将充满噪声的低功耗射频遥测数据融合为可靠的压力读数

TPMS 接收端软件如何将占空比调度的射频数据包、温度补偿算法,以及来自四到六个独立电池供电节点的卡尔曼滤波压力估计融合为一体。

占空比调度与十年电池寿命预算的博弈

TPMS 传感器在车辆静止状态下通常每 60 到 90 秒才发射一次数据,而一旦检测到压力骤降事件,发射间隔会瞬间缩短至几秒钟一次。接收端固件必须精确建模这种自适应占空比行为,从而在不触发仪表盘误报警的前提下,准确区分“刻意稀疏的正常发射计划”与“真实的传感器失联或恶意干扰攻击”这两种截然不同的场景。

基于稀疏采样数据的卡尔曼滤波压力估计算法

由于原始射频数据包到达时间本身极不规律,且在轮拱狭小空间内还饱受多径衰落的严重干扰,融合引擎为每一个车轮都独立运行一个轻量级卡尔曼滤波器:将每一个到达的数据包视为一次带噪声的测量更新,同时在两次发射的空窗期内,借助轮胎气体物理热力学模型完成预测步骤的连续外推。

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