基于NB-IoT技术的地磁车辆检测器及其检测方法
专利汇可以提供基于NB-IoT技术的地磁车辆检测器及其检测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于NB-IoT技术的地磁车辆检测器及其检测方法。地磁车辆检测器包括：地磁检测模 块 :利用停车时车辆对地磁 信号 的扰动，对车位上的车辆进行在位检测；射频雷达检测模块：发射 射频信号 并与其反射回波进行混频，通过对混频后的信号进行检测，对车位上的车辆进行在位检测；MCU控 制模 块：处理地磁检测模块和射频雷达检测模块采集到的数据，进行车辆停、离业务判定，并通过NB-IoT模块，与远程后台 服务器 进行数据交互；NB-IoT数据通信模块：利用运营商NB-IoT网络，使地磁车检终端与远程服务器进行数据交互。本发明针对车位状态检测，对车辆车位状态进行智能检测，可以完全实现无人化 停车场 的车位监控。，下面是基于NB-IoT技术的地磁车辆检测器及其检测方法专利的具体信息内容。
1.一种基于NB-IoT技术的地磁车辆检测器，其特征在于：包括地磁检测模块、射频雷达检测模块、MCU控制模块、NB-IoT通信模块和电源管理模块，
地磁检测模块:利用停车时车辆对地磁信号的扰动，对车位上的车辆进行在位检测；
射频雷达检测模块：发射射频信号并与其反射回波进行混频，通过对混频后的信号进行检测，对车位上的车辆进行在位检测；
MCU控制模块：处理地磁检测模块和射频雷达检测模块采集到的数据，进行车辆停、离业务判定，并通过NB-IoT模块，与远程后台服务器进行数据交互；
NB-IoT数据通信模块：利用运营商NB-IoT网络，使地磁车检终端与远程服务器进行数据交互；
整机电源管理模块：分别为MCU控制模块、地磁检测模块和射频雷达检测模块供电。
2.根据权利要求1所述的基于NB-IoT技术的地磁车辆检测器，其特征在于：所述地磁检测模块：采用恩智浦MAG3110芯片，MCU控制模块通过IIC总线与MAG3110芯片相连，MAG3110芯片对地磁信号X、Y、Z三轴的数据采集，在车位未停车时，MCU控制模块采集到地球磁场自由空间的地磁数据；当车位停车时，由于铁磁性物体会引发地磁场的扭曲，MAG3110芯片通过检测地磁信号的变化，并转换为是数字信号，送入MCU控制模块进行计算处理，从而进行停车状态的判定。
3.根据权利要求2所述的基于NB-IoT技术的地磁车辆检测器，其特征在于：所述射频雷达检测模块：射频雷达检测模块采用英飞凌BGT24LTR11芯片作为射频前端，工作于24.0 GHz至24.25 GHz ISM频段，MCU控制模块产生100KHz的三角波，送入BGT24LTR11的压控振荡器VCO的压控端，产生中心频率为24GHz，并经三角波调制的频率调制信号，并通过射频雷达检测模块的发射单元发射出去，射频雷达检测模块的接收单元对发射信号和反射回波信号进行混频，输出发射信号和反射回波信号的频差信号I、Q；I、Q信号经放大、滤波处理后，送入MCU控制模块的AD采样口进行数据的采集；MCU控制模块通过对频差信号的采集和计算，获得目标与射频雷达检测模块之间的距离信息，实现车位停车情况的检测。
4.根据权利要求3所述的基于NB-IoT技术的地磁车辆检测器，其特征在于：所述MCU控制模块：采用意法半导体STM32L031K6T6芯片，MCU控制模块的IIC总线与MAG3110芯片连接，定时采集地磁数据，MCU控制模块的AD接口与射频雷达检测模块相连，定时采集射频雷达的差频数据，MCU控制模块的串口与NB-IoT通信模块相连，实现与远程后台服务器的数据交互。
