在存在车辆噪声背景下用通多普勒效应对车辆行进速度测量.doc

在存在车辆噪声的背景下用通多普勒效应车辆速度测量Karl Jakus and Donald S.Coe 摘要: 根据车辆噪音的多普勒效应提出速度检测的替代方法。开发了在车子离开时车子靠近持观察者关联噪音频谱和频谱的方法。采用在典型的交通条件获得的数据对该方法的局限性进行了评估。结果表明多普勒频移可从汽车噪音中提取且与汽车的速度相关。尽管在低速下不精确很明显，在速度达到英里小时时可以轻松达到±5%的分辨率。此技术在大规模的车流流速和密度的监视系统中或许有用。 公路车辆发出的噪音不仅是惹恼我们的原因，而且有迹象表明噪音也会对公众身体和生理健康造成。如果我们想与我们公路车辆和谐共处的话，致力于减少排放噪音的强度或者通过合理的风景规划保护人们免受噪音危害必须展现近年来的作用。不过，不可能完全消除排放的噪音，因此存在这样一个问题，“剩余的噪音是否可以用于同样有用的用途呢？”呈现新的关联。受启发。 检测有关汽车的速度的信息（该信息以某种系编码到其发出的噪音中）是否可以修复的研究已在进行。 本研究的指导原则来源于一条的经验：即当声源靠近静止的观察者的时候，观察者听到比源频率高的频率，而当运动的声源远离观察者时，观察者听到比声源低的频率。这种效应在1842年Christian J. Doppler首先注意到后被称为多普勒效应。当火车经过收听器的时候，在火车汽笛声音变的一般可以观测频率偏移。偏移的大小与火车的速度有关。火车的越快，偏移越大实际上，观察者可从声音的变判断火车的速度。 现在出现了这样的问题：“为什么不用多普勒效应来测量公路车辆的速度实，站在公路大桥上的人们可以判断车辆的速度。但是不能证明耳朵听到的噪音与速度有关。如果就是多普勒效应，那这个现象就不仅仅是几个因的问题。首先，声源不单单是汽笛发出几个主频率，而是其有众多的频谱。因此，为了先恢复编码，人们必须找到整个噪音频谱的主要多普勒偏移。第二，在车辆经过的时候，噪音源可能甚至不会保持不变，但是汽车靠的相对较近的话，可以听到更大的引擎噪音。相反，当汽车离去的时候，更多的出噪音占噪音的主要部分。不过，很有可能存在相当多的其他噪音源。比如说轮胎噪音，该噪音在过程不断出。因此要为收听器提供多普勒信息即检测如何使多普勒偏移可以从总排放噪音中清楚检测出来的频谱中每种类型的噪音的相对值。 除了一般的雷达外，已经开发了各种技术用于对存在或运动的车辆检测[2]、[3]。这些技术的一部分是基于反射超声基准射束的多普勒效应。本研究的就是开发在自发产生的汽车噪音中开发提取多普勒偏移的方法并检测是否存在噪音恒定足够（至少是在一定的频率范围内）的事实以便利用多普勒效应测量汽车的速度。为此，提出了理论并对数据进行了分析、通过在有无喇叭已知的车辆上记录由运动车辆产生的噪音来获得数据。 带喇叭的噪音记录用来表示类似于汽笛的情况，而无喇叭记录的噪音则用来表示干扰的实际情况。把数据分成两部分分析靠近和离开部分然后采用作为本研究开发一部分的关联技术对产生的两种频谱结果对比。记录的车辆噪音是时域中非的波形，不过多普勒效应在频域中自我。如果人们认为产生的为准稳定态，在靠近和离开数据的部分可采用傅里叶转换以获得相应的频谱准稳定态的假设会导致在计算的频谱中产生误差，误差的大小将部分决定当前技术的成功性。有关傅里叶转换的时间函数f(t)，由以下公式求得4]1。 1) 由以下公式求得大小 2） 当发出单频的声源处于向静止观察者运动时，由于以下的多普勒偏移的缘故观察者会注意到高频 (3) 同样，如果声源朝着远离观察者的方向移动，观察者会注意到由以下公式产生的低频。 4) 当具有许多频率组成的声源向着观察者移动的时候声源频谱会转移到在靠近频谱的新位置如下 (5) 如果声源远离观察者移动， 感知的频谱会与原频谱相关联。如： 6) 如果声源频谱明确已知的话，公式（5）或（6）足够确定声源速度。不过在移动的公路车辆的情况下，不能获取无多普勒偏移的噪音数据，因此噪音频谱不是已知的一个先验值。所以必须找到表示多普勒效用的靠近和远离频谱之间的关系并提供车速。 如果其中一频谱向离开频谱偏移其与靠近频谱相配，那么可以获得以上的关系。 偏移的频谱由以下公式求得。 7) 非线性回归分析的原则可用于检测符合靠近和离开两频谱所需的偏移量。因此，通过把数据函数和拟合函数之间的误差减少到最小可以获得最概然值。用平方和表示代数方法表示 (8) 该公式可以展开为 9) 其中 (10) 根据回归原则， 在最小时候的值表示与最适合.因此该公式给原多普勒偏移最可能的估算。函数可以解释为通过扩展纵轴而非转换纵轴进行关联的广义互关联函数。因为噪