CN105206063A - 一种基于gmi传感器的交通信息监测采集装置与检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开的一种基于GMI传感器的交通信息监测采集装置与检测方法，涉及交通信息监测信号采集装置与检测方法，属于传感器与应用技术领域。本发明的信号采集装置，包括信号采集模块、数据处理模块、射频模块、供电模块。数据处理模块用于读取每个GMI传感器的实时状态，采集滤波放大器送来的磁场变化信息并进行数据处理，根据所得信息计算道路汽车流量、车辆速度、车身信息以及判断车量行驶状况，将信息发送给射频模块以实现道路的实时监控。本发明还公开基于GMI传感器的交通信息监测信号采集装置实现的检测方法。本发明有如下优点：所测量的信息多；节约使用电量；对路面破坏小，成本低廉；在保证计算精确度的情况下，运算量少，保证系统实时性。

Description

一种基于GMI传感器的交通信息监测采集装置与检测方法

技术领域

本发明涉及一种交通信息监测信号采集装置与检测方法，涉及一种交通信息监测信号采集装置与检测方法，尤其涉及一种使用基于巨磁阻抗(GMI)效应传感器能够同时测量汽车流量、车辆速度和车身信息，还能对车辆行驶状况等进行很好的判断的采集装置与检测方法，属于传感器与应用技术领域。

背景技术

随着人民生活水平的不断提高，城市化进程的不断加快，我国的城市人口和汽车的数量急剧的增加，随之而来的就是道路交通问题。汽车数量的增加给城市道路交通管理带来了复杂性，交通事故的频繁发生影响着人们的正常生活。现在城市交通管理主要面对的是交通拥堵，车流量大，需复杂信息监控等诸多问题。

目前道路交通车速检测主要依靠车辆测速雷达或超声波测速仪来完成。超声波发射器向某一方向发射超声波，在发射时刻的同时开始计时，超声波在空气中传播，途中碰到障碍物就立即返回来，超声波接收器收到反射波就立即停止计时。超声波传感头在路口这种灰尘极大的恶劣环境中使用寿命至多维持几周。道路交通汽车流量监测主要有线圈法和视频监控。电感线圈测量是通过检测汽车经过时引起的磁场变化信息来完成，该检测方法缺点是地面埋设施工量大，成本高，加之埋设时对路面破坏严重，路面一旦变更则需重埋，而且线圈维护工作量巨大。视频检测系统不受路况限制，安装无需破坏路面，通过在道路上方架设摄像头来检测交通数据，但对移动车辆的鉴别有一定困难，如遇到车辆在测试方向上相互遮挡，则部分车速及流量数据会丢失，特别是视频法测量车辆行驶速度及流量时会受到车辆影子的影响，降低测速准确性，且视频测量受光线、天气影响大。

智能交通系统经常需同时检测道路交通流量信息和车速信息以及车辆种类来判断路况。目前车速与流量的监测大部分分开进行，采集道路交通信息十分不便，且检测仪器成本高。

发明内容

本发明公开的一种基于GMI传感器的交通信息监测采集装置与检测方法，要解决的技术问题是提供一种可同时采集道路交通汽车流量、车量速度及车身信息，并能判断车辆行驶状况的装置和检测方法。

本发明的目的是通过下述技术方案实现的：

一种基于GMI传感器的交通信息监测信号采集装置，包括信号采集模块、数据处理模块、射频模块、供电模块。

所述的信号采集模块用于采集汽车经过时GMI传感器的磁场变化信息。所述的信号采集模块包括GMI传感器和滤波放大器，GMI传感器分别连接于滤波放大器。GMI传感器利用巨磁阻抗效应采集汽车经过时引起的磁场变化信息；滤波放大器用于将GMI传感器产生的磁场变化信息经过放大、滤波处理后送入高速AD采集器之中。

所述的数据处理模块用于读取每个GMI传感器的实时状态，采集滤波放大器送来的磁场变化信息并进行数据处理，根据所得信息计算道路汽车流量、车辆速度、车身信息以及判断车量行驶状况，将信息发送给射频模块以实现道路的实时监控。所述的数据处理模块包括A/D转换电路，高速微处理器。A/D转换电路前端连接于信号采集模块的滤波放大器，后端再连接于高速微处理器。所述的高速微处理器用于读取每个GMI传感器的实时状态，采集滤波放大器送来的磁场变化信息并进行数据处理，根据所获信息计算道路汽车流量和车速信息，将信息发送给射频模块以实现道路的实时监控。

所述的射频模块用于将高速微处理器送来的信息通过天线发送给无线基站节点。

所述的供电模块采用无线方式发送，采用电池供电。由于无线方式发送没有电源线，所以无需破坏大片公路来埋设通信线路。

一种基于GMI传感器的交通信息监测信号采集装置实现的检测方法，根据交通信息指令选择运行三种工作模式，所述的三种工作模式分别为：工作模式一用于测量汽车流量、车辆速度、车身信息以及车辆运行状况；工作模式二用于测量汽车流量、车辆速度以及车身信息；工作模式三用于测量汽车流量。根据交通信息选择工作模式实现节约使用电量，暂时不工作的电源将全部进入休眠状态。如果只测汽车流量，那么只需一个GMI传感器处于工作状态，即选择工作模式三；若测汽车流量、车速以及车身信息，则两个GMI传感器处于工作状态，即选择工作模式二；若需要进一步预判汽车行驶状况，则三个GMI传感器同时处于工作状态，即选择工作模式一。

