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原文传递基于传感器网络信息熵的路面损伤程度检测方法

专利名称：	基于传感器网络信息熵的路面损伤程度检测方法
摘要：	本发明提出了一种基于传感器网络信息熵的路面损伤程度检测方法，具体步骤为：在路面至少设置一个信号发射器和一个信号接收器，分别用于产生信号和接收信号；将接收到的信号应用于STWE得到该信号的信息熵；应用基于STWE的TOA算法对信息熵进行处理，确定信息熵幅值之和，通过信息熵幅值总和与位置的关系图表确定图表中若干个个椭圆轨迹重叠位置为裂缝所在之处。本发明能够在高噪声水平下进行损伤定位，通过STWE提高了结果精度。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	江苏;32
申请人：	南京理工大学
发明人：	姚波;王思其;刘云峰;郭鹏成;李木子
专利状态：	有效
申请日期：	2018-06-29T00:00:00+0800
发布日期：	2019-11-22T00:00:00+0800
申请号：	CN201810699295.4
公开号：	CN110487915A
代理机构：	南京理工大学专利中心
代理人：	马鲁晋
分类号：	G01N29/44(2006.01);G;G01;G01N;G01N29
申请人地址：	210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号
主权项：	1.一种基于传感器网络信息熵的路面损伤程度检测方法，其特征在于，具体步骤为：步骤1、在路面至少设置一个信号发射器和一个信号接收器，分别用于产生信号和接收信号；步骤2、将接收到的信号应用于STWE得到该信号的信息熵；步骤3、应用基于STWE的TOA算法对信息熵进行处理，确定信息熵幅值之和，通过信息熵幅值总和与位置的关系图表确定图表中若干个个椭圆轨迹重叠位置为裂缝所在之处。 2.根据权利要求1所述的基于传感器网络信息熵的路面损伤程度检测方法，其特征在于，步骤2将采集到的信号应用于STWE得到该信号的信息熵的具体方法为：步骤2-1、将接收的信号进行离散小波变换，确定近似系数和细节系数，其中，离散小波变换后的信号表示为：信号的近似系数和细节系数为：其中，j为分辨率级别；k为各自时间序列的元素；aj,k、Tj,k分别为尺度系数和小波系数；φj,k(t)、ψj,k(t)分别为尺度函数和小波函数；步骤2-2、根据细节系数，计算每个分辨率级别的窗口时间中的能量总和，进而得到信息熵，其中，能量总和计算公式为：式中，为每个分辨率级别的窗口时间中的能量；根据能量总和，确定小波能量分布的时间演变，具体为：从而确定信息熵为： 3.根据权利要求2所述的基于传感器网络信息熵的路面损伤程度检测方法，其特征在于，步骤2-1中尺度函数和小波函数具体为： φj,k(t)＝2-j/2φ(2-jt-k) ψj,k(t)＝2-j/2ψ(2-jt-k) 其中，j为分辨率级别；k为各自时间序列的元素，φj,k(t)、ψj,k(t)分别为由尺度函数φ(t)和小波函数ψ(t)经过展缩2-j倍和平移k得到的尺度函数和小波函数。 4.根据权利要求2所述的基于传感器网络信息熵的路面损伤程度检测方法，其特征在于，步骤2-2中每个分辨率级别的窗口时间中的能量具体为： 5.根据权利要求1所述的基于传感器网络信息熵的路面损伤程度检测方法，其特征在于，步骤3中应用基于STWE的TOA算法对信息熵进行处理，确定信息熵幅值之和的具体步骤为：步骤3-1、根据TOA算法，计算有损信号和无损信号的熵差，计算公式为：分别表示有损信号和无损信号的熵；步骤3-2、估计散射信号的飞行时间，具体为：式中，xa、ya为驱动器坐标；xb、yb为接收器的坐标，Cg是载波频率的群速度；tab(x,y)为散射信号的飞行时间；步骤3-3、根据散射信号的飞行时间以及有损信号和无损信号的熵差计算信息熵幅值之和信息熵幅值之和计算公式为：
所属类别：	发明专利