本发明涉及通信铁塔领域，特别是关于一种通信铁塔状态数据的校正方法、系统、处理设备及存储介质。
背景技术：
1、通信铁塔是铁路沿线移动通信系统的重要基础设施。随着中国高速铁路建设的飞速发展，铁塔数量大幅度增加，通信铁塔的安全运行对于保证铁路行车安全具有重要意义。铁路通信铁塔分为单管塔和四脚塔，大多数为大型钢结构塔，在室外较为恶劣的环境下长期使用，由于自身重量产生的应变以及温度梯度作用、风载荷等外界作用的缓慢影响，会产生不同程度的腐蚀、结构损伤。当遭遇到台风、地震变化、人为破坏等因素引起自然灾害时很容易出现结构破坏、倾斜甚至倒塌，给铁路运输带来安全隐患。
2、为解决该问题一般在通信铁塔的不同位置安装倾角传感器、风速传感器、风向传感器、沉降传感器和距离传感器等多种传感器监测通信铁塔状态数据，实时监测通信铁塔状态数据来分析预测通信铁塔的倾斜趋势等状态，判断通信铁塔是否存在倾斜、倾倒风险，传感器的监测结果直接反映了铁塔的状态。然而，传感器在安装过程中不可避免地会受到人工安装带来的误差影响，导致铁塔监测系统采集到的数据产生较大误差，不能够准确的反应铁塔真实的倾斜状态，因此有必要对传感器在人工安装后的基准数据进行校正，消除由于人工安装产生的基准数据的误差值。
3、目前，一般采用平均值计算法进行传感器数据的校正。但是，该方法的主要缺陷是若样本数据之间的噪声较大，计算出来的基准数据与真实数据之间的误差较大，不能解决参数敏感问题。
技术实现思路
1、针对上述问题，本发明的目的是提供一种噪声小且误差小的通信铁塔状态数据的校正方法、系统、处理设备及存储介质。
2、为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：第一方面，提供一种通信铁塔状态数据的校正方法，包括：
3、通过铁塔监测系统的远程终端单元获取原始的通信铁塔状态数据；
4、采用改进的dbscan算法，对原始的通信铁塔状态数据进行校正，得到校正后的通信铁塔状态数据；
5、其中，改进的dbscan算法的具体过程为：
6、获取通信铁塔状态数据集，初始化参数eps值、minpts值和聚类数目；
7、确定参数eps值；
8、基于参数eps值，对通信铁塔状态数据集中的所有数据对象进行标记，并确定通信铁塔状态数据集中所有被标记的数据对象中的核心对象，确定参数minpts值；
9、确定数据对象到核心对象是否直接密度可达，进而确定数据对象集合中的各数据对象是否密度相连，将密度相连的数据对象集合称为簇，删除通信铁塔状态数据集中不属于任何簇的数据对象，得到校正后的通信铁塔状态数据集。
10、进一步地，所述确定参数eps值采用canopy粗聚类算法和kd树。
11、进一步地，所述采用canopy粗聚类算法和kd树，确定参数eps值，包括：
12、给定一个数据集，并设置两个距离阈值和，且；
13、从数据集中随机选取一个数据对象，将其作为一个聚类中心；
14、遍历数据集中的其他数据对象，分别计算其他数据对象与当前聚类中心的距离；
15、如果，则将对应的数据对象标记为弱标记，并将其加入到对应的聚类中；
16、如果，则将对应的数据对象标记为强标记，并从数据集中删除该数据对象；
17、重复上述步骤，直至数据集中的所有数据对象均已被标记，得到若干聚类；
18、基于得到的若干聚类，分别构建kd树；
19、遍历聚类内的每一数据对象，并通过构建的kd树进行近邻点搜索，找出所有数据对象的邻域集；
20、对所有数据对象的邻域集按照数据对象数目进行排序；
21、在数据对象数目最多的邻域集中任选一个数据对象，计算其k-距离平均值，该平均值即为参数eps值。
22、进一步地，所述基于参数eps值，对数据集中的所有数据对象进行标记，并确定数据集中所有被标记的数据对象中的核心对象，确定参数minpts值，包括：
23、设置参数minpts值的初始值；
24、对数据集中的所有数据对象进行标记，确定数据集中所有被标记的数据对象中的核心对象；
25、根据eps邻域内的数据对象的个数，确定参数minpts值的最优值。
26、进一步地，所述对数据集中的所有数据对象进行标记，确定数据集中所有被标记的数据对象中的核心对象，包括：
27、将在eps邻域内的数据对象个数大于或等于参数minpts值的数据对象作为核心对象，在eps邻域内的数据对象个数小于参数minpts值，将核心对象的eps邻域内的数据对象作为边界点，计算eps邻域内的数据对象的个数。
28、进一步地，所述参数minpts值的最优值为：
29、
30、式中，为所选择的数据集的个数；为数据对象在其eps邻域内的数据对象的个数。