工作模式一的工作过程为：全部GMI传感器以及滤波放大器同时工作，三个GMI传感器顺着道路行车方向相隔固定距离S依次排列。GMI传感器采集汽车经过时引起的磁场变化，经过滤波放大器放大处理后的信号传至AD转换器再传递到高速微处理器，高速微处理器根据工作模式一算法计算道路汽车流量、车辆速度、车身信息以及车辆运行状况，将信息发送给射频模块以实现道路的实时监控。所述的工作模式一算法的实现方法包括如下步骤：

步骤一：根据磁场变换信息判断是否有车辆经过，并进行车辆计数。

采集到的信号与有一辆车辆经过的判据进行对比判别，来确定是否有车辆经过，若有一辆车辆经过，车辆计数加一。所述的有一辆车辆经过的判据为：磁场变换信息为由稳定信号到超过阈值信号，再恢复到稳定信号的转化过程。

步骤二：求时间间隔Δt₁，Δt₂。所述的Δt₁为汽车经过GMI传感器1与GMI传感器2之间的时间间隔，所述的Δt₂为汽车经过GMI传感器2与GMI传感器3之间的时间间隔。

e₁(t)和e₂(t)是GMI传感器1和GMI传感器2测得的汽车输出的电压值，e₁(n)和e₂(n)为e₁(t)和e₂(t)采样值。设N₁为e₁(n)的列长，N₂为e₂(n)的列长，为了使两个有限长序列的线性相关不产生混淆的现象，用其圆周相关来代替。首先，选择周期N＝N₁+N₂-1，且N＝2^l(其中l为正整数)，则e₁(n)和e₂(n)用补零的方式使e₁(n)和e₂(n)具有列长N，e₁(n)和e₂(n)的表达式分别为公式(1)、公式(2)

$e_1\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}{e}_1\left(n\right)& n=0,1,\mathrm{...},N_1-1\\ 0& n=N_1,N_1+1,\mathrm{...},N-1\end{array}\right.---\left(1\right)$

$e_2\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}{e}_2\left(n\right)& n=0,1,\mathrm{...},N_2-1\\ 0& n=N_2,N_2+1,\mathrm{...},N-1\end{array}\right.---\left(2\right)$

用FFT计算e₁(n)和e₂(n)的N点离散傅立叶变换为公式(3)

$e_1\left(n\right)\stackrel{FFT}{\→}{E}_1\left(k\right),e_2\left(n\right)\stackrel{FFT}{\→}{E}_2\left(k\right)---\left(3\right)$

利用圆周相关定理求得e₁(t)与e₂(t)的互功率谱密度函数Z(k),Z(k)的表达式为公式(4)

Z(k)＝E₁ ^*(k)E₂(k)(4)

对互功率谱密度函数Z(k)做IFFT，即得到相关序列z(n)，z(n)的表达式为公式(5)

$z\left(n\right)=\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}\[\frac{1}{n}Z\left(k\right)\]W_N^{-nk}=\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{e}_1\left(k\right)e_2(n+k)---\left(5\right)$

将z(τ)除以N，即得到的表达式为公式(6)

$R_{e_1{e}_2}\left(\mathrm{\τ}\right)=\frac{1}{N}z\left(\mathrm{\τ}\right)=\frac{1}{N}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{e}_1\left(k\right)e_2(\mathrm{\τ}+k)---\left(6\right)$

求出的最大值对应的τ值，τ值表示两GMI传感器间隔的采样点数，从而通过上述方法计算得到GMI传感器1与GMI传感器2的时间间隔Δt₁，同理求得GMI传感器2与GMI传感器3的时间间隔为Δt₂，此时根据所求得到的数值能够判定车辆行驶信息。

步骤三：根据波形1中首个波峰与最后一个波峰间的时间差来判断汽车通过时间T，以及求得的时间间隔Δt₁，Δt₂，求车辆速度V、车身长度L以及车辆运行状况。

当Δt₁＝Δt₂时，此时证明车辆在检测区域是以匀速行驶的，而此时的速度通过公式(7)来计算

V＝S/Δt₁(7)

车辆车身长度的计算公式为

L＝V×T(8)

当Δt₁≠Δt₂时，若Δt₁>Δt₂，则表明汽车的行驶状态是在进行加速行驶；相反则是在减速行驶，通过对时间的判断来计算出汽车行驶的加速度，对汽车通过检测区域以后的行驶状态可以进行预判断。加速度根据公式(9)求得：

V₁＝S/Δt₁

V₂＝S/Δt₂(9)

a≈(V₂-V₁)/(Δt₂-Δt₁)

如若加速度的值在一定的很小值区间范围内，则表明汽车的行驶速度变化缓慢，基本上接近匀速运动，此时的速度V简化成公式(10)

V＝(V₁+V₂)/2(10)

若加速度的值很大，则汽车的初始速度、离开检测区域时刻的速度以及车身长度为公式(11)

V_0＝(S-0.5aΔt₁ ²)/Δt₁

V_t＝V₀+aΔt₂(11)

L＝V₀(T₁+T₂)+0.5a(T₁+T₂)²-2S

通过求得的车身长度与已设定值比较，判断是小型私家车还是大型营运车。

工作模式二的工作过程为：只有GMI传感器1、GMI传感器2以及滤波放大器1、滤波放大器2工作。GMI传感器1与GMI传感器2分别采集汽车经过时引起的磁场变化，经过滤波放大器放大处理后的信号传至AD转换器再传递到高速微处理器，高速微处理器根据工作模式二算法计算道路汽车流量、汽车速度以及车身信息，将信息发送给射频模块以实现道路的实时监控。所述的工作模式二算法的实现方法包括如下步骤：

步骤一：根据磁场变换信息判断是否有车辆经过，并进行车辆计数。

采集到的信号与有一辆车辆经过的判据进行对比判别，来确定是否有车辆经过，若有一辆车辆经过，车辆计数加一。所述的有一辆车辆经过的判据为：磁场变换信息为由稳定信号到超过阈值信号，再恢复到稳定信号的转化过程。