5.根据权利要求4所述的基于NB-IoT技术的地磁车辆检测器，其特征在于：所述NB-IoT数据通信模块：采用NB-IoT模块，利用运营商无线通信网络，实现车检终端与远程后台服务器间的数据交互，NB-IoT数据通信模块采用COAP协议，连接到运营商IOT平台；MCU控制模块通过串口与NB-IoT通信模块进行连接，当检测到停车或驶离业务后，MCU控制模块按照与远程后台服务器间的协议进行组帧，并将组织好的数据报文发送到NB-IoT数据通信模块，从而发送到远程后台服务器；NB-IoT数据通信模块接收到远程后台服务器的反馈报文通知MCU控制模块，以便MCU控制模块实现整机控制。
6.根据权利要求1所述的基于NB-IoT技术的地磁车辆检测器的检测方法，其特征在于，包括：
a、地磁检测模块利用停车时车辆对地磁信号的扰动，对车位上的车辆进行在位检测；
b、射频雷达检测模块发射射频信号并与其反射回波进行混频，通过对混频后的信号进行检测，对车位上的车辆进行在位检测；
c、MCU控制模块处理地磁检测模块和射频雷达检测模块采集到的数据，进行车辆停、离业务判定，并通过NB-IoT模块，利用运营商NB-IoT网络，与远程后台服务器进行数据交互。
7.根据权利要求11所述的基于NB-IoT技术的地磁车辆检测器的检测方法，其特征在于，所述a具体包括：
a1、MCU控制模块定时采集N个地磁检测模块采集到的三轴地磁量化地磁数据，并对原始数据进行卡尔曼滤波，消除采样数据的随机误差；
a2、在初始安装时，对安装地点的地磁信号自动测试，以获取在准自由空间下的地磁信号的基准基线B0；
a3、MCU控制模块连续分析所采集的地磁数据，稳态分析引擎进行稳态计算，若连续采集到的N个地磁数据无数据跳变，则判定当前数据处于稳态，否则，则判定为跳变态；当数据进入跳变态时，自动计算前一稳态的地磁数据均值，作为前一稳态的基线值B1；
a4、当稳态分析引擎探测到数据跳变后，开始搜索下一数据稳态，当下一数据稳态到达时，则计算此时的地磁数据均值B2；
a5、地磁业务判决引擎，根据前一稳态的均值B1和本次稳态的均值B2的差的绝对值，判定是否发生车辆停、离业务；针对车辆驶离，同时需判定均值B2是否回归自由空间时的B0；
a6、当车辆驶离后，MCU控制模块继续计算自由空间的基准基线B0，以自适应地球磁场缓慢变化的情况。
8.根据权利要求12所述的基于NB-IoT技术的地磁车辆检测器的检测方法，其特征在于，所述b具体包括：
b1、MCU控制模块定时采集M个MCU控制模块利用AD采集自由空间下射频雷达发射和回波的经混频后的I、Q信号数据，并对原始数据进行带通滤波，消除采样数据中夹杂的干扰信号；
b2、在初始安装时，开启射频雷达检测模块，并计算初始的波峰数量A1及波谷数量A2；
b3、在MCU控制模块开启射频雷达，并采集M个数据点后，计算波峰数量C1和波谷数量C2；
b4、根据C1和A1差值，及C2和A2差值，判断是否有车辆停留在车位上；当车位上有车时，由于车辆引起的射频回波信号增强，导致此时的I、Q信号和未停车时的I、Q信号发生波形畸变，并产生更多的波峰和波谷，判定出车位停车情况；
b5、当车辆驶离后，MCU控制模块继续计算自由空间的波峰数量A1及波谷数量A2，以自适应环境因素引起的射频雷达回波缓慢变化的情况。
9.根据权利要求13所述的基于NB-IoT技术的地磁车辆检测器的检测方法，其特征在于，所述方法还包括车辆停离二次判定，具体如下：
（1）在MCU控制模块进行车辆停离判定时，MCU控制模块在日常检测中，仅开启地磁检测模块，射频雷达检测模块处于关闭状态；
（2）当MCU控制模块通过地磁检测出车辆停、离业务后，开启射频雷达检测模块，通过射频雷达检测进行车辆停、离业务计算；
（3）根据地磁检测及射频雷达检测计算结果，进行最终的业务判决，若判决成功，则确认此次业务，并利用NB-IoT通信模块，将业务发送到远程后台服务器；
