【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信号传输的，特别涉及一种高阶算力自动驾驶fpc传感模组的信号传输优化方法及装置。
技术介绍
1、随着自动驾驶技术的快速发展，高阶算力传感模组在智能交通系统中扮演着越来越重要的角色。作为自动驾驶车辆感知系统的核心组件，fpc传感模组需要实现高精度、低延迟和可靠的信号传输，以确保车辆的安全运行和智能决策。在复杂的行驶环境中，传感器数据的准确获取和高效处理成为实现自动驾驶技术突破的关键技术之一。现有的fpc传感模组信号传输方法存在诸多局限性。传统的信号处理技术通常面临以下挑战：一是信号处理的复杂性和实时性难以满足高速运动场景下的性能需求；二是多传感器数据的协同处理和优化能力不足，难以全面捕捉复杂环境中的动态信息；三是长距离传输过程中信号质量衰减和信道干扰问题尚未得到有效解决。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的为提供一种高阶算力自动驾驶fpc传感模组的信号传输优化方法及装置，能够有效改善了长距离传输过程中的信号质量。
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种高阶算力自动驾驶fpc传感模组的信号传输优化方法，包括：
3、获取fpc传感模组的原始系统信号数据，并对所述原始系统信号数据进行自适应正交滤波处理，得到对应的优化信号；
4、获取所述fpc传感模组的多传感器数据，将所述多传感器数据与所述优化信号进行模式变换分析，得到对应的多维度协调工作模式；
5、获取所述fpc传感模组的长距离传输数据，并对所述优化信号进行自适应多普勒增强
6、基于多维度协调工作模式对所述增强传输信号进行错误检测与信道编码纠正分析，得到对应的初步优化方案；
7、对所述长距离传输数据进行功耗分析，得到对应的功耗管理信息，并进行压缩传输分析，得到对应的压缩数据传输策略；
8、依据预设的otfs系统模型对所述初步优化方案与所述压缩数据传输策略进行性能优化，得到对应的实时性能优化策略。
9、进一步地，所述获取fpc传感模组的原始系统信号数据，并对所述原始系统信号数据进行自适应正交滤波处理，得到对应的优化信号，包括：
10、对所述原始系统信号数据进行初步时频提取，得到初步特征提取结果；
11、基于所述初步特征提取结果进行构多普勒构建，得到对应的多普勒特征映射矩阵；
12、对所述多普勒特征映射矩阵进行信号熵值和复杂度指标计算，并进行信息融合精炼处理，得到对应的信号特征向量；
13、对所述信号特征向量进行正交基函数分解，得到对应的正交投影系数矩阵；
14、基于所述正交投影系数矩阵对所述原始系统信号数据进行多尺度小波变换，得到多分辨率信号子带；
15、对所述多分辨率信号子带进行非线性权重配置，得到所述优化信号。
16、进一步地，所述获取所述fpc传感模组的多传感器数据，将所述多传感器数据与所述优化信号进行模式变换分析，得到对应的多维度协调工作模式，包括：
17、对所述多传感器数据进行多维度特征提取和非线性映射，得到特征增强数据集；
18、基于所述特征增强数据集构建对应的正交时频空间调度矩阵，并与所述优化信号进行映射关联，得到对应的映射关系；
19、基于所述映射关系对所述多传感器数据与所述优化信号进行迭代稀疏编码重组，得到重组协同信号；
20、对所述重组协同信号进行复杂度自适应编码，并进行多维度信号映射与解耦处理，得到解耦协同信号；
21、对所述解耦协同信号进行调度框架迭代，并进行信号空间约束与正交投影变换，得到所述多维度协调工作模式。
22、进一步地，所述获取所述fpc传感模组的长距离传输数据，并对所述优化信号进行自适应多普勒增强，得到对应的增强传输信号，包括：
23、根据所述长距离传输数据对所述优化信号进行自适应多普勒频移估计，得到对应的多普勒频移估计值；
24、基于所述多普勒频移估计值构建自适应多普勒补偿滤波器，并对所述优化信号进行多普勒补偿处理，得到对应的补偿信号；
25、对所述补偿信号进行多尺度分解，得到对应的多尺度系数；
26、根据所述多尺度系数进行非线性增强处理，得到对应的增强系数；
27、对所述增强系数进行小波重构，得到对应的重构信号；
28、依据预设的极化码编码算法对所述重构信号进行编码，得到对应的编码信号；
29、对所述编码信号进行空间映射变换，得到多维信道自适应矢量；
30、将所述多维信道自适应矢量与所述优化信号进行融合，得到对应的增强传输信号；
31、其中，对所述重构信号进行编码的步骤包括：
32、对原始信道进行递归组合，生成一系列虚拟极化子信道；
33、基于kronecker乘积进行极化码矩阵构建，得到对应的生成矩阵；
34、对所述极化子信道进行可靠性筛选，得到子信道传输信息位和子信道传输固定位；
35、将所述子信道传输信息位与所述子信道传输固定位组合成目标长度的信息向量，并与所述生成矩阵相乘，得到所述编码信号。
36、进一步地，所述基于所述多维度协调工作模式对所述增强传输信号进行错误检测与信道编码纠正分析，得到对应的初步优化方案，包括：
