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龙图腾网恭喜山东交通学院申请的专利一种用于水下爆炸检测的传感器数据分析系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119085735B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411570731.X，技术领域涉及：G01D18/00；该发明授权一种用于水下爆炸检测的传感器数据分析系统是由于福临;冀玲玲;丛刚;宋磊;杨卓懿;孙承猛;薛芳设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于水下爆炸检测的传感器数据分析系统在说明书摘要公布了：本发明涉及传感器数据分析技术领域，尤其涉及一种用于水下爆炸检测的传感器数据分析系统，包括信息采集模块、水下模型构建模块、特征关联分析模块、实时数据分析模块以及异常确认模块，通过分别对正常状态下传感器采集的数据和发生水下爆炸后传感器采集的数据进行分析，确定传感器的常态整体关联值和现象整体关联值，对实时采集传感器数据进行实时现象关联值计算和实时常态关联值计算，并基于实时现象关联值和实时常态关联值，确定传感器的设备信任值，再由设备信任值，确定异常传感器，通过多源设备中的数据融合与特征分析，提高了对水下爆炸检测的传感器数据采集的准确性。

本发明授权一种用于水下爆炸检测的传感器数据分析系统在权利要求书中公布了：1.一种用于水下爆炸检测的传感器数据分析系统，其特征在于，包括：信息采集模块，用于对目标检测区域的水下信息进行采集，并传输至水下模型构建模块，水下信息包括传感器信息和水域信息；水下模型构建模块，用于构建水下模型，其中水下模型包括三维坐标系和位置数据包，获取传感器信息中的传感器位置，将传感器位置在三维坐标系中进行标注，确定传感器的位置坐标，然后基于位置坐标，确定相邻传感器之间的位置数据包，位置数据包中包括位置距离和位置角度，具体的位置数据包的计算方法包括：S1：在目标检测区域中任意选择一个位置作为基准位置，并以基准位置为原点，设置三维坐标系，然后基于每个传感器所放置的位置，将传感器的位置坐标标记为Gi（xi，yi，zi），i代表不同的传感器所对应的编号；S2：任意选取两个传感器a和b，并获取这两个传感器的位置坐标Ga和Gb，其中，a和b均属于i，之后利用距离公式得到传感器a和传感器b之间的位置距离Dab，;S3：再基于公式和分别得到位置角度和，将位置角度和分别与位置距离Dab进行绑定，并进行整合，得到传感器a和传感器b的位置数据包Wab（Wa，Wb），其中，Wa=（，Dab），Wb=（，Dab）；其中，表示以传感器a为参考点来描述传感器b的位置，表示以传感器b为参考点来描述传感器a的位置；特征关联分析模块，用于计算传感器的数据特征，数据特征包括常态整体关联值和现象整体关联值，常态整体关联值指获取目标传感器及其邻间组合，并计算邻间组合中两个常态数据的关联值，然后将目标传感器的邻间组合的关联值进行综合处理，并将处理结果标记为常态整体关联值，其中，常态整体关联值的计算方法包括：SS1：获取目标检测区域在正常状态下的传感器数据，并标记为常态数据NU，基于水下模型，任意选择一个传感器作为目标传感器，并将目标传感器分别与相邻的传感器进行组合，并标记为邻间组合；SS2：获取每个邻间组合中的常态数据，并利用皮尔逊相关系数算法对每个邻间组合的相关值进行计算，同时将计算结果标记为Rj，j代表不同的邻间组合；SS3：获取邻间组合中的两个传感器的位置距离Dj，之后基于公式得到目标传感器的常态整体关联值Tr，其中，J表示目标传感器邻间组合的总数量，为影响系数；现象整体关联值包括正向整体关联值和逆向整体关联值，对相邻的传感器之间设置传输方向，传输方向包括正向传输和逆向传输，按照能量传输方向，将传感器采集的现象数据分为正向数据和逆向数据，选取目标传感器及其邻间组合，分别获取邻间组合中的正向数据和逆向数据，并进行计算，得到正向关联值和逆向关联值，然后将目标传感器的邻间组合中的正向关联值和逆向关联值分别与位置数据包进行综合处理，得到正向整体关联值和逆向整体关联值；其中，正向整体关联值和逆向整体关联值的计算方法包括：SS4：获取目标检测区域在发生水下爆炸后的传感器数据，并标记为现象数据，然后对相邻的传感器之间设置传输方向，传输方向包括正向传输和逆向传输；SS5：按照水下爆炸发生的位置以及传输方向，将现象数据分为正向数据和逆向数据，其中，正向数据指在正向传输时所采集的现象数据，逆向数据指在逆向传输时所采集的现象数据；SS6：再次任意选取一个传感器作为目标传感器，并获取目标传感器的邻间组合，提取邻间组合中的正向数据，利用皮尔逊相关系数算法计算邻间组合中的正向数据之间的关联值，并标记为正向关联值ZRm，m表示目标传感器中不同的邻间组合的编号，且m∈[1，M]，M表示目标传感器邻间组合的总数量；SS7：获取邻间组合中的两个传感器对应的位置数据包，同时基于传输方向，获取对应的位置角度；SS8：利用公式得到每个目标传感器的正向整体关联值Zr，其中，，，Dm为邻间组合m中两个传感器之间的位置距离，表示邻间组合在正向传输时对应的位置角度，表示正向传输时横向影响系数，表示在正向传输时纵向影响系数，表示正向传输时的整体修正系数；按照上述步骤SS6至SS8中的处理方法，获取目标传感器的邻间组合中的逆向数据，对每个邻间组合中的逆向数据的关联值进行计算，并将计算结果标记为逆向关联值NRm，再基于传输方向，获取对应的位置角度，将逆向关联值与位置角度结合，利用公式确定目标传感器的逆向整体关联值Nr，表示逆向传输时横向影响系数，表示在逆向传输时纵向影响系数，表示逆向传输时的整体修正系数；实时数据分析模块，用于将实时采集数据分为实时常态数据和实时现象数据，然后基于实时现象数据，确定传感器的传输方向，并计算实时现象关联值，再取实时常态数据，并计算实时常态关联值，将实时现象关联值与实时常态关联值进行综合计算，得到传感器的设备信任值，具体的，设备信任值的计算方法包括：ST1：将实时采集数据与阈值数据进行比较，并根据比较结果，将实时采集数据分为实时常态数据和实时现象数据，若实时采集数据为实时常态数据，则将数据进行数据存储，若实时采集数据为实时现象数据时，确定水下爆炸发生的爆炸位置；ST2：根据水下爆炸发生位置，确定能量在传感器之间的传输方向，然后再根据传输方向，确定每个传感器的现象整体关联值Xr，其中，现象整体关联值Xr中包括正向整体关联值Zr和逆向整体关联值Nr；ST3：任意选择一个传感器作为目标传感器，并获取目标传感器的邻间组合，之后基于每个传感器中的实时现象数据，将实时现象数据按照现象整体关联值的计算方法，将计算结果标记为目标传感器的实时现象关联值GX；ST4：以确定实时现象数据的时间作为节点时间，获取目标传感器及其邻间组合中的传感器在节点时间之前采集的实时常态数据，并按照常态整体关联值的计算方法，将计算结果标记为目标传感器实时常态关联值GS；ST5：之后利用公式得到目标传感器的设备信任值RE，c1∈（0，1），c2∈（0，1）；异常确认模块，用于根据传感器的设备信任值，确定异常传感器，并生成异常信号，传输至工作人员的终端设备中，并由工作人员对异常传感器进行故障确认。

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