红外线接收头自动校准系统的制作方法

本发明涉及红外线通信与信号处理，尤其涉及红外线接收头自动校准系统。

背景技术：

1、在现代通信系统中，红外线技术由于其成本效益和非侵入性广泛应用于数据传输和环境感测领域，红外线接收头作为关键的接收设备，其性能直接决定了整个系统的效率和可靠性，然而，红外接收头面临的主要挑战是其接收性能受多种环境因素如温度、湿度和光照强度的影响，这些环境变化会引起接收头参数如接收角度、灵敏度和频率响应的偏移，从而导致信号失真、干扰增多以及信号接收质量下降。

2、现有技术中，红外接收头的校准多依赖于手动设置或简单的自动调整算法，这些方法无法实时精确应对环境变化，导致在动态或极端环境下系统表现不稳定，此外，现有的校准技术往往忽视了环境因素的预测和前瞻性调整，缺乏一种能够预测未来环境变化并相应调整接收头参数的机制，这限制了红外接收系统在变化多端的应用环境中的适用性和可靠性。

3、因此，迫切需要一种新的技术方案，能够综合考虑环境因素的变化，提前做出预调节，以保持红外线接收头的最优工作状态，从而提高整个系统的稳定性和接收质量。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了红外线接收头自动校准系统。

2、红外线接收头自动校准系统，包括多维信号接收模块、非线性失真补偿模块、多信号干扰分析模块、智能校准算法模块以及预调节模块；其中：

3、多维信号接收模块：用于捕捉多个角度和距离的红外信号，并将信号转换为电信号；

4、非线性失真补偿模块：用于检测红外信号中的非线性失真成分，并通过非线性补偿算法进行实时校正；

5、多信号干扰分析模块：用于从非线性失真补偿模块接收到的校正信号中分析和识别多信号干扰因素，并采用小波变换的方法分离出有用信号和干扰信号；

6、智能校准算法模块：接收经多信号干扰分析模块处理后的有用信号，利用强化学习算法，根据接收到的有用信号和环境数据动态调整接收头的参数，包括接收角度、灵敏度和频率响应；

7、预调节模块：用于根据历史数据和当前环境数据预测未来的环境变化，并在环境变化前预先调整接收头的校准参数。

8、可选的，所述多维信号接收模块包括多个分布在不同空间位置的红外接收单元，每个红外接收单元均包括有接收器、滤波器和信号转换器，其中红外接收器分别安装在不同空间位置，以形成三维分布结构，不同空间位置具体包括前、后、左、右、上、下六个方向，从不同角度捕捉红外信号；滤波器与对应的接收器连接，用于消除环境光线中的杂波和噪声；信号转换器用于将滤波后的红外信号转换为对应的电信号。

9、可选的，所述非线性失真补偿模块包括信号检测单元、失真分析单元和补偿计算单元；其中：

10、信号检测单元：用于接收来自多维信号接收模块的电信号，并检测信号中的非线性失真成分，通过比对输入信号的实际波形和预设的参考波形，识别出信号的失真区域；

11、失真分析单元：接收信号检测单元输出的失真信息，进行频谱分析和相位分析，确定失真成分的类型和程度，并使用确定性算法对失真信号进行分解和标记；

12、补偿计算单元：根据失真分析单元提供的失真信息，执行非线性补偿算法，对失真区域进行实时校正，通过逆向非线性变换，将失真信号恢复为原始信号的波形。

13、可选的，所述失真分析单元包括：

14、频谱分析：对失真区域的信号进行傅里叶变换，将时间域信号转换为频域信号，公式为：，其中，为频域信号，为时间域信号，为频率，为虚数单位；通过分析频域信号中的谱成分，识别出频谱中异常的频率成分，具体为幅度超过预设阈值的频率分量；

15、相位分析：对频域信号进行相位提取，计算每个频率分量的相位，公式为：，其中，为频率处的相位，为频域信号的虚部，为频域信号的实部；比较各频率分量的相位与预设参考信号的相位差，识别出相位偏移超过预设阈值的频率分量；

16、失真信号分解和标记：根据频谱分析和相位分析的结果，将失真信号分解为多个频率和相位分量，具体应用逆傅里叶变换，将频域信号还原为时间域信号；并对还原后的时间域信号进行标记，记录各失真分量的具体位置和幅度变化。

17、可选的，所述补偿计算单元包括：

18、补偿算法初始化：接收来自失真分析单元的失真信号信息，包括失真信号的频率范围、幅度值和相位偏移；同时设置非线性补偿算法的参数，包括补偿系数和相位调整参数；

19、非线性补偿算法执行：对于每个识别的失真分量，应用非线性补偿模型来计算补偿信号，补偿信号的计算公式为：，其中，为补偿信号，为失真信号的频域表示，为补偿系数，为相位调整参数；将补偿信号加到原始信号的频域表示中，更新后的信号表示为：，其中，为原始信号的频域表示，为更新后的信号；