（4）针对地磁检测到车辆停、离业务，对于射频雷达检测未检测出或检测结果与地磁检测结果不一致时，首先计算本次业务的地磁数据的B2-B1及射频雷达数据的C1-A1、C2-A2的绝对值，并将计算结果的数值格式化为ASCII字串，再与二次校验判决指纹库内的K个数据计算Levenshtein距离，以实现模糊查询匹配；若未能找到匹配的数据，则认为本次业务异常，不产生本次停、离业务；若模糊查询匹配成功，则提取匹配项所存储的停、离业务类型，作为本次二次校验判决结果。
10.根据权利要求14所述的基于NB-IoT技术的地磁车辆检测器的检测方法，其特征在于：所述步骤（3）中，对于二次校验判决成功的业务，首先计算本次业务的地磁数据的B2-B1及射频雷达数据的C1-A1、C2-A2的绝对值，再将计算结果的数值格式化为ASCII字串，将字串以及本次判定出的停、离业务类型，存入二次校验判决指纹库，指纹库内一共可记录最新的K个成功判决的指纹数据。
基于NB-IoT技术的地磁车辆检测器及其检测方法
技术领域
背景技术
发明内容
地磁检测模块:利用停车时车辆对地磁信号的扰动，对车位上的车辆进行在位检测；
射频雷达检测模块：发射射频信号并与其反射回波进行混频，通过对混频后的信号进行检测，对车位上的车辆进行在位检测；
MCU控制模块：处理地磁检测模块和射频雷达检测模块采集到的数据，进行车辆停、离业务判定，并通过NB-IoT模块，与远程后台服务器进行数据交互；
NB-IoT数据通信模块：利用运营商NB-IoT网络，使地磁车检终端与远程服务器进行数据交互；
整机电源管理模块：分别为MCU控制模块、地磁检测模块和射频雷达检测模块供电。
b、射频雷达检测模块发射射频信号并与其反射回波进行混频，通过对混频后的信号进行检测，对车位上的车辆进行在位检测；
c、MCU控制模块处理地磁检测模块和射频雷达检测模块采集到的数据，进行车辆停、离业务判定，并通过NB-IoT模块，利用运营商NB-IoT网络，与远程后台服务器进行数据交互。
a2、在初始安装时，对安装地点的地磁信号自动测试，以获取在准自由空间下的地磁信号的基准基线B0；
a3、MCU控制模块连续分析所采集的地磁数据，稳态分析引擎进行稳态计算，若连续采集到的N个地磁数据无数据跳变，则判定当前数据处于稳态，否则，则判定为跳变态；当数据进入跳变态时，自动计算前一稳态的地磁数据均值，作为前一稳态的基线值B1；
a4、当稳态分析引擎探测到数据跳变后，开始搜索下一数据稳态，当下一数据稳态到达时，则计算此时的地磁数据均值B2；
a5、地磁业务判决引擎，根据前一稳态的均值B1和本次稳态的均值B2的差的绝对值，判定是否发生车辆停、离业务；针对车辆驶离，同时需判定均值B2是否回归自由空间时的B0；
a6、当车辆驶离后，MCU控制模块继续计算自由空间的基准基线B0，以自适应地球磁场缓慢变化的情况。
b2、在初始安装时，开启射频雷达检测模块，并计算初始的波峰数量A1及波谷数量A2；
b3、在MCU控制模块开启射频雷达，并采集M个数据点后，计算波峰数量C1和波谷数量C2；
b4、根据C1和A1差值，及C2和A2差值，判断是否有车辆停留在车位上；当车位上有车时，由于车辆引起的射频回波信号增强，导致此时的I、Q信号和未停车时的I、Q信号发生波形畸变，并产生更多的波峰和波谷，判定出车位停车情况；
b5、当车辆驶离后，MCU控制模块继续计算自由空间的波峰数量A1及波谷数量A2，以自适应环境因素引起的射频雷达回波缓慢变化的情况。
（2）当MCU控制模块通过地磁检测出车辆停、离业务后，开启射频雷达检测模块，通过射频雷达检测进行车辆停、离业务计算；
（3）根据地磁检测及射频雷达检测计算结果，进行最终的业务判决，若判决成功，则确认此次业务，并利用NB-IoT通信模块，将业务发送到远程后台服务器；
