基于步进频率雷达的桥梁监测系统关键技术研究

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1、隶．初·大·譬硕士学位论文万方数据基于步进频率雷达的桥梁监测系统关键技术研究专业名称：信息与通信工程研究生姓名：盛园导!J币姓名：徐平平教授万方数据㈣㈣644RESEARCHONKEYTECHNOLOGIESOFBRIDGEMONITORINGSYSTEMBASEDONSTEPFREQUENCYRADARAThesissubmittedtoSoutheastUniversityFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringBYShengYuanSupervisedby：Prof．XuPingpingDepartmentofI

2、nformationScienceandTechnologySoutheastUniversityApril19，2014万方数据东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：裔』娄日期：4：孑娌东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家

3、图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布(包括刊登)论文的全部或部分内容。论文的公布(包括刊登)授权东南大学研究生院办理。研究生签名：登』交导师签名：万方数据摘要近几十年以来，我国相继建成了一大批大跨度和超大跨度桥梁，为了正确评估桥梁的承载能力，及时发现各种桥梁事故隐患，确保桥梁运营的安全，同时也为了更好的理解变形机理，验证评估桥梁结构的新理论新技术，需要对桥梁进行变形监测，进而识别其模态参数。本文丰要对基于步

4、进频率雷达和微波干涉测量技术的桥梁远程监测系统中的一维距离像模糊问题、微动位移模糊问题、精确测距问题以及模态参数的识别问题进行研究分析。首先研究了步进频率雷达距离测量的距离像模糊问题以及干涉测量中的微动位移模糊问题，用相位补偿下的目标抽取算法解决了距离像的模糊问题，并提出了寻索引共轭相乘微动测量算法。相位补偿下的目标抽取算法通过对接收信号相位补偿后再进行逆傅里叶变换(IFFT)，这样单采样点的细化结果不会乱序，物理意义更加明确。寻索引共轭相乘微动测量算法，通过第一次回波的一维距离像确定目标距离，即目标位置所在细化距离索引，对于第二次回波只计算包含目标的采样点所

5、得数据在索引处的IFFT，将第一次回波IFFT变换后在目标处的值与第二次回波在该处变换后的值共轭相乘，来计算微动位移，由于不用对第二次回波的所有采样点均做IFFT变换，大大减少了计算量，仿真结果表明该方法有效解决了微动位移的模糊问题。其次研究了如何提高步进频率雷达的测距精度，引入Rife算法进行精确测距，对其不足做出相应改进，并给出了利用相位差进行精确测距的通式。仿真表明Rife算法在信噪比为6dB时，可将测距均方误差与距离估计方差下限的比值由原始方法最大高达20．52减小到8．6，但该算法在真实距离与峰值谱线靠近时测距误差较大，通过分析产生不足的原因，本文从

6、三个方面给出了改进方案，仿真结果表明改进方案有效改善了Rife算法的不足。相化差法精确测距是将回波信号分为两段进行IFFT变换，根据这两段的变换结果在峰值处的相位差来进行精确测距，这两段并不限于前半段和后半段。仿真结果表明信噪比为6dB时，该算法可将测距均方误差与距离估计方差下限的最大比值减小到1．6。最后本文研究了基于小波变换对结构固有频率和阻尼系数的识别，提出了基于模值的分段小波脊提取算法，和基于经验模态分解(EMD)的降噪处理方案。基于模值的分段小波脊提取算法是根据小波变换后的模值矩阵极大值个数进行分段，通过每段的模值最大值位置来寻找脊线所在位置，求得小

7、波脊线处的值便可得到结构的固有频率和阻尼系数。基于EMD分解的降噪算法是将含噪声的位移响应进行EMD分解，根据噪声在EMD分解下的特性来选择相应的奉征模态函数重构位移响应达到去噪效果的，仿真表明该去噪方案效果明显。关键词：桥梁监测，步进频率，微波干涉，一维距离像，解模糊，精确测距，固有频率，阻尼系数万方数据东南大学硕士学位论文万方数据AbstractInrecentdecades，alargenumberoflarge-spanbridgeshavebeenbuiltsuccessivelyinChina，inordertoproperlyaSSeSSthec

8、arryingcapacityofth