20、实时校正：将更新后的频域信号通过逆傅里叶变换还原为时间域信号，公式为：，其中，为还原后的时间域信号；输出调整后的时间域信号，完成实时校正。

21、可选的，所述多信号干扰分析模块包括预处理单元、特征分析单元、小波变换单元、小波系数分析单元、信号分离单元以及逆小波变换单元；其中：

22、预处理单元：接收来自非线性失真补偿模块的校正信号，并对该校正信号进行分段处理，将每段信号长度设定为；

23、特征分析单元：对每段信号进行时域特征分析，识别出特征值超过预设阈值的信号片段，超过预设阈值的信号片段中包含干扰成分；

24、小波变换单元：对识别出的干扰信号片段进行小波变换，将时间域信号转换为小波域信号，公式为：，其中，为小波系数，为母小波函数，为尺度参数，为平移参数，为母小波函数的复共轭；

25、小波系数分析单元：分析小波系数，识别出高幅度小波系数区域，设定高幅度阈值；

26、信号分离单元：根据小波系数分析结果，将小波域信号分离为有用信号和干扰信号，具体高于阈值的小波系数标记为干扰信号，其余部分标记为有用信号；

27、逆小波变换单元：对标记为有用信号的小波系数进行逆小波变换，还原为时间域信号，公式为：，其中，为有用信号，为有用信号的小波系数，为小波变换的归一化常数。

28、可选的，所述智能校准算法模块包括信号处理单元、环境数据获取单元以及强化学习单元；其中：

29、信号处理单元：接收并处理从多信号干扰分析模块传输来的有用信号 ，提取信号特征值，包括信号强度、信号质量；

30、环境数据获取单元：用于实时获取环境数据，包括温度、湿度、光照强度，并将环境数据与信号数据进行同步；

31、强化学习单元包括状态评估子单元、策略决策子单元和参数调整子单元；

32、状态评估子单元：用于根据信号处理单元提供的信号特征值和环境数据获取单元提供的环境数据，评估当前接收头的状态；状态由信号强度、信号质量和环境条件组成，公式表示为：；

33、策略决策子单元：利用强化学习算法，基于状态评估子单元提供的当前状态选择最佳行动，以优化接收头的参数，强化学习算法通过最大化累积奖励来优化策略，具体公式为：，其中，为最优策略，为策略集，为在时间的奖励；

34、参数调整子单元：根据策略决策子单元选择的最佳行动，动态调整接收头的参数，包括接收角度、灵敏度和频率响应，具体调整公式包括：

35、；

36、；

37、，其中，、和为根据强化学习决策结果计算的参数调整量。

38、可选的，所述预调节模块包括数据采集单元、数据处理单元、环境变化预测单元、校准策略单元以及参数调整单元；其中：

39、数据采集单元：用于收集和存储系统运行过程中生成的历史环境数据和当前环境数据，所述历史数据包括历史时间段内的温度、湿度和光照强度的环境参数；当前环境数据，包括当前的温度、湿度和光照强度；

40、数据处理单元：对数据采集单元提供的历史数据和当前数据进行预处理，去除噪声和异常值，并将数据标准化处理；

41、环境变化预测单元：基于数据处理单元提供的标准化数据，利用机器学习算法对未来的环境变化进行预测，通过分析环境数据的历史变化趋势和当前数据，预测未来预定时间段内环境参数的变化情况；

42、校准策略单元：接收环境变化预测单元预测结果，制定相应的接收头校准参数调整策略，具体根据不同环境条件下的最优接收参数，预先设定调整策略，包括接收角度、灵敏度和频率响应的具体调整值；

43、参数调整单元：在预测到环境变化之前，依据校准策略单元制定的策略，预先调整接收头的校准参数，参数调整单元直接与接收头控制电路连接，用于实时执行调整操作。

44、可选的，所述环境变化预测单元包括：

45、数据准备：接收数据处理单元提供的标准化历史数据和当前数据，设温度为、湿度为和光照强度为；并将数据按照时间序列组织，形成连续的时间序列输入，表达式为：；

46、特征提取：从时间序列数据中提取特征，包括时间序列的均值、方差、自相关性；通过构建特征矩阵，其中每一行代表一个时间步长内的特征向量，表达式为：；

47、预测模型训练：选择长短期记忆网络的机器学习算法进行模型训练，利用特征矩阵和对应的实际环境参数作为训练数据，优化模型参数；并定义损失函数，具体为均方误差，用于衡量预测值与实际值之间的误差；