步骤二：求时间间隔Δt₁。所述的Δt₁为汽车经过GMI传感器1与GMI传感器2之间的时间间隔。

e₁(t)和e₂(t)是GMI传感器1和GMI传感器2测得的汽车输出的电压值，e₁(n)和e₂(n)为e₁(t)和e₂(t)采样值。设N₁为e₁(n)的列长，N₂为e₂(n)的列长，为了使两个有限长序列的线性相关不产生混淆的现象，用其圆周相关来代替。首先，选择周期N＝N₁+N₂-1，且N＝2^l(其中l为正整数)，则e₁(n)和e₂(n)用补零的方式使e₁(n)和e₂(n)具有列长N，e₁(n)和e₂(n)的表达式分别为公式(12)、公式(13)

$e_1\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}{e}_1\left(n\right)& n=0,1,\mathrm{...},N_1-1\\ 0& n=N_1,N_1+1,\mathrm{...},N-1\end{array}\right.---\left(12\right)$

$e_2\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}{e}_2\left(n\right)& n=0,1,\mathrm{...},N_2-1\\ 0& n=N_2,N_2+1,\mathrm{...},N-1\end{array}\right.---\left(13\right)$

用FFT计算e₁(n)和e₂(n)的N点离散傅立叶变换为公式(14)

$e_1\left(n\right)\stackrel{FFT}{\→}{E}_1\left(k\right),e_2\left(n\right)\stackrel{FFT}{\→}{E}_2\left(k\right)---\left(14\right)$

利用圆周相关定理求得e₁(t)与e₂(t)的互功率谱密度函数Z(k),Z(k)的表达式为公式(15)

Z(k)＝E₁ ^*(k)E₂(k)(15)

对互功率谱密度函数Z(k)做IFFT，即得到相关序列z(n)，z(n)的表达式为公式(16)

$z\left(n\right)=\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}\[\frac{1}{n}Z\left(k\right)\]W_N^{-nk}=\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{e}_1\left(k\right)e_2(n+k)---\left(16\right)$

将z(τ)除以N，即可得到的表达式为公式(17)

$R_{e_1{e}_2}\left(\mathrm{\τ}\right)=\frac{1}{N}z\left(\mathrm{\τ}\right)=\frac{1}{N}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{e}_1\left(k\right)e_2(\mathrm{\τ}+k)---\left(17\right)$

求出的最大值对应的τ值，τ值表示两GMI传感器间隔的采样点数，从而通过上述方法计算得到GMI传感器1与GMI传感器2的时间间隔Δt₁，此时根据所求得到的数值能够判定车辆行驶信息。

步骤三：根据波形中首个波峰与最后一个波峰间的时间差来判断汽车通过时间T，以及求得的时间间隔Δt₁，求车辆速度V、车身长度L。

车辆速度通过公式(18)来计算

V＝S/Δt₁(18)

车辆车身长度通过公式(19)来计算

L＝V×T(19)

通过求得的车身长度与已设定值比较，判断是小型私家车还是大型营运车。

工作模式三的工作过程为：只有GMI传感器1与滤波放大器1工作，GMI传感器1采集汽车经过时引起的磁场变化，将磁场变化信息传入滤波放大器进行预处理后再传递给高速AD转换器，然后再传送给高速微处理器进行存储分析，高速微处理器根据工作模式三算法计算道路汽车流量。所述的工作模式三算法的实现方法如下：

根据磁场变换信息判断是否有车辆经过，并进行车辆计数。即采集到的信号与有一辆车辆经过的判据进行对比判别，来确定是否有车辆经过，若有一辆车辆经过，车辆计数加一。所述的有一辆车辆经过的判据为：磁场变换信息为由稳定信号到超过阈值信号，再恢复到稳定信号的转化过程。

由于汽车发动机、轴等均为铁磁物质，所以选择GMI传感器。所述的GMI传感器性能指标为：具有很高的探测灵敏度,磁场分辨率≯10nT，输出特性满足-2Oe～+2Oe内，非线性度小于5％，并具有很强的温度稳定性，适合在任何天气下使用。将GMI传感器埋藏在公路下面时，只要汽车从公路上方经过，都会引起磁场变化，被GMI传感器检测到，反应十分迅速。使用无线传感器网络节点结合GMI传感器在公路下面检测车辆经过信息，具有对路面破坏小，成本低廉等优点。

有益效果：

1、本发明公开的一种基于GMI传感器的交通信息监测采集装置与检测方法，在同一节点装置集成了三个GMI传感器，就可测得道路交通汽车流量、车量速度及车身信息，并能判断车辆行驶状况的装置和检测方法。而无需使用多个装置进行测量，且相对于已有技术中采用一个传感器所测量的信息多。

2、本发明公开的一种基于GMI传感器的交通信息监测采集装置与检测方法，首次应用GMI传感器，GMI传感器灵敏度高,温度稳定性强，优于其他传感器。

3、本发明公开的一种基于GMI传感器的交通信息监测采集装置与检测方法，根据交通信息选择不同工作模式实现节约使用电量。

4、本发明公开的一种基于GMI传感器的交通信息监测采集装置与检测方法，所述的供电模块采用无线方式发送方式，采用电池供电。由于无线方式发送没有电源线，所以无需破坏大片公路来埋设通信线路，具有对路面破坏小，成本低廉等优点。

5、本发明公开的一种基于GMI传感器的交通信息监测采集装置与检测方法，采用一种间接互相关的计算方法，在保证计算精确度的情况下，减少算法的运算量，从而保证了系统的实时性。

