CN114993444A - 基于光栅传感器阵列的机场跑道安全监测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于光栅传感器阵列的机场跑道安全监测方法及系统，首先获取光栅传感器阵列实时产生的振动信号；然后对采集的振动信号进行高通滤波，进行截止频率为5hz的高通滤波处理，进行去噪；将每次采集的多点振动数据进行对齐处理，形成浮点数矩阵；接着对高通滤波后的信号进行卡尔曼滤波并进行降频处理，获得低频信号数据；最后进行目标类型分析，进行车辆入侵检测，对一定区域的光栅传感器历史数据进行保存并进行数据攒点，用作道面错台数据分析，对飞机滑行到一定位置进行飞机主轮距计算。本发明克服了传统传感器受环境影响大，造价成本过高，以及现有光纤中无法长距离实时监测的缺陷，以适应机场跑道真实场景。
Description
技术领域
本发明属于机场跑道安全监控技术领域，涉及一种机场跑道安全监测方法及系统，具体涉及一种基于光栅传感器阵列的机场跑道车辆入侵智能监测、跑道道面错台检测以及飞机轮距计算的方法及系统。
背景技术
在经济繁荣稳定发展的背景下，航空运输业的客运量以及货运量都得到了突飞猛进的增长。提高机场跑道的安全规范管理，是保证飞机安全起飞和降落的基础，是航空运输业持续快速发展的前提，因此稳定安全的机场跑道智能监测系统的辅助显得尤为重要，否则将难以保证机场内调度的正确性，甚至可能诱发严重的交通事故，给机场的有序运行埋下严重的安全隐患。然而机场跑道距离长、面积大，受限于前端传感器技术的发展，实现机场跑道的全覆盖监测传感网络十分复杂，需要具有全域覆盖规模的大容量、高密度、高精度传感网络对跑道全场进行全时全域监测。
目前机场跑道车辆入侵检测大多采用视频监控技术、车载GPS、车载蓝牙、Zigbee定位等监测技术。视频监控技术除了依靠安装摄像头之外，还可以通过无人机航拍的形式实现对车辆入侵监控的功能，其不仅很大层度上依靠人工的操作，而且如果要满足全方位多视角的实时监控，需要密集安装较为密集的摄像头设备，并且对视频的处理所需要的计算力的要求较高，但其精度在一定程度上受天气的影响程度也比较大，因此在需要高成本的情况下也难以满足对于机场跑道入侵车辆的实时监测。而GPS、蓝牙、Zigbee等技术依赖信息中心与车辆的通信以及车辆上智能设备的需求，难以完成机场跑道实时车辆入侵监测的任务。
而机场跑道的道面错台的检测，传统到多采用深度尺进行错台监测、打孔探测等方法，检测过程不仅影响机场的正常运行，而且很难满足全时全域的检测。对飞机主轮距的计算，传统采用激光轮迹仪较多，但是跑道距离长，飞机不能保证每次经过定点，因此需要安装多个激光轮迹仪来完成飞机主轮距的计算；但由于激光轮迹仪的安装成本较高，需要付出相对较高的代价。
因此必须通过大容量、长距离、高密度且具有经济性的全时全域传感监测手段，保障机场的安全运行。
发明内容
本发明目的在于提出一种基于已铺设光栅传感器阵列的机场跑道上车辆入侵智能监测、跑道道面错台检测以及飞机前后轮距计算的方法及系统，克服传统传感器受环境影响大，造价成本过高，以及现有光纤中无法长距离实时监测的缺陷，以适应机场跑道真实场景。
本发明的提供一种光栅传感器阵列，设置于机场跑道地面内；沿着机场跑道铺设M根光栅传感器光缆，相邻两条光栅传感器光缆之间间距为N米，每条光栅传感器光缆上相邻两个传感器间隔X米；其中，M、N、X均为预设值；
所述光栅传感器光缆，为两段式拼接的光栅传感器光缆，其中中间熔接部分垂直于跑道。
本发明的方法所采用的技术方案是：一种基于光栅传感器阵列的机场跑道安全监测方法，包括以下步骤：
步骤1：获取光栅传感器阵列实时产生的振动信号；
步骤2：对采集的振动信号进行高通滤波，进行截止频率为5hz的高通滤波处理，进行去噪；
步骤3：将每次采集的多点振动数据进行对齐处理，形成浮点数矩阵；
步骤4：对高通滤波后的信号进行卡尔曼滤波并进行降频处理，获得低频信号数据；
步骤5：进行目标类型分析；
进行车辆入侵检测；