31、进一步地，所述确定数据对象到核心对象是否直接密度可达，进而确定数据对象集合中的各数据对象是否密度相连，将密度相连的数据对象集合称为簇，删除数据集中不属于任何簇的数据对象，得到校正后的数据集，包括：
32、若数据对象在核心对象的eps邻域内，则数据对象到核心对象直接密度可达；
33、若存在一个数据对象集合，且有到直接密度可达，则到密度可达；
34、将密度相连的数据对象集合均称为簇，删除数据集中不属于任何簇的数据对象即噪声点，得到校正后的数据集。
35、第二方面，提供一种通信铁塔状态数据的校正系统，包括：
36、数据获取模块，用于通过铁塔监测系统的远程终端单元获取原始的通信铁塔状态数据；
37、校正模块，用于采用改进的dbscan算法，对原始的通信铁塔状态数据进行校正，得到校正后的通信铁塔状态数据；
38、其中，改进的dbscan算法的具体过程为：
39、获取通信铁塔状态数据集，初始化参数eps值、minpts值和聚类数目；
40、确定参数eps值；
41、基于参数eps值，对通信铁塔状态数据集中的所有数据对象进行标记，并确定通信铁塔状态数据集中所有被标记的数据对象中的核心对象，确定参数minpts值；
42、确定数据对象到核心对象是否直接密度可达，进而确定数据对象集合中的各数据对象是否密度相连，将密度相连的数据对象集合称为簇，删除通信铁塔状态数据集中不属于任何簇的数据对象，得到校正后的通信铁塔状态数据集。
43、第三方面，提供一种处理设备，包括计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令被处理设备执行时用于实现上述通信铁塔状态数据的校正方法对应的步骤。
44、第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令被处理器执行时用于实现上述通信铁塔状态数据的校正方法对应的步骤。
45、本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：
46、1、为避免在实际工作的应用中铁塔监测系统的传感器受到人工安装误差的影响，本发明提出采用dbscan算法代替平均值计算法进行铁塔监测系统监测的通信铁塔状态数据的校正。实际的监测数据表明，本发明应用到铁塔监测系统后，监测平台从传感器获取到的数据稳定可靠，实时有效，能够反映因天气、人为等原因造成的铁塔倾斜等状态的改变。
47、2、本发明能够实现包括铁塔倾斜的远程实时监测，并在异常时，进行及时报警。
48、3、本发明有利于提高铁塔维护的针对性，减少了维护工作量和安全隐患，符合铁路发展的需求，市场前景广阔。
49、综上所述，本发明可以广泛应用于通信铁塔领域中。
1.一种通信铁塔状态数据的校正方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种通信铁塔状态数据的校正方法，其特征在于，所述确定参数eps值采用canopy粗聚类算法和kd树。
3.如权利要求2所述的一种通信铁塔状态数据的校正方法，其特征在于，所述采用canopy粗聚类算法和kd树，确定参数eps值，包括：
4.如权利要求1所述的一种通信铁塔状态数据的校正方法，其特征在于，所述基于参数eps值，对数据集中的所有数据对象进行标记，并确定数据集中所有被标记的数据对象中的核心对象，确定参数minpts值，包括：
5.如权利要求4所述的一种通信铁塔状态数据的校正方法，其特征在于，所述对数据集中的所有数据对象进行标记，确定数据集中所有被标记的数据对象中的核心对象，包括：
6.如权利要求4所述的一种通信铁塔状态数据的校正方法，其特征在于，所述参数minpts值的最优值为：
7.如权利要求1所述的一种通信铁塔状态数据的校正方法，其特征在于，所述确定数据对象到核心对象是否直接密度可达，进而确定数据对象集合中的各数据对象是否密度相连，将密度相连的数据对象集合称为簇，删除数据集中不属于任何簇的数据对象，得到校正后的数据集，包括：
8.一种通信铁塔状态数据的校正系统，其特征在于，包括：
9.一种处理设备，其特征在于，包括计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令被处理设备执行时用于实现权利要求1-7中任一项所述的通信铁塔状态数据的校正方法对应的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令被处理器执行时用于实现权利要求1-7中任一项所述的通信铁塔状态数据的校正方法对应的步骤。