附图说明

图1为道路交通信息监测采集装置框图；

图2为工作方式流程图；

图3为汽车经过两GMI传感器产生的波形图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明做详细说明。

实施例1

本实施例公开的一种基于GMI传感器的交通信息监测信号采集装置，包括信号采集模块、数据处理模块、射频模块、供电模块。

所述的信号采集模块用于采集汽车经过时GMI传感器的磁场变化信息。所述的信号采集模块包括GMI传感器和滤波放大器，GMI传感器分别连接于滤波放大器。GMI传感器利用巨磁阻抗效应采集汽车经过时引起的磁场变化信息；滤波放大器用于将GMI传感器产生的磁场变化信息经过放大、滤波处理后送入高速AD采集器之中。

所述的数据处理模块用于读取每个GMI传感器的实时状态，采集滤波放大器送来的磁场变化信息并进行数据处理，根据所得信息计算道路汽车流量、车速信息、车身信息以及判断车量行驶状况，将信息发送给射频模块以实现道路的实时监控。所述的数据处理模块包括A/D转换电路，高速微处理器。A/D转换电路前端连接于信号采集模块的滤波放大器，后端再连接于高速微处理器。

所述的射频模块用于将高速微处理器送来的信息通过天线发送给无线基站节点。

所述的供电模块采用无线方式发送方式，采用电池供电。由于无线方式发送没有电源线，所以无需破坏大片公路来埋设通信线路。

所述的高速微处理器用于读取每个传感器的实时状态，采集滤波放大器送来的磁场变化信息并进行数据处理，根据所获信息计算道路汽车流量和车速信息，将信息发送给射频模块以实现道路的实时监控。

基于一种基于GMI传感器的交通信息监测信号采集装置实现的检测方法，根据交通信息指令选择运行三种工作模式，所述的三种工作模式分别为：工作模式一用于测量汽车流量、车辆速度以及车辆运行状况；工作模式一用于测量车流量、车型与速度；工作模式三用于测量交通流量工作模式。根据交通信息选择工作模式实现节约使用电量，暂时不工作的电源将全部进入休眠状态。如果只测车流量，那么只需一个GMI传感器处于工作状态，即选择工作模式三；若测车流量、车速以及汽车种类，则两个GMI传感器处于工作状态，即选择工作模式二；若需要进一步预判汽车行驶状况，则三个GMI传感器同时处于工作状态，即选择工作模式一。

工作模式一的工作过程为：全部GMI传感器以及滤波放大器同时工作，三个GMI传感器顺着道路行车方向相隔固定距离S依次排列。GMI传感器采集汽车经过时引起的磁场变化，经过滤波放大器放大处理后的信号传至AD转换器再传递到高速微处理器，高速微处理器根据工作模式一算法计算道路汽车流量和车速信息，将信息发送给射频模块以实现道路的实时监控。所述的工作模式一算法的实现方法包括如下步骤：

步骤一：根据磁场变换信息判断是否有车辆经过，并进行车辆计数。

采集到的信号与有一辆车辆经过的判据进行对比判别，来确定是否有车辆经过，若有一辆车辆经过，车辆计数加一。所述的有一辆车辆经过的判据为：磁场变换信息为由稳定信号到超过阈值信号，再恢复到稳定信号的转化过程。

步骤二：求时间间隔Δt₁，Δt₂。所述的Δt₁为汽车经过GMI传感器1与GMI传感器2之间的时间间隔，所述的Δt₂为汽车经过GMI传感器2与GMI传感器3之间的时间间隔。

e₁(t)和e₂(t)是GMI传感器1和GMI传感器2测得的汽车输出的电压值，e₁(n)和e₂(n)为e₁(t)和e₂(t)采样值。设N₁为e₁(n)的列长，N₂为e₂(n)的列长，为了使两个有限长序列的线性相关不产生混淆的现象，用其圆周相关来代替。首先，选择周期N＝N₁+N₂-1，且N＝2^l(其中l为正整数)，则e₁(n)和e₂(n)用补零的方式使e₁(n)和e₂(n)具有列长N，e₁(n)和e₂(n)的表达式分别为公式(1)、公式(2)

$e_1\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}{e}_1\left(n\right)& n=0,1,\mathrm{...},N_1-1\\ 0& n=N_1,N_1+1,\mathrm{...},N-1\end{array}\right.---\left(1\right)$

$e_2\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}{e}_2\left(n\right)& n=0,1,\mathrm{...},N_2-1\\ 0& n=N_2,N_2+1,\mathrm{...},N-1\end{array}\right.---\left(2\right)$

用FFT计算e₁(n)和e₂(n)的N点离散傅立叶变换为公式(3)

$e_1\left(n\right)\stackrel{FFT}{\→}{E}_1\left(k\right),e_2\left(n\right)\stackrel{FFT}{\→}{E}_2\left(k\right)---\left(3\right)$

利用圆周相关定理求得e₁(t)与e₂(t)的互功率谱密度函数Z(k),Z(k)的表达式为公式(4)

Z(k)＝E₁ ^*(k)E₂(k)(4)

对互功率谱密度函数Z(k)做IFFT，即可得到相关序列z(n)，z(n)的表达式为公式(5)

$z\left(n\right)=\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}\[\frac{1}{n}Z\left(k\right)\]W_N^{-nk}=\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{e}_1\left(k\right)e_2(n+k)---\left(5\right)$

将z(τ)除以N，即可得到的表达式为公式(6)

$R_{e_1{e}_2}\left(\mathrm{\τ}\right)=\frac{1}{N}z\left(\mathrm{\τ}\right)=\frac{1}{N}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{e}_1\left(k\right)e_2(\mathrm{\τ}+k)---\left(6\right)$

