[发明专利]基于自适应小波包降噪的植保无人机飞行态监测方法

权利要求书

1.基于自适应小波包降噪的植保无人机飞行姿态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、植保无人机飞行姿态的带噪声信号采集；

步骤2、采用自适应WPD算法对数据进行去噪，以去除数据中包含的噪声污染和DC分量；

步骤3、使用Welch’s方法估计每个采集信号块的声学特性，以帮助减少频谱泄漏，其中Welch’s方法为：

在公式中，PSD[f](W/Hz)表示第n点频率为f(Hz)处的功率谱密度估计值，N表示离散信号的长度，n表示信号进行傅里叶变换的离散点，Δt表示采样周期，f表示采样频率，h[n]表是一个窗函数，x[n](Pa)表是采集的时域信号；

步骤4、在步骤3中计算出来的功率谱密度估计值的基础上选取(0-f)kHz,平均分成m个频段，这m个频段包含信号90％以上的能量，计算出m个频段上的功率，目的是减少用于检测非平稳飞行姿态数据量和各条谱线之间的可变性：

在公式中，b[k](w)表示是由频率f_a和f_b定义的k频段的平均功率，k＝m(下同)，f_a和f_b表示所计算的m个频段的任意一个频段的起始频率和终止频率，Δf(Hz)是频率分辨率；

步骤5、为了量化非平稳飞行姿态引起的声传递率差异，用包含信号主要能量的频带功率估计值减去平均基线，该平均基线对应于在相同测试情况下(平稳飞行姿态)由麦克风测量的平稳飞行姿态数据子集的平均频带功率：

在公式中，Δb_d[k](单位W)是不同飞行姿态角度d的频带功率差，b_d[k]是不同飞行姿态角度频带功率估计值，是平稳飞行姿态的数据子集平均频带功率估计；

步骤6、频带功率差异被卷成一个单一的度量标准，用于检测和区分飞行姿态角度，即绝对差异之和，简单地计算为每个数据块的频带功率差异的绝对值之和(SAD)：

在公式中，SAD_d是不同飞行姿态角度数据的绝对差值之和；

步骤7、对SAD值进行异常值分析，在整个数据集中，对小于或大于3倍的中值绝对偏差的数据点进行去除，来达到去除异常值的目的；

步骤8、存储最终的一组经处理且无异常值的SAD值，用于随后与试验的SAD数据子集进行比较，以检测和区分飞机飞行平稳与非平稳姿态，建立了一个飞行姿态检测阈值，该阈值等于平稳飞行姿态数据子集平均值以上的三个标准偏差，用于将超过该阈值的SAD值分类为非平稳飞行姿态。