（4）针对地磁检测到车辆停、离业务，对于射频雷达检测未检测出或检测结果与地磁检测结果不一致时，首先计算本次业务的地磁数据的B2-B1及射频雷达数据的C1-A1、C2-A2的绝对值，并将计算结果的数值格式化为ASCII字串，再与二次校验判决指纹库内的K个数据计算Levenshtein距离，以实现模糊查询匹配；若未能找到匹配的数据，则认为本次业务异常，不产生本次停、离业务；若模糊查询匹配成功，则提取匹配项所存储的停、离业务类型，作为本次二次校验判决结果。
具体实施方式
地磁检测模块:利用停车时车辆对地磁信号的扰动，对车位上的车辆进行在位检测；
射频雷达检测模块：发射射频信号并与其反射回波进行混频，通过对混频后的信号进行检测，对车位上的车辆进行在位检测；
MCU控制模块：处理地磁检测模块和射频雷达检测模块采集到的数据，进行车辆停、离业务判定，并通过NB-IoT模块，与远程后台服务器进行数据交互；
NB-IoT数据通信模块：利用运营商NB-IoT网络，使地磁车检终端与远程服务器进行数据交互；
整机电源管理模块：分别为MCU控制模块、地磁检测模块和射频雷达检测模块供电。
b、射频雷达检测模块发射射频信号并与其反射回波进行混频，通过对混频后的信号进行检测，对车位上的车辆进行在位检测；
c、MCU控制模块处理地磁检测模块和射频雷达检测模块采集到的数据，进行车辆停、离业务判定，并通过NB-IoT模块，利用运营商NB-IoT网络，与远程后台服务器进行数据交互。
a2、在初始安装时，对安装地点的地磁信号自动测试，以获取在准自由空间下的地磁信号的基准基线B0；
a3、MCU控制模块连续分析所采集的地磁数据，稳态分析引擎进行稳态计算，若连续采集到的N个地磁数据无数据跳变，则判定当前数据处于稳态，否则，则判定为跳变态；当数据进入跳变态时，自动计算前一稳态的地磁数据均值，作为前一稳态的基线值B1；
a4、当稳态分析引擎探测到数据跳变后，开始搜索下一数据稳态，当下一数据稳态到达时，则计算此时的地磁数据均值B2；
a5、地磁业务判决引擎，根据前一稳态的均值B1和本次稳态的均值B2的差的绝对值，判定是否发生车辆停、离业务；针对车辆驶离，同时需判定均值B2是否回归自由空间时的B0；
a6、当车辆驶离后，MCU控制模块继续计算自由空间的基准基线B0，以自适应地球磁场缓慢变化的情况。
b2、在初始安装时，开启射频雷达检测模块，并计算初始的波峰数量A1及波谷数量A2；
b3、在MCU控制模块开启射频雷达，并采集M个数据点后，计算波峰数量C1和波谷数量C2；
b4、根据C1和A1差值，及C2和A2差值，判断是否有车辆停留在车位上；当车位上有车时，由于车辆引起的射频回波信号增强，导致此时的I、Q信号和未停车时的I、Q信号发生波形畸变，并产生更多的波峰和波谷，判定出车位停车情况；
b5、当车辆驶离后，MCU控制模块继续计算自由空间的波峰数量A1及波谷数量A2，以自适应环境因素引起的射频雷达回波缓慢变化的情况。
（2）当MCU控制模块通过地磁检测出车辆停、离业务后，开启射频雷达检测模块，通过射频雷达检测进行车辆停、离业务计算；
（3）根据地磁检测及射频雷达检测计算结果，进行最终的业务判决，若判决成功，则确认此次业务，并利用NB-IoT通信模块，将业务发送到远程后台服务器；
（4）针对地磁检测到车辆停、离业务，对于射频雷达检测未检测出或检测结果与地磁检测结果不一致时，首先计算本次业务的地磁数据的B2-B1及射频雷达数据的C1-A1、C2-A2的绝对值，并将计算结果的数值格式化为ASCII字串，再与二次校验判决指纹库内的K个数据计算Levenshtein距离，以实现模糊查询匹配；若未能找到匹配的数据，则认为本次业务异常，不产生本次停、离业务；若模糊查询匹配成功，则提取匹配项所存储的停、离业务类型，作为本次二次校验判决结果。