求出的最大值对应的τ值，τ值表示两GMI传感器间隔的采样点数，从而通过上述方法计算得到GMI传感器1与GMI传感器2的时间间隔Δt₁，同理求得GMI传感器2与GMI传感器3的时间间隔为Δt₂，此时根据所求得到的数值可以判定车辆行驶信息。

步骤三：根据波形1中首个波峰与最后一个波峰间的时间差来判断汽车通过时间T，以及求得的时间间隔Δt₁，Δt₂，求车辆速度V、车身长度L以及车辆运行状况。

当Δt₁＝Δt₂时，此时证明车辆在检测区域是以匀速行驶的，而此时的速度通过公式(7)来计算

V＝S/Δt₁(7)

车辆车身长度的计算公式为

L＝V×T(8)

当Δt₁≠Δt₂时，若Δt₁>Δt₂，则表明汽车的行驶状态是在进行加速行驶；相反则是在减速行驶，通过对时间的判断来计算出汽车行驶的加速度，对汽车通过检测区域以后的行驶状态可以进行预判断。加速度根据公式(9)求得：

V₁＝S/Δt₁

V₂＝S/Δt₂(9)

a≈(V₂-V₁)/(Δt₂-Δt₁)

如若加速度的值在一定的很小值区间范围内，则表明汽车的行驶速度变化缓慢，基本上接近匀速运动，此时的速度V简化成公式(10)：

V＝(V₁+V₂)/2(10)

若加速度的值很大，则汽车的初始速度、离开检测区域时刻的速度以及车身长度为公式(11)：

V_0＝(S_-0.5aΔt₁ ²)/Δt₁

V_t＝V₀+aΔt₂(11)

L＝V₀(T₁+T₂)+0.5a(T₁+T₂)²-2S

通过求得的车身长度与已设定值比较，判断是小型私家车还是大型营运车。

步骤四：高速微处理器以每分钟为一个周期，在每辆车经过节点时测量车辆的行驶速度，同时给车辆计数器加1,每满1分钟，高速微处理器统计车辆速度、车辆运行状况、车量类别和该分钟内经过的车辆数，然后将数据通过射频模块发送给无线基站节点。

工作模式二的工作过程为：只有GMI传感器1、GMI传感器2以及滤波放大器1、滤波放大器2工作。有GMI传感器1或GMI传感器2采集汽车经过时引起的磁场变化，经过滤波放大器放大处理后的信号传至AD转换器再传递到高速微处理器，高速微处理器根据工作模式二算法获信息计算道路汽车流量、汽车速度以及车身信息，将信息发送给射频模块以实现道路的实时监控。所述的工作模式二算法的实现方法包括如下步骤：

步骤一：根据磁场变换信息判断是否有车辆经过，并进行车辆计数。

采集到的信号与有一辆车辆经过的判据进行对比判别，来确定是否有车辆经过，若有一辆车辆经过，车辆计数加一。所述的有一辆车辆经过的判据为：磁场变换信息为由稳定信号到超过阈值信号，再恢复到稳定信号的转化过程。

步骤二：求时间间隔Δt₁。所述的Δt₁为汽车经过GMI传感器1与GMI传感器2之间的时间间隔。

e₁(t)和e₂(t)是GMI传感器1和GMI传感器2测得的汽车输出的电压值，e₁(n)和e₂(n)为e₁(t)和e₂(t)采样值。设N₁为e₁(n)的列长，N₂为e₂(n)的列长，为了使两个有限长序列的线性相关不产生混淆的现象，用其圆周相关来代替。首先，选择周期N＝N₁+N₂-1，且N＝2^l(其中l为正整数)，则e₁(n)和e₂(n)用补零的方式使e₁(n)和e₂(n)具有列长N，e₁(n)和e₂(n)的表达式分别为公式(12)、公式(13)

$e_1\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}{e}_1\left(n\right)& n=0,1,\mathrm{...},N_1-1\\ 0& n=N_1,N_1+1,\mathrm{...},N-1\end{array}\right.---\left(12\right)$

$e_2\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}{e}_2\left(n\right)& n=0,1,\mathrm{...},N_2-1\\ 0& n=N_2,N_2+1,\mathrm{...},N-1\end{array}\right.---\left(13\right)$

用FFT计算e₁(n)和e₂(n)的N点离散傅立叶变换为公式(14)

$e_1\left(n\right)\stackrel{FFT}{\→}{E}_1\left(k\right),e_2\left(n\right)\stackrel{FFT}{\→}{E}_2\left(k\right)---\left(14\right)$

利用圆周相关定理求得e₁(t)与e₂(t)的互功率谱密度函数Z(k),Z(k)的表达式为公式(15)

Z(k)＝E₁ ^*(k)E₂(k)(15)

对互功率谱密度函数Z(k)做IFFT，即可得到相关序列z(n)，z(n)的表达式为公式(16)。

$z\left(n\right)=\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}\[\frac{1}{n}Z\left(k\right)\]W_N^{-nk}=\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{e}_1\left(k\right)e_2(n+k)---\left(16\right)$

将z(τ)除以N，即可得到(τ)的表达式为公式(17)

$R_{e_1{e}_2}\left(\mathrm{\τ}\right)=\frac{1}{N}z\left(\mathrm{\τ}\right)=\frac{1}{N}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{e}_1\left(k\right)e_2(\mathrm{\τ}+k)---\left(17\right)$

求出(τ)的最大值对应的τ值，τ值表示两传感器间隔的采样点数，从而通过上述方法计算得到GMI传感器1与GMI传感器2的时间间隔Δt₁，此时根据所求得到的数值可以判定车辆行驶信息。

步骤三：根据波形中首个波峰与最后一个波峰间的时间差来判断汽车通过时间T，以及求得的时间间隔Δt₁，求车辆速度V、车身长度L。

车辆速度可以通过公式(18)来计算

V＝S/Δt₁(18)