对一定区域的光栅传感器历史数据进行保存并进行数据攒点，用作道面错台数据分析；
对飞机滑行到一定位置进行飞机主轮距计算。
本发明的系统所采用的技术方案是：一种基于光栅传感器阵列的机场跑道安全监控系统，包括以下模块：
模块1，用于获取光栅传感器阵列实时产生的振动信号；
模块2，用于对采集的振动信号进行高通滤波，进行截止频率为5hz的高通滤波处理，进行去噪；
模块3，用于将每次采集的多点振动数据进行对齐处理，形成浮点数矩阵；
模块4，用于对高通滤波后的信号进行卡尔曼滤波并进行降频处理，获得低频信号数据；
模块5，用于进行目标类型分析；
用于进行车辆入侵检测；
用于对一定区域的光栅传感器历史数据进行保存并进行数据攒点，用作道面错台数据分析；
用于对飞机滑行到一定位置进行飞机主轮距计算。
相对于现有技术，本发明的有益效果包括：
(1)在光栅阵列传感缆铺设过程中，采用从跑道两端向中间铺设的方式，并进行边铺设边进行信号检查，以防铺设完成后，出现光缆断裂，但是无法从跑道下面挖掘出来进行熔接。采用两段式熔接方式，极大提高了铺设效率，并且在铺设过程中出现光栅阵列传感缆断裂的情况，可以提高快速断点定位的效率。
(2)跑道入侵检测；目前机场跑道车辆入侵检测大多采用视频监控技术、车载GPS、车载蓝牙、Zigbee定位等监测技术。视频监控技术除了依靠安装摄像头之外，其不仅很大层度上依靠人工的操作，而且如果要满足全方位多视角的实时监控，需要密集安装较为密集的摄像头设备，但其精度在一定程度上受天气的影响程度也比较大，因此在需要高成本的情况下也难以满足对于机场跑道入侵车辆的实时监测。而GPS、蓝牙、Zigbee等技术依赖信息中心与车辆的通信以及车辆上智能设备的需求，难以完成机场跑道实时车辆入侵监测的任务。而本发明提供一种基于光栅传感器阵列的技术，可完成机场对跑道全时全域入侵的检测，成本低，并且受天气环境因素的影响极小。
(3)道面错台检测；机场跑道的道面错台的检测，传统到多采用深度尺进行错台监测、打孔探测等方法，检测过程不仅影响机场的正常运行，而且很难满足全时全域的检测。而本发明提供了一种基于光栅传感器阵列的道面错台检测，在不影响跑道正常运行的情况下实现跑道道面错台的检测。
(4)飞机主轮距计算；对飞机主轮距的计算，传统采用激光轮迹仪较多，但是跑道距离长，飞机不能保证每次经过定点，因此需要安装多个激光轮迹仪来完成飞机主轮距的计算；但由于激光轮迹仪的安装成本较高，需要付出相对较高的代价。而本发明提供了一种基于光栅传感器阵列的飞机主轮距计算，极大的节约了成本，以实现飞机主轮距的计算功能。
附图说明
图1本发明实施例的光栅传感器阵列布局示意图；
图2本发明实施例的光栅传感器光缆熔接示意图；
图3本发明实施例的光栅传感器位置映射流程图；
图4本发明实施例的目标种类分别流程图；
图5本发明实施例的飞机滑行特征图；
图6本发明实施例的车辆入侵检测流程图；
图7本发明实施例的错台检测流程图；
图8本发明实施例的道面错台区域附近传感器波形图；
图9本发明实施例的飞机前后轮距计算流程图。
具体实施方式
为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
请见图1，本发明提供了一种光栅传感器阵列，设置于机场跑道地面内；沿着机场跑道铺设M根光栅传感器光缆，相邻两条光栅传感器光缆之间间距为N米，每条光栅传感器光缆上相邻两个传感器间隔X米；其中，M、N、X均为预设值。
请见图2，本实施例的光栅传感器光缆，为两段式拼接的光栅传感器光缆，其中中间熔接部分垂直于跑道。
本实施例中，由于机场的东西跑道长均为3600米，宽45米，其中沿着跑道铺设10根光栅传感器光缆，相邻两条光栅传感器光缆之间间距为4.5米，每条缆上相邻两个传感器间间隔3米，理想情况下每条光栅传感器光缆应该有1200个光栅传感器，但是由于具体施工原因，每一条光栅传感器光缆铺设的长度不一样，因此中间按照传感器编号存在一定的错位。需要通过采集高频数据，来分析光栅传感器光缆上传感器编号的对齐问题，进行简单的光栅传感器编号的逻辑移位，来让整个光栅传感器阵列采集上的数据呈现10*1200的浮点数值矩阵，并与跑道上实际位置完成一一映射。
