋势判断步骤，然后返回至步骤s22。

所述步骤s2中的fluct1计算公式为fluct1=abs（sd1-sd），其中abs（）为取绝对值函数。

所述步骤s2中的fluct2计算公式为fluct2=abs（sd2-sd1），其中abs（）为取绝对值函数。

所述步骤s3中的threshold1计算公式为threshold1=min（sd1，sd）*per，其中min（）表示取sd1与sd中的最小值，per为门限判定百分比。

所述步骤s3中的threshold2计算公式为threshold2=min（sd2，sd1）*per，其中min（）表示取sd2与sd1中的最小值，per为门限判定百分比。

本发明的有益效果在于：本发明能够很好的滤除偶然出现的干扰数据，滤波以后输出数据符合实际变化趋势，实际工程应用效果良好。

附图说明

图1是趋势判断方法流程图；

图2是初始化流程图

图3是趋势判断滤波前后输出数据曲线对比图。

具体实施方式

为了使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明。

实施方案一：一种信号方位趋势的判断方法，包括以下趋势判断步骤：

s1.接收一组有效序列数据，命名为a组，作为趋势判断的基准数据；接收下一个观察数据datanow，将观察数据datanow加入a组，形成一个观察数据队列，将观察数据队列命名为b组；继续接收下一个后续数据datanext，将后续数据datanext加入a组，形成一个后续数据队列，将后续数据队列命名为c组；

s2.计算a组、b组和c组的方差值，分别记为sd、sd1和sd2；并根据所述的sd、sd1和sd2计算观察数据在基准数据上引入的波动fluct1和后续数据在观察数据基准上引入的波动fluct2；

s3.根据步骤s2所述的fluct1和所述的fluct2，计算fluct1的判定门限值threshold1和计算fluct2的判定门限值threshold2；

s4.判断fluct1与threshold1之间的大小关系和判断fluct2与threshold2之间的大小关系；

s5.若fluct1>threshold1且fluct2>threshold2，表示观察数据和后续数据的变化趋势均超出允许范围，则剔除本次观察数据，本次输出上一次输出值，同时保存后续数据作为下一次判断的观察值；

若fluct1>threshold1且fluct2<=threshold2，表示观察数据变化趋势在基准数据变化趋势范围以内，则输出本次观察数据，将本次观察数据加入a组；同时保存后续数据作为下一次判断的观察值；

若fluct1<=threshold1且fluct2>threshold2，表示观察数据和后续数据变化趋势一致，实际的数据变化趋势已经偏离基准数据的变化趋势，此变化趋势是允许的，则输出本次观察数据，将本次观察数据加入a组；同时保存后续数据作为下一次判断的观察值；

若fluct1<threshold1且fluct2<threshold2，表示观察数据和后续数据的变化趋势均未超出允许范围，则输出本次观察数据，将本次观察数据加入a组；同时保存后续数据作为下一次判断的观察值。

所述a组方差sd表示基准数据的波动程度，所述b组方差sd1表示datanow引入的波动程度，所述c组方差sd2表示datanext引入的波动程度。

所述步骤s2中的fluct1计算公式为fluct1=abs（sd1-sd），其中abs（）为取绝对值函数。

所述步骤s2中的fluct2计算公式为fluct2=abs（sd2-sd1），其中abs（）为取绝对值函数。

所述步骤s2中的threshold1计算公式为threshold1=min（sd1，sd）*per，其中min（）表示取sd1与sd中的最小值，per为门限判定百分比。

所述步骤s2中的threshold2计算公式为threshold2=min（sd2，sd1）*per，其中min（）表示取sd2与sd1中的最小值，per为门限判定百分比。

如图2所示，信号方位趋势的判断方法还包括以下初始化步骤：

s21.设置基准队列中的起始数据个数和基准队列中的数据个数上限值，同时设置门限判定百分比per；

s22.将测向设备接收的方位数据进行保存，形成一个新的队列，并判断新的队列中的数据个数与起始数据个数之间的关系；

s23.若新的队列中的数据个数小于起始数据个数，则返回至步骤s22，同时输出本次接收方位数据；

若新的队列中的数据个数等于起始数据个数，则保存本次数据作为观察值，然后返回至步骤s22，接收后续数据进行判断；

若新的队列中的数据个数大于起始数据个数，则判断新的队列中的数据个数是否超过数据个数上限值；

s33.若否，则执行所述的趋势判断步骤，然后返回至步骤s22；

若超过数据个数上限值，则将新的队列中的首个数据移除，确保新的队列的数据个数不超过数据个数上限值，然后执行所述的趋势判断步骤，然后返回至步骤s22。

实施方案二：如队列起始数据个数设置为3，那么数据队列数据这时是123，继续接收数据4进行保存（观察值），输出数据3（输出上一次数据），再接收数据5来判断决定4这个数据是不是偶然跳动的值，如果是就剔除，若数据4在允许范围内，保存数据4到数据队列，此时数据队列为1234。若基准队列数据个数上限值为10，当第11个数据11在允许范围内，保存数据11到数据队列，同时将首元素数据1移除，此时数据队列为234…11。

方差是衡量一组数据的波动大小，方差越小，说明数据越稳定。在这里判断数据的趋势就是计算3组数据（123、1234、1235）的方差分别是sd、sd1、sd2。通过对sd和sd1进行比较，对sd1和sd2进行比较，如果都在允许范围（设置值）之内，直接输出观察值同时保存到数据队列作为采样数据，作为后续数据判断的基准。否则剔除观察值，将当前值作为观察值，等接收下一次数据进行判断，依次循环。

如图3所示，右图表示采用趋势判断滤波输出数据曲线，左图表示原始数据曲线，10_30%表示趋势判断设定参数，其中10表示基准队列数据个数上限值，30%表示门限判定时最小值设定的百分比。从对比曲线可以看出本发明能够很好的滤除偶然出现的干扰数据，滤波以后输出数据符合实际变化趋势。

本发明的有益效果在于：本发明能够很好的滤除偶然出现的干扰数据，滤波以后输出数据符合实际变化趋势，实际工程应用效果良好。

需要说明的是，对于前述的各个方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某一些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和单元并不一定是本申请所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、rom、ram等。

以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。