48、环境变化预测：将当前环境数据作为输入，输入模型进行预测，预测模型根据输入特征向量生成未来预定时间段内的环境参数预测值：；生成的预测结果包括未来预定时间段内的温度、湿度和光照强度。

49、可选的，所述校准策略单元包括：

50、参数获取：接收环境变化预测单元提供的未来环境参数预测值，包括温度、湿度和光照强度；并从系统数据库中获取在不同环境条件下对应的历史最优接收参数记录，包括接收角度、灵敏度和频率响应；

51、参数优化：基于预测的环境参数，利用多变量回归分析确定未来环境条件下的最优接收参数，优化模型的目标是最小化信号接收误差，公式为：，其中，为权重，为接收性能函数，为参考信号质量，为数据点数量；

52、策略制定：根据优化后的最优接收参数，制定具体的调整策略，包括接收角度的调整值、灵敏度的调整值和频率响应的调整值。

53、本发明的有益效果：

54、本发明，通过综合利用环境预测和智能校准技术，显著提升了在动态和不稳定环境中的适应性和性能，首先，系统能够实时收集并分析环境数据，通过先进的预测模型准确预测未来的环境变化，这使得接收头能够在环境变化实际发生前预先进行参数调整，此外，通过预测的环境数据来调整接收头的参数，如接收角度、灵敏度和频率响应，确保了信号接收的最大化效率和最小化干扰。

55、本发明，通过自动调整接收头参数，系统无需频繁的人工干预，从而减少了维护成本，同时，系统的智能校准功能强化了其在多变应用环境下的可用性，增强了系统对于突发环境变化的快速响应能力，为用户提供了一种更加稳定和高效的通信解决方案。

技术特征：

1.红外线接收头自动校准系统，其特征在于，包括多维信号接收模块、非线性失真补偿模块、多信号干扰分析模块、智能校准算法模块以及预调节模块；其中：

2.根据权利要求1所述的红外线接收头自动校准系统，其特征在于，所述多维信号接收模块包括多个分布在不同空间位置的红外接收单元，每个红外接收单元均包括有接收器、滤波器和信号转换器，其中红外接收器分别安装在不同空间位置，以形成三维分布结构，不同空间位置具体包括前、后、左、右、上、下六个方向，从不同角度捕捉红外信号；滤波器与对应的接收器连接，用于消除环境光线中的杂波和噪声；信号转换器用于将滤波后的红外信号转换为对应的电信号。

3.根据权利要求1所述的红外线接收头自动校准系统，其特征在于，所述非线性失真补偿模块包括信号检测单元、失真分析单元和补偿计算单元；其中：

4.根据权利要求3所述的红外线接收头自动校准系统，其特征在于，所述失真分析单元包括：

5.根据权利要求4所述的红外线接收头自动校准系统，其特征在于，所述补偿计算单元包括：

6.根据权利要求5所述的红外线接收头自动校准系统，其特征在于，所述多信号干扰分析模块包括预处理单元、特征分析单元、小波变换单元、小波系数分析单元、信号分离单元以及逆小波变换单元；其中：

7.根据权利要求6所述的红外线接收头自动校准系统，其特征在于，所述智能校准算法模块包括信号处理单元、环境数据获取单元以及强化学习单元；其中：

8.根据权利要求1所述的红外线接收头自动校准系统，其特征在于，所述预调节模块包括数据采集单元、数据处理单元、环境变化预测单元、校准策略单元以及参数调整单元；其中：

9.根据权利要求8所述的红外线接收头自动校准系统，其特征在于，所述环境变化预测单元包括：

10.据权利要求9所述的红外线接收头自动校准系统，其特征在于，所述校准策略单元包括：

技术总结
本发明涉及红外线通信与信号处理技术领域，具体涉及红外线接收头自动校准系统，包括多维信号接收模块、非线性失真补偿模块、多信号干扰分析模块、智能校准算法模块以及预调节模块；其中：多维信号接收模块：用于捕捉多个角度和距离的红外信号；非线性失真补偿模块：通过非线性补偿算法进行实时校正；多信号干扰分析模块：用于分离出有用信号和干扰信号；智能校准算法模块：根据接收到的有用信号和环境数据动态调整接收头的参数；预调节模块：用于在环境变化前预先调整接收头的校准参数。本发明，通过实时环境监测与预测调整技术，有效提升了系统在动态环境中的适应性和性能，同时降低了维护成本并增强了操作的自动化水平。

技术研发人员：刘汝丰
受保护的技术使用者：深圳市兰丰科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23