該測量係統由處理器、液位測量模塊和信號傳輸模塊構成。此外，由於在油脂監管任務中，需要獲得油脂密度，因此液位測量係統通常兼具溫度測量模塊，通過油脂溫度，經過查表可以知道在該溫度下，某品種油脂的密度。該係統利用導波雷達液位計獲取罐內的液位高度信息，並轉換為4-20 mA的模擬信號，經過精密電阻采樣將電流信號轉換為電壓信號，再通過高精度ADC轉換為數字信號，微處理器即可獲取儲油高度信息，控製GPRS將信息發送給上位機。
2 置信度估計與濾波器設計
一般的液位測量係統中，上位機接收到的液位測量結果中可能包含大量噪聲，本文提出一種基於置信度估計的濾波算法，用於對測量結果進行濾波去除噪聲，從而提高測量精度。為了有效去除液位測量結果中的噪聲，並減少計算量，該算法首先估計測量結果的置信度，針對低置信度的測量結果，使用相鄰測量點的液位變化速度特征對測量結果進行濾波處理。
設導波雷達液位計的液位測量結果為OriH（i），其中i表示第i個測量結果，RevH（i）為處理後得到的液位修正值。算法首先計算當前測量液位曲線的平滑度，從而得到置信度Conf（i），對置信度低於或等於設定閾值ThrConf的測量結果進行濾波，最後獲得RevH（i）。
2.1 置信度估計
在大型儲油罐的油脂儲存中，油脂儲存的時間一般較長，油罐進油、放油的頻率較低，因此，油脂數量基本不變，液位僅僅是由於油脂溫度變化引起的微小變化。即使是在進出油過程中，由於儲油罐截麵積大，液位變化的速度也較慢。因此，實際的液位變化曲線應變化較為平緩。通過計算在過去24小時內液位測量結果曲線的平滑度，就能夠估計該測量結果的置信度。設Dif（i）表示第i個觀察點的前24小時測量結果曲線的平均一階差分
設Conf（i）為第i個測量結果的置信度，計算公式如公式（2）所示。設算子是為了計算相鄰測量值的液位變化絕對值的平均值，該值代表曲線的平滑度，該計算結果的取值範圍為 [0，+∞）；10-X算子將上述計算結果調整至（0，1]。當i
2.2 濾波器的設計
在大型儲油罐的油脂儲存中，引起實際液位變化的因素有兩個：一是油脂溫度變化；二是進出油。其中，溫度引起的液位變化隨著溫度不同、罐體橫截麵積、油脂種類而變化，但都具有變化範圍小的特點；油脂的正常進出油作業通常需要持續一定時間，例如在20分鍾內液位均在上升或下降，且油脂進出油時液位變化速度應在一定範圍內。綜上所述，可以通過測量結果中液位的變化速度來判定該測量值是否正常，並修正判定為異常的測量結果。
3 實驗結果及其分析
3.1 實驗數據
為驗證算法的有效性，本文采集了210個儲油罐液位測量係統的實際測量結果。該液位測量係統使用本文所述的測量係統實現，儲油罐位於我國某省內的多個糧庫，測量結果為2014年4月份某天的數據。210個數據樣本中，有26個樣本包含大量噪聲。然後對這些測量結果使用本文濾波算法進行處理。
3.2 實驗設置
係統液位采集間隔時間Δt設為5分鍾，此時N=288，為簡化算法，忽略各油罐體積不同、油脂品種不同的影響，設各油罐的ΔHMaxT、ΔHMaxR和ΔHMaxF參數相同。使用184個不含噪聲樣本做參數統計，可得ΔHMaxT為0.008 m，ΔHMaxR為0.06 m，ΔHMaxF為0.06 m。