由于机场跑道长3600米，由于距离太长，本实施例采用两段式拼接的光栅传感器光缆，其中两条缆熔接示意图如图2所示，其中中间熔接部分垂直于跑道，通过高频数据计算飞机前后轮分别经过该区域的时间差以及飞机滑行速度，将通过3条光栅传感器光缆计算的飞机的前后轮距结果进行平均计算，得到飞机主轮距结果，以减少误差。
本发明提供的一种基于光栅传感器阵列的机场跑道安全监测方法，包括以下步骤：
步骤1：获取光栅传感器阵列实时产生的振动信号；
本实施例利用铺设在跑道的光栅传感器阵列数据的采集，当光栅传感器阵列受到地面振动时，光缆中传输光的部分特性就会改变，从而向后散射的光波的相位和光强就会发生改变，通过光栅传感器阵列振动解调仪设备，经过信号采集与分析，就能检测跑道上目标位置，从而实现车辆入侵的实时检测。将光纤沿着其方向虚拟成若干光纤阵列，从而划分通道，测量信号也划分若干通道振动信号，来提高车辆入侵位置报警的准确性。
本实施例通过光栅传感器阵列振动解调仪的解调，将光栅传感器光缆的光信号解调成为数字信号进行输出，其中解调数据频率为1000hz。通过采用一台服务器开启多个线程，同时分别从十个通道对应的光栅传感器阵列振动解调仪中采集光栅传感器光缆的原始振动信号。通过将解调仪连接万兆交换机将数据以websocket的服务模式进行数据推送，将计算服务器通过网线连接到万兆交换机上，通过开不同的端口与线程完成对原始数据的接收存储。其中原始数据发送格式为每采样50hz数据，通过websocket服务向外推送一次数据。
步骤2：对采集的振动信号进行高通滤波，进行截止频率为5hz的高通滤波处理，进行去噪；
本实施例在服务器程序中实现对原始1000hz数据进行截止频率为5hz进行高通滤波，并对高通滤波处理后的结果进行一次卡尔曼滤波，并保存数据准备数据的下一步分析计算。由于每个光栅传感器光缆上的光栅传感器采集的数据是时间上连续的，因此可以对连续采集的数据进行卡尔曼滤波，以纠正当前时刻该光栅传感器采集的数据值。
步骤3：将每次采集的多点振动数据按照一定方式进行对齐处理，形成浮点数矩阵；
由于光栅阵列传感缆的铺设，并不是严格按照从跑道的每一条通道进行从头到尾直线铺设，而是从通道10所在的一侧，从一个点依次将十根光栅传感器光缆牵引至各个通道正下方然后进行往同一方向平行铺设，并且存在接头处长度不一，所以在每条光栅传感器光缆从铺设起点出发的传感器编号，逻辑上并不是水平整齐的，因此，需要进行一定处理，使10个通道的传感器网络在逻辑上组成一个10*1200的矩阵，直接映射到物理上的45m*3600m的跑道上。本实施例采用的方法是，选取一条垂直于跑道的水平线，作为10个通道的传感器起点，此时10条通道起点的一条水平线上，用车沿着垂直于跑道的方向，来回对跑道进行碾压，此时跑道上并没有其他大型设备的干扰，因此可以依次根据10条通道上传感器的振动值最大的传感器区域确定出车的具体位置，其中信号中振动值越大，证明此处承受的振动响应越大，因此可以找到10条通道起始点所对应的传感器编号。由于在施工过程中，每条通道的光栅传感器光缆由两断熔接而成，其中熔接示意图如图2所示，因此在熔接区域前后也要分别进行上述的传感器定位操作，从而确定各通道光栅传感器光缆在熔接区前后的传感器编号，每通道的在光栅传感器光缆缆尾部也是如此。经过两段传感器数据的拼接，形成一个10*1200的传感器网络。由于光栅传感器光缆铺设严格按照规范，除了光栅阵列熔接区范围内，中间引起的错位误差较小，但是为了减少误差，进行定点的过程中，不仅仅只通过寻找跑道头端以及尾端，而是在中间寻找多点进行确认中间的各个传感器编号的逻辑偏移量的误差。因此，通过截取传感缆上传感器头部以及尾部的传感器，可以获得一个10*1200的传感器矩阵，从而完成跑道实际位置与传感器编号的一个准确映射，其中从跑道起始位置到熔接区前位置传感器位置映射流程如图3所示，具体实现包括以下子步骤：