1、MCU定时采集N个地磁检测模块采集到的三轴地磁量化数据，首先对原始数据进行卡尔曼滤波，以消除采样数据的随机误差；
2、在初始安装时，对安装地点的地磁信号自动测试，以获取在准自由空间下的地磁信号的基准基线B0；
3、MCU连续分析所采集的地磁数据，稳态分析引擎进行稳态计算，若连续采集到的N个地磁数据无数据跳变（其数据跳变判决阈值，由远程后台服务器配置下发至地磁车检终端），则判定当前数据处于稳态，否则，则判定为跳变态。当数据进入跳变态时，自动计算前一稳态的地磁数据均值，作为前一稳态的基线值B1；
4、稳态分析引擎当探测到数据跳变后，开始搜索下一数据稳态，当下一数据稳态到达时，则计算此时的地磁数据均值B2；
5、地磁业务判决引擎，根据前一稳态的均值B1和本次稳态的均值B2的差的绝对值，判定是否发生车辆停、离业务，其判决阈值，由远程后台服务器配置下发至地磁车检终端。针对车辆驶离，同时需判定均值B2是否回归自由空间时的B0；
6、当车辆驶离后，MCU继续计算自由空间的基准基线B0，以自适应地球磁场缓慢变化的情况。
2、在初始安装时，开启射频雷达，并由波形计算引擎，计算初始的波峰数量A1及波谷数量A2；
3、在MCU开启射频雷达，并采集M个数据点后，波形计算引擎利用基于数学形态学的差位波峰、波谷提取算法（PDE算法）,计算波峰数量C1和波谷数量C2；
4、射频雷达业务判决引擎，根据C1和A1差值，及C2和A2差值，判断是否有车辆停留在车位上；当车位上有车时，由于车辆引起的射频回波信号增强，导致此时的I、Q信号和未停车时的I、Q信号发生波形畸变，并产生更多的波峰和波谷，从而射频雷达业务判决引擎可判定出车位停车情况；
5、当车辆驶离后，MCU继续计算自由空间的波峰数量A1及波谷数量A2，以自适应环境因素引起的射频雷达回波缓慢变化的情况。
2、当MCU利用地磁车检算法，检测出车辆停、离业务后，开启射频雷达，利用射频雷达车检算法进行车辆停、离业务计算；
3、二次校验判决引擎，根据地磁车检算法及射频雷达车检算法计算结果，进行最终的业务判决，若判决成功，则确认此次业务，并利用NB-IoT通信模块，将业务发送到远程后台服务器。对于二次校验判决成功的业务，首先计算本次业务的地磁数据的B2-B1及射频雷达数据的C1-A1、C2-A2的绝对值，再将计算结果的数值格式化为ASCII字串，将字串以及本次判定出的停、离业务类型，存入二次校验判决指纹库，指纹库内一共可记录最新的K个成功判决的指纹数据；
4、二次校验判决引擎，针对地磁车检算法检测到车辆停、离业务，对于射频雷达车检算法未检测出或检测结果与地磁车检算法结果不一致时特殊异常情况，首先计算本次业务的地磁数据的B2-B1及射频雷达数据的C1-A1、C2-A2的绝对值，并将计算结果的数值格式化为ASCII字串，再与二次校验判决指纹库内的K个数据计算Levenshtein距离，以实现模糊查询匹配。若未能找到匹配的数据，则认为本次业务异常，不产生本次停、离业务；若模糊查询匹配成功，则提取匹配项所存储的停、离业务类型，作为本次二次校验判决结果。
NB-IoT可以比现有无线技术提供50 100倍的接入数。
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地磁检测模块:采用低功耗、数字3轴磁力计，可以测量所处位置磁场强度，与MCU控制模块通过标准的I2C串行接口进行数据交互，能够测量高达10高斯的所处位置磁场，通过内部寄存器的设置，实现不同功耗及采样频率控制。
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