车辆车身长度可通过公式(19)来计算

L＝V×T(19)

通过求得的车身长度与已设定值比较，判断是小型私家车还是大型营运车。

步骤四：高速微处理器以每分钟为一个周期，在每辆车经过节点时测量车辆的行驶速度，同时给车辆计数器加1,每满1分钟，高速微处理器统计车辆速度以及车量类别和该分钟内经过的车辆数，然后将数据通过射频模块发送给无线基站节点。

工作模式三的工作过程为：只有GMI传感器1与滤波放大器1工作，GMI传感器1采集汽车经过时引起的磁场变化，将磁场变化信息传入滤波放大器进行预处理后再传递给16位AD转换器，然后再传送给高速微处理器进行存储分析，高速微处理器根据工作模式三算法计算道路汽车流量。所述的工作模式三算法的实现方法如下：

根据磁场变换信息判断是否有车辆经过，并进行车辆计数。即采集到的信号与有一辆车辆经过的判据进行对比判别，来确定是否有车辆经过，若有一辆车辆经过，车辆计数加一。所述的有一辆车辆经过的判据为：磁场变换信息为由稳定信号到超过阈值信号，再恢复到稳定信号的转化过程。高速微处理器以每分钟为一个周期，在每辆车经过节点时给车辆计数器加1,每满1分钟，高速微处理器统计该分钟内经过的车辆数，然后将数据通过射频模块发送给无线基站节点。

由于汽车发动机、轴等均为铁磁物质，所以选择GMI传感器。所述的GMI传感器性能指标为：具有很高的探测灵敏度,磁场分辨率≯10nT，输出特性满足-2Oe～+2Oe内，非线性度小于5％，并具有很强的温度稳定性，适合在任何天气下使用。将GMI传感器埋藏在公路下面时，只要汽车从公路上方经过，都会引起磁场变化，被GMI传感器检测到，反应十分迅速。使用无线传感器网络节点结合GMI传感器在公路下面检测车辆经过信息，具有对路面破坏小，成本低廉等优点。

以上所述的具体描述，对发明的目的、技术方案和有益效果进行进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于GMI传感器的交通信息监测信号采集装置，包括信号采集模块、数据处理模块、射频模块、供电模块；所述的射频模块用于将高速微处理器送来的信息通过天线发送给无线基站节点；其特征在于：所述的信号采集模块用于采集汽车经过时GMI传感器的磁场变化信息；所述的信号采集模块包括GMI传感器和滤波放大器，GMI传感器分别连接于滤波放大器；GMI传感器利用巨磁阻抗效应采集汽车经过时引起的磁场变化信息；滤波放大器用于将GMI传感器产生的磁场变化信息经过放大、滤波处理后送入高速AD采集器之中；

所述的数据处理模块用于读取每个GMI传感器的实时状态，采集滤波放大器送来的磁场变化信息并进行数据处理，根据所得信息计算道路汽车流量、车辆速度、车身信息以及判断车量行驶状况，将信息发送给射频模块以实现道路的实时监控；所述的数据处理模块包括A/D转换电路，高速微处理器；A/D转换电路前端连接于信号采集模块的滤波放大器，后端再连接于高速微处理器；所述的高速微处理器用于读取每个GMI传感器的实时状态，采集滤波放大器送来的磁场变化信息并进行数据处理，根据所获信息计算道路汽车流量和车速信息，将信息发送给射频模块以实现道路的实时监控。

2.根据权利要求1所述的一种基于GMI传感器的交通信息监测信号采集装置，其特征在于：所述的供电模块采用无线方式发送方式，采用电池供电；由于无线方式发送没有电源线，所以无需破坏大片公路来埋设通信线路。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于GMI传感器的交通信息监测信号采集装置，其特征在于：由于汽车发动机、轴等均为铁磁物质，所以选择GMI传感器；所述的GMI传感器性能指标为，具有很高的探测灵敏度,磁场分辨率≯10nT，输出特性满足-2Oe～+2Oe内，非线性度小于5％，并具有很强的温度稳定性，适合在任何天气下使用。

4.根据权利要求1或2所述的一种基于GMI传感器的交通信息监测信号采集装置实现的检测方法，其特征在于：根据交通信息指令选择运行三种工作模式，所述的三种工作模式分别为，工作模式一用于测量汽车流量、车辆速度、车身信息以及车辆运行状况；工作模式二用于测量汽车流量、车辆速度以及车身信息；工作模式三用于测量汽车流量；根据交通信息选择工作模式实现节约使用电量，暂时不工作的电源将全部进入休眠状态；如果只测汽车流量，那么只需一个GMI传感器处于工作状态，即选择工作模式三；若测汽车流量、车速以及车身信息，则两个GMI传感器处于工作状态，即选择工作模式二；若需要进一步预判汽车行驶状况，则三个GMI传感器同时处于工作状态，即选择工作模式一。

5.根据权利要求4所述的一种基于GMI传感器的交通信息监测信号采集装置实现的检测方法，其特征在于：

工作模式一的工作过程为：全部GMI传感器以及滤波放大器同时工作，三个GMI传感器顺着道路行车方向相隔固定距离S依次排列；GMI传感器采集汽车经过时引起的磁场变化，经过滤波放大器放大处理后的信号传至AD转换器再传递到高速微处理器，高速微处理器根据工作模式一算法计算道路汽车流量、车辆速度、车身信息以及车辆运行状况，将信息发送给射频模块以实现道路的实时监控；所述的工作模式一算法的实现方法包括如下步骤：