(1)在跑道的最南端，分别找到每条通道光栅阵列传感缆铺设的起点，并进行车辆来回碾压，观察光栅振动传感缆的时域信号，找预期光栅阵列传感缆上传感器编号随着车辆碾压，引起信号值增大的区域，以确定敲击物理板块编号与该位置对应的通道号下光栅阵列传感器编号，并进行记录。
(2)按照步骤1的方式，分别在跑道的光栅阵列传感缆熔接区对应的物理位置前后进行车辆来回碾压，获取光栅阵列振动传感缆在熔接区前后物理板块位置对应的传感器编号，并进行记录。
(3)按照步骤1方式，确定跑道最北端各通道光栅阵列传感缆铺设终点的传感器编号对应的跑道物理板块编号，并进行记录。
(4)在跑道中间随机抽取多个位置，进行验证。在跑道中间位置随机抽取一个点，沿垂直于通道的方向来回进行车辆碾压，通过观察时域信号值，确定碾压的物理位置对应的光栅阵列传感器编号，并进行记录。计算此时记录的光栅阵列传感器编号和到起点或终点的偏移量是否一致、或者具有小偏差，以验证记录的点是否正确完成从光栅阵列传感器编号到屋里位置的映射。
(5)根据确定的光栅阵列传感器头部编号以及尾部编号对应的跑道屋里板块编号，进行逐一的一一对应映射。
(6)映射的完成后的传感器正好构成一个1200*10的传感器矩阵。
步骤4：对高通滤波后的信号进行卡尔曼滤波并进行降频处理，获得低频信号数据；
本实施例对高通滤波后的信号进行卡尔曼滤波，对信号进行降噪，过滤噪声；并采用均值法，对1000hz的数据进行每250hz数据取一次均值操作，获取频率较低的数据。
原始数据的采样频率是1000hz，即每个光栅传感器一分钟采集1000次数据。其中光栅传感器光缆上的每个光栅传感器每次采集上来的数据为一个4字节的浮点数，有正负之分，其中绝对值越大，所代表此时产生的振动响应越大。对于车辆入侵检测只需要进行低频数据的分析，能减少一定量由于单个光栅传感器数据由于噪声带来的影响，因此将1000hz的数据进行求绝对值后，每200hz进行一次取平均值处理，并进行存储备份，不修改原始数据，因为后面功能需要使用到较高频率的数据。
本实施例中，将采集的数据进行降频处理，将1000hz的数据降频到5hz。采取的方式即将单个传感器的连续的200次采样的数据取绝对值，并进行累加后平均，然后作为该时刻的数据。
步骤5：进行目标类型分析；
进行车辆入侵检测；
对一定区域的光栅传感器历史数据进行保存并进行数据攒点，用作道面错台数据分析；
对飞机滑行到一定位置进行飞机主轮距计算。
由于机场跑道四周封闭，而且飞机上跑道的时间较为固定，可以对飞机上跑道的一段时间进行通过的授权，进入跑道的飞机不被判断为入侵；而且车辆若要进入跑道只能通过滑行道进入跑道，通过在对跑道上通过光栅阵列传感器数据进行车辆碾压定位，找到对应跑道滑口对应的传感器编号，以确定跑道全部滑口位置周围传感器编号的范围；如果连续三次检测到同一滑口周围传感器出现连续区域超过一定阈值的信号，而且信号出现的距离相差符合车辆行驶特征，并且随着时间满足三次数据出现的位置能够满足朝向一个方向，可以确定车辆入侵的位置，提示报警并准确报警具体入侵的滑口位置；而且车辆运动产生的信号和和飞机产生的信号有较大差异，可以用于区分跑道上的目标类别，其区分飞机与车辆流程图如图4所示，具体实现包括以下子步骤：
(1)检测到有目标进入跑道；
(2)采集目标周围光栅传感器编号及步骤4中获得的低频信号数据；
(3)判断相邻通道光栅传感器逻辑编号是否呈现对称；
若是，则执行下述步骤(4)；
若否，则目标为车辆，本流程结束；
(4)判断相邻通道光栅传感器低频信号数是否呈现对称；
若是，则目标为飞机，本流程结束；
若否，则目标为车辆，本流程结束。
由于一般在跑道上行驶的车辆重量相对于飞机比较轻，并且车辆后轮左后轮距相对较近，由于跑道上相邻通道的光栅阵列传感缆距离4.5米，因此车辆的直线一般只能引起跑道上一条光栅振动传感缆的响应；而飞机不一样，在跑道上的运行产生的数据特征不一样，飞机的后轮距一般相对车辆较宽，飞机后轮至少会压到两条跑道上，而且飞机质量相对车辆较重，因此产生的信号在两条光缆上会呈现较为对称，相对车辆教强的信号，如图5所示飞机滑行时某一时刻的特征图，图片横坐标为1至1200个传感点，纵坐标代表1至10通道，颜色越亮，证明该点的振动幅值越大；因此可以判断目标是否为入侵车辆，并提示车辆入侵报警以保证机场的安全运行，其中判断入侵流程如图6所示，具体实现包括以下子步骤：
