【摘要】：飛機重著陸與重載往往會引起機場道面的損壞,因此對飛機落地階段進行監(jiān)測能夠更為準確地定位跑道易損區(qū)域,減少人工監(jiān)測工作,提高跑道日常維護效率。飛機在落地階段主要分為兩部分:著陸階段和滑行階段,均會對機場跑道產(chǎn)生強大的沖擊作用,形成沿道面?zhèn)鞑サ牡卣饎硬�。利用地震動波能夠定位飛機落地位置,然而其它激勵源會對地震動信號產(chǎn)生干擾,影響定位效果。因此,本文首先研究了地震動信號的分解方法。根據(jù)地震動波的特點,提出一種基于經(jīng)驗小波變換的信號分解方法,基于信號頻譜包絡線進行頻譜分割,可以改善信號分解模態(tài)過多的問題。通過與經(jīng)驗模態(tài)分解算法的對比實驗,證明了本文提出的算法具有較好的信號分解效果。其次,研究了目標定位方法。通過對比傳感器排布模型對目標定位結果的影響,選擇等腰直角三角型布局。針對地震動信號傳播中的信號畸變與噪聲的影響,提出了基于信號短時能量擬合曲線的起振點估計法,并以此實現(xiàn)了更為精確的地震動信號時延估計。通過與廣義互相關類時延估計算法進行實驗對比,驗證了本文提出算法具有更高的時延估計精度。最后,通過飛機實測地震動信號,對飛機落地點進行估計。實驗證明,本文提出算法能夠較為準確的對飛機落地位置進行估計。
【學位授予單位】：中國民航大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：V35
【圖文】：

依據(jù)信號離散小波變換—多分辨率分析的概念，信號多分辨率分解的結構圖如圖2-1 所示，圖中 Sig 代表原始信號，aj可理解為經(jīng)過 j 次離散小波變換后的尺度空間，Dj代表經(jīng)過 j 次變換之后的細節(jié)空間，由圖 2-1 可知，多分辨率分解是將原始信號逐次分解為低頻部分和高頻部分，下一級主要是對上一級中的低頻部分進行分解，隨著分解次數(shù)的增多，原始信號可以被分解由低頻到高頻各個頻段，且頻帶逐漸增大，同樣說明，離散小波變換對信號高頻部分的分解不細致，對于信號高頻部分頻率特性分析有較大影響。圖 2-1 多分辨率分解結構圖

2.1.3 經(jīng)驗小波變換Gilles 提出了經(jīng)驗小波變換（Empirical wavelet transform，EWT）方法。該方法的心是對信號頻譜進行自適應分割，在分割的頻譜上構建合適的小波濾波器組來提取信中有用的調幅-調頻（AM-FM）成分。經(jīng)驗小波變換的實質是將信號分解成為 N+1 個征模態(tài)函數(shù)之和，即為：0( ) ( )Niif t f t （2.17式中， ( )if t 定義為有用的 AM-FM 成分。該方法首先要對信號頻譜進行分割，再建立小波濾波器組。如圖 2-2 所示，首先信號 Fourier 頻譜歸一化到[0,π]。再將其分割成 N 個連續(xù)的區(qū)間，用n 來表示每個連區(qū)間的邊界，每一區(qū)間定義為1[ , ]n n n ，顯然有1[0, ]Nn n ，然后以n 作為中心率，以2n 作為相鄰區(qū)間的過渡段。圖中“n 型”曲線為區(qū)間1[ , ]n n 上的小波濾波器。

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本文編號：2740848