步骤一：根据磁场变换信息判断是否有车辆经过，并进行车辆计数；

步骤二：求时间间隔Δt₁，Δt₂；所述的Δt₁为汽车经过GMI传感器(1)与GMI传感器(2)之间的时间间隔，所述的Δt₂为汽车经过GMI传感器(2)与GMI传感器(3)之间的时间间隔；

步骤三：根据波形1中首个波峰与最后一个波峰间的时间差来判断汽车通过时间T，以及求得的时间间隔Δt₁，△t₂，求车辆速度V、车身长度L以及车辆运行状况；

工作模式二的工作过程为：只有GMI传感器(1)、GMI传感器(2)以及滤波放大器(1)、滤波放大器(2)工作；GMI传感器(1)或GMI传感器(2)采集汽车经过时引起的磁场变化，经过滤波放大器放大处理后的信号传至AD转换器再传递到高速微处理器，高速微处理器根据工作模式二算法计算道路汽车流量、汽车速度以及车身信息，将信息发送给射频模块以实现道路的实时监控；所述的工作模式二算法的实现方法包括如下步骤：

步骤一：根据磁场变换信息判断是否有车辆经过，并进行车辆计数；

步骤二：求时间间隔Δt₁；所述的Δt₁为汽车经过GMI传感器(1)与GMI传感器(2)之间的时间间隔；

步骤三：根据波形中首个波峰与最后一个波峰间的时间差来判断汽车通过时间T，以及求得的时间间隔Δt₁，求车辆速度V、车身长度L；

工作模式三的工作过程为：只有GMI传感器(1)与滤波放大器(1)工作，GMI传感器(1)采集汽车经过时引起的磁场变化，将磁场变化信息传入滤波放大器进行预处理后再传递给高速AD转换器，然后再传送给高速微处理器进行存储分析，高速微处理器根据工作模式三算法计算道路汽车流量；所述的工作模式三算法的实现方法如下：

根据磁场变换信息判断是否有车辆经过，并进行车辆计数。

6.根据权利要求5所述的一种基于GMI传感器的交通信息监测信号采集装置实现的检测方法，其特征在于：

所述的工作模式一算法的实现方法包括如下步骤：

步骤一：根据磁场变换信息判断是否有车辆经过，并进行车辆计数；

采集到的信号与有一辆车辆经过的判据进行对比判别，来确定是否有车辆经过，若有一辆车辆经过，车辆计数加一；所述的有一辆车辆经过的判据为：磁场变换信息为由稳定信号到超过阈值信号，再恢复到稳定信号的转化过程；

步骤二：求时间间隔Δt₁，Δt₂；所述的Δt₁为汽车经过GMI传感器(1)与GMI传感器(2)之间的时间间隔，所述的Δt₂为汽车经过GMI传感器(2)与GMI传感器(3)之间的时间间隔；

e₁(t)和e₂(t)是GMI传感器(1)和GMI传感器(2)测得的汽车输出的电压值，e₁(n)和e₂(n)为e₁(t)和e₂(t)采样值；设N₁为e₁(n)的列长，N₂为e₂(n)的列长，为了使两个有限长序列的线性相关不产生混淆的现象，用其圆周相关来代替；首先，选择周期N＝N₁+N₂-1，且N＝2^l，则e₁(n)和e₂(n)用补零的方式使e₁(n)和e₂(n)具有列长N，e₁(n)和e₂(n)的表达式分别为公式(1)、公式(2)

$e_1\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}{e}_1\left(n\right)& n=0,1,...,N_1-1\\ 0& n=N_1,N_1+1,...,N-1\end{array}\right.---\left(1\right)$

$e_2\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}{e}_2\left(n\right)& n=0,1,...,N_2-1\\ 0& n=N_2,N_2+1,...,N-1\end{array}\right.---\left(2\right)$

用FFT计算e₁(n)和e₂(n)的N点离散傅立叶变换为公式(3)

$e_1\left(n\right)\stackrel{FFT}{\→}{E}_1\left(k\right),e_2\left(n\right)\stackrel{FFT}{\→}{E}_2\left(k\right)---\left(3\right)$

利用圆周相关定理求得e₁(t)与e₂(t)的互功率谱密度函数Z(k),Z(k)的表达式为公式(4)

Z(k)＝E₁ ^*(k)E₂(k)(4)

对互功率谱密度函数Z(k)做IFFT，即得到相关序列z(n)，z(n)的表达式为公式(5)

$z\left(n\right)=\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}\[\frac{1}{n}Z\left(k\right)\]W_N^{-nk}=\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{e}_1\left(k\right)e_2(n+k)---\left(5\right)$

将z(τ)除以N，即得到 的表达式为公式(6)

$R_{e_1{e}_2}\left(\mathrm{\τ}\right)=\frac{1}{N}z\left(\mathrm{\τ}\right)=\frac{1}{N}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{e}_1\left(k\right)e_2(\mathrm{\τ}+k)---\left(6\right)$

求出的最大值对应的τ值，τ值表示两GMI传感器间隔的采样点数，从而通过上述方法计算得到GMI传感器(1)与GMI传感器(2)的时间间隔Δt₁，同理求得GMI传感器(2)与GMI传感器(3)的时间间隔为Δt₂，此时根据所求得到的数值能够判定车辆行驶信息；

步骤三：根据波形1中首个波峰与最后一个波峰间的时间差来判断汽车通过时间T，以及求得的时间间隔Δt₁，Δt₂，求车辆速度V、车身长度L以及车辆运行状况；

当Δt₁＝Δt₂时，此时证明车辆在检测区域是以匀速行驶的，而此时的速度通过公式(7)来计算

V＝S/Δt₁(7)

车辆车身长度的计算公式为

L＝V×T(8)

