飛機(jī)艙音中微弱信號(hào)的檢測(cè)與辨識(shí).pdf

1、飛機(jī)駕駛艙話音記錄器（Cockpit Voice Recorder簡(jiǎn)稱CVR）是航空事故調(diào)查關(guān)鍵的信息來(lái)源，它與飛行數(shù)據(jù)記錄器（Flight Data Recorder簡(jiǎn)稱FDR）俗稱為飛機(jī)黑匣子。CVR記錄了駕駛艙內(nèi)所有的聲音，包括：組員間通話、經(jīng)由無(wú)線電與管制人員通話的聲音、各種警告聲音、開(kāi)關(guān)手柄的聲音、飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)聲音及環(huán)境雜音等。這些聲音有助于研判事故前情況及狀態(tài)。國(guó)際上針對(duì)艙音分析和信息挖掘方面已經(jīng)開(kāi)展相關(guān)研究，并已經(jīng)應(yīng)用與實(shí)踐

2、。目前，我國(guó)在民航事故調(diào)查中艙音的利用上仍然沿用傳統(tǒng)的人耳辨聽(tīng)，自動(dòng)化程度很低，因此利用先進(jìn)的信號(hào)檢測(cè)技術(shù)和模式識(shí)別方法，深入挖掘艙音信息顯得十分必要和急迫?；诖耍疚囊耘撘糁械奈⑷跣盘?hào)——開(kāi)關(guān)手柄聲為對(duì)象，圍繞開(kāi)關(guān)手柄聲的檢測(cè)和辨識(shí)展開(kāi)研究。
　　 （1）概括了國(guó)內(nèi)外在民航事故調(diào)查中艙音信息利用上的研究現(xiàn)狀，介紹了艙音的傳統(tǒng)分析方法，指出了國(guó)內(nèi)仍然沿用這些方法的不足和缺陷。
　　 （2）介紹了以短時(shí)傅立葉變換和Wig

3、ner-Ville分布為代表的時(shí)頻分析方法和小波分析方法，并以仿真信號(hào)為例對(duì)時(shí)頻分析方法進(jìn)行了對(duì)比分析。
　　 （3）介紹了艙音采集實(shí)驗(yàn)的思路和方法，引入了開(kāi)關(guān)手柄聲模型——暫態(tài)噪聲脈沖模型，并通過(guò)小波包變換對(duì)開(kāi)關(guān)手柄聲特性進(jìn)行分析，驗(yàn)證了開(kāi)關(guān)手柄聲符合暫態(tài)噪聲脈沖模型，并由此提出了在艙音中檢測(cè)開(kāi)關(guān)手柄聲信號(hào)的方法。應(yīng)用時(shí)頻分析方法在時(shí)頻域?qū)﹂_(kāi)關(guān)手柄聲信號(hào)進(jìn)行處理，分析展示不同開(kāi)關(guān)手柄聲在時(shí)頻域的特性。
　　 （4）通過(guò)

4、對(duì)信號(hào)進(jìn)行傅立葉變換得到信號(hào)頻譜，對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波包變換并計(jì)算得到信號(hào)在不同頻帶的能量，借鑒信息熵的概念，得到了頻譜幅值熵和小波頻帶能量熵，提出了將歸一化的頻譜幅值、頻譜幅值熵、歸一化的小波頻帶能量、小波頻帶能量熵作為開(kāi)關(guān)手柄聲識(shí)別特征，并通過(guò)不同的開(kāi)關(guān)手柄聲分析了這四種特征的聚類性和有效性，得出了四種識(shí)別特征各自的適用范圍。
　　 （5）使用支持向量機(jī)分別應(yīng)用頻譜熵和小波頻帶能量熵特征對(duì)開(kāi)關(guān)手柄聲進(jìn)行識(shí)別，并對(duì)不同參數(shù)下的識(shí)別率