37、对所述多维度协调工作模式进行正交调制特征重构，得到对应的高维特征映射算子；
38、依据所述高维特征映射算子对所述多维度协调工作模式进行超维特征编码，得到对应的协同特征空间；
39、对所述增强传输信号进行多径信道传输参数采样与频谱分析，得到信道干扰特征参数；
40、根据所述协同特征空间和所述信道干扰特征参数进行多维度信道编码框架构建，并进行信道编码参数优化，得到信道编码优化矩阵；
41、对所述信道编码优化矩阵进行迭代检测与误差修正，得到降噪信道编码结果；
42、根据所述降噪信道编码结果对所述多维度协调工作模式和所述增强传输信号进行联合方案分析，得到对应的初步优化方案。
43、进一步地，所述对所述长距离传输数据进行功耗分析，得到对应的功耗管理信息，并进行压缩传输分析，得到对应的压缩数据传输策略，包括：
44、基于所述长距离传输数据进行功耗关联网络图谱构建，并进行功耗分布特征计算，得到功耗关联矩阵；
45、根据所述功耗关联矩阵进行对抗编码压缩处理，得到压缩对抗编码信息；
46、对所述压缩对抗编码信息进行功耗谱聚类分解，得到功耗管理信息；
47、依据所述功耗管理信息对所述传输数据进行初始传输分析，得到初始传输策略；
48、对所述初始传输策略进行信息理论极限分析和信道熵容量计算，得到压缩动态调整参数；
49、依据所述压缩动态调整参数对所述初始传输策略进行策略调整，得到所述压缩数据传输策略。
50、进一本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种高阶算力自动驾驶FPC传感模组的信号传输优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的高阶算力自动驾驶FPC传感模组的信号传输优化方法，其特征在于，所述获取FPC传感模组的原始系统信号数据，并对所述原始系统信号数据进行自适应正交滤波处理，得到对应的优化信号，包括：
3.根据权利要求1所述的高阶算力自动驾驶FPC传感模组的信号传输优化方法，其特征在于，所述获取所述FPC传感模组的多传感器数据，将所述多传感器数据与所述优化信号进行模式变换分析，得到对应的多维度协调工作模式，包括：
4.根据权利要求1所述的高阶算力自动驾驶FPC传感模组的信号传输优化方法，其特征在于，所述获取所述FPC传感模组的长距离传输数据，并对所述优化信号进行自适应多普勒增强，得到对应的增强传输信号，包括：
5.根据权利要求1所述的高阶算力自动驾驶FPC传感模组的信号传输优化方法，其特征在于，所述基于所述多维度协调工作模式对所述增强传输信号进行错误检测与信道编码纠正分析，得到对应的初步优化方案，包括：
6.根据权利要求1所述的高阶算力自动驾
7.根据权利要求1所述的高阶算力自动驾驶FPC传感模组的信号传输优化方法，其特征在于，所述依据预设的OTFS系统模型对所述初步优化方案与所述压缩数据传输策略进行综合策略处理，得到对应的实时性能优化策略，包括：
8.根据权利要求7所述的高阶算力自动驾驶FPC传感模组的信号传输优化方法，其特征在于，所述通过所述OTFS系统模型的帧结构层对所述物理层信号处理信息进行时频域映射和信道估计分析，并进行数据压缩率映射优化，得到帧结构层信道特征信息，包括：
9.一种高阶算力自动驾驶FPC传感模组的信号传输优化装置，其特征在于，应用于上述权利要求1-8任意一项的高阶算力自动驾驶FPC传感模组的信号传输优化方法，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种高阶算力自动驾驶fpc传感模组的信号传输优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的高阶算力自动驾驶fpc传感模组的信号传输优化方法，其特征在于，所述获取fpc传感模组的原始系统信号数据，并对所述原始系统信号数据进行自适应正交滤波处理，得到对应的优化信号，包括：
3.根据权利要求1所述的高阶算力自动驾驶fpc传感模组的信号传输优化方法，其特征在于，所述获取所述fpc传感模组的多传感器数据，将所述多传感器数据与所述优化信号进行模式变换分析，得到对应的多维度协调工作模式，包括：
4.根据权利要求1所述的高阶算力自动驾驶fpc传感模组的信号传输优化方法，其特征在于，所述获取所述fpc传感模组的长距离传输数据，并对所述优化信号进行自适应多普勒增强，得到对应的增强传输信号，包括：
5.根据权利要求1所述的高阶算力自动驾驶fpc传感模组的信号传输优化方法，其特征在于，所述基于所述多维度协调工作模式对所述增强传输信号进行错误检测与信道编码...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄月明，潘莹莹，赵红波，徐志华，陈志平，廖天华，谭昌盛，魏润梅，
申请(专利权)人：珠海新立电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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