当Δt₁≠Δt₂时，若Δt₁>Δt₂，则表明汽车的行驶状态是在进行加速行驶；相反则是在减速行驶，通过对时间的判断来计算出汽车行驶的加速度，对汽车通过检测区域以后的行驶状态可以进行预判断；加速度根据公式(9)求得：

V₁＝S/Δt₁

V₂＝S/Δt₂(9)

a≈(V₂-V₁)/(Δt₂-Δt₁)

如若加速度的值在一定的很小值区间范围内，则表明汽车的行驶速度变化缓慢，基本上接近匀速运动，此时的速度V简化成公式(10)

V＝(V₁+V₂)/2(10)

若加速度的值很大，则汽车的初始速度、离开检测区域时刻的速度以及车身长度为公式(11)

V₀＝(S-0.5aΔt₁ ²)/Δt₁

V_t＝V₀+aΔt₂(11)

L＝V₀(T₁+T₂)+0.5a(T₁+T₂)²-2S

通过求得的车身长度与已设定值比较，判断是小型私家车还是大型营运车；

所述的工作模式二算法的实现方法包括如下步骤：

步骤一：根据磁场变换信息判断是否有车辆经过，并进行车辆计数；

采集到的信号与有一辆车辆经过的判据进行对比判别，来确定是否有车辆经过，若有一辆车辆经过，车辆计数加一；所述的有一辆车辆经过的判据为：磁场变换信息为由稳定信号到超过阈值信号，再恢复到稳定信号的转化过程；

步骤二：求时间间隔△t₁；所述的△t₁为汽车经过GMI传感器(1)与GMI传感器(2)之间的时间间隔；

e₁(t)和e₂(t)是GMI传感器(1)和GMI传感器(2)测得的汽车输出的电压值，e₁(n)和e₂(n)为e₁(t)和e₂(t)采样值；设N₁为e₁(n)的列长，N₂为e₂(n)的列长，为了使两个有限长序列的线性相关不产生混淆的现象，用其圆周相关来代替；首先，选择周期N＝N₁+N₂-1，且N＝2^l，则e₁(n)和e₂(n)用补零的方式使e₁(n)和e₂(n)具有列长N，e₁(n)和e₂(n)的表达式分别为公式(12)、公式(13)

$e_1\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}{e}_1\left(n\right)& n=0,1,...,N_1-1\\ 0& n=N_1,N_1+1,...,N-1\end{array}\right.---\left(12\right)$

$e_2\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}{e}_2\left(n\right)& n=0,1,...,N_2-1\\ 0& n=N_2,N_2+1,...,N-1\end{array}\right.---\left(13\right)$

用FFT计算e₁(n)和e₂(n)的N点离散傅立叶变换为公式(14)

$e_1\left(n\right)\stackrel{FFT}{\→}{E}_1\left(k\right),e_2\left(n\right)\stackrel{{}^{FFT}}{\→}{E}_2\left(k\right)---\left(14\right)$

利用圆周相关定理求得e₁(t)与e₂(t)的互功率谱密度函数Z(k),Z(k)的表达式为公式(15)

Z(k)＝E₁ ^*(k)E₂(k)(15)

对互功率谱密度函数Z(k)做IFFT，即得到相关序列z(n)，z(n)的表达式为公式(16)

$z\left(n\right)=\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}\[\frac{1}{n}Z\left(k\right)\]W_N^{-nk}=\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{e}_1\left(k\right)e_2(n+k)---\left(16\right)$

将z(τ)除以N，即可得到的表达式为公式(17)

$R_{e_1{e}_2}\left(\mathrm{\τ}\right)=\frac{1}{N}z\left(\mathrm{\τ}\right)=\frac{1}{N}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{e}_1\left(k\right)e_2(\mathrm{\τ}+k)---\left(17\right)$

求出的最大值对应的τ值，τ值表示两GMI传感器间隔的采样点数，从而通过上述方法计算得到GMI传感器(1)与GMI传感器(2)的时间间隔Δt₁，此时根据所求得到的数值能够判定车辆行驶信息；

步骤三：根据波形中首个波峰与最后一个波峰间的时间差来判断汽车通过时间T，以及求得的时间间隔Δt₁，求车辆速度V、车身长度L；

车辆速度通过公式(18)来计算

V＝S/Δt₁(18)

车辆车身长度通过公式(19)来计算

L＝V×T(19)

通过求得的车身长度与已设定值比较，判断是小型私家车还是大型营运车；

所述的工作模式三算法的实现方法如下：

根据磁场变换信息判断是否有车辆经过，并进行车辆计数；即采集到的信号与有一辆车辆经过的判据进行对比判别，来确定是否有车辆经过，若有一辆车辆经过，车辆计数加一；所述的有一辆车辆经过的判据为：磁场变换信息为由稳定信号到超过阈值信号，再恢复到稳定信号的转化过程。

7.根据权利要求6所述的一种基于GMI传感器的交通信息监测信号采集装置实现的检测方法，其特征在于：所述的工作模式一或工作模式二的算法还包括步骤四，

步骤四：高速微处理器以每分钟为一个周期，在每辆车经过节点时测量车辆的行驶速度，同时给车辆计数器加1,每满1分钟，高速微处理器统计车辆速度以及车量类别和该分钟内经过的车辆数，然后将数据通过射频模块发送给无线基站节点。

8.根据权利要求5所述的一种基于GMI传感器的交通信息监测信号采集装置实现的检测方法，其特征在于：所述的工作模式一或工作模式二的算法还包括步骤四，

步骤四：高速微处理器以每分钟为一个周期，在每辆车经过节点时测量车辆的行驶速度，同时给车辆计数器加1,每满1分钟，高速微处理器统计车辆速度以及车量类别和该分钟内经过的车辆数，然后将数据通过射频模块发送给无线基站节点。