(1)检测到有目标进入跑道；
(2)判断目标是否在滑口附件；
若是，则执行下述步骤(3)；
若否，则本流程结束；
(3)判断目标类型；
若是，则本流程结束；
若否，则执行下述步骤(4)；
(4)判断目标是否授权；
若是，则本流程结束；
若否，则确定为车辆入侵。
由于机场跑道在高密度航班的运行下，随着长时间的运行，在跑道的某些地方可能会出现跑道道面的错台现象，尤其是大密度的飞机起降点与跑道连接滑行道的连接区域。如果未及时检测出跑道的存在的相关问题，可能会造成不可估量的损失及灾难。因此需要对高密度运行的区域位置进行道面错台分析，尤其是飞机的起降点以及机场跑道与滑行道相连接的位置。因此可以记录跑道高密度的运行位置，并对高密度运行位置对应的光栅传感器光缆进行原始1000hz的高频数据攒点，并进行分析。道面错台并不是突然就会发生的，他需要在时间上有个过程，因此一次的检测见过可能存在偶然性，故在检测出错台的特征之，前期只是加入一个可能发生错台的数据库中，为后面的检测结果做参考，其中错台检测流程图为图7，具体实现包括以下子步骤：
(1)当目标滑行结束，记录目标滑行过程中，经过的光栅传感器产生的响应值；
(2)对产生的响应值进行归一化处理；
(3)判断是否存在光栅传感器响应值与归一化处理后的值之差大于阈值；
若是，则执行下述步骤(4)；
若否，则结束本流程；
(4)判断光栅传感器是否在道面错台统计库中；
若是，则执行下述步骤(5)；
若否，则将光栅传感器加入道面错台统计库，结束本流程；
(5)取出光栅传感器的64hz数据做快速傅里叶变换，观察其频域上的特征，来判断道面是否发生错台；其中，在经过快速傅里叶变换后，在高频域的特征中，非错台区域与错台区域的频谱特征之间区别大于阈值；
若是，则进行错台报警，本流程结束；
若否，则将光栅传感器加入错台统计库，结束本流程。
当跑道上有飞机经过时，记录飞机经过时路径上传感器的全部1000hz数据，并对飞机滑行过程中所经过路径上的光栅传感器响应的振动值进行归一化处理，分析比较如果发现有的光栅传感器的响应振动值大小明显高于周围光栅传感器信号或归一化结果，则去查找数据库该点对应的传感器是否已经在可能产生错台的数据库中。如果不在库中，则将该点加入该数据库中；如果存在数据库中，更新该数据库中该点出现的次数，并对飞机经过该点的传感器数据取出64hz的数据做快速傅里叶变换，观察其频域上的特征，来判断道面是否发生错台。其中，在经过快速傅里叶变换后，在高频域的特征中，非错台区域与错台区域的频谱特征有很明显的区别，因此可以判断该道面区域是否是错台区域。其中图8，为单个通道中一片连续区域光栅传感器在一段时间内振动值绘制的图片，很容易观察出在频谱上，错台区域的光栅传感器数据和非错台区域光栅传感器数据的特征差异。但是一次数据存在偶然性，在实验中对存在可能发生错台的点进行多次判断，如果多次得出同一结论，便可以推送道面存在错台风险，并进行准确的位置定位，方便维护人员进行评估修复。
在跑道光栅传感器光缆布缆的过程中，由于跑道长度3600米距离太长，因此每个通道的光栅传感器光缆是由两段拼接而成，其中拼接示意图如图2。其中横向缆在示意图中，8、9、10号光缆熔接拉出来的部分在示意图上是分开的，其实他们在物理上是重叠的，便于区分。因此在对跑道上飞机运行的多次数据分析中，可以找到横向缆的铺设是由于8、9、10号光栅传感器光缆横向铺设导致的，并且都是编号646号传感器位于5、6通道的正下方。飞机的滑跑大多靠近于跑道的中间，因此一般飞机后轮会压在5、6通道上进行滑行，因此飞机滑行经过熔接区域时，一定会碾压到8、9、10通道的646号光栅传感器所在的位置。由于运行的飞机重心更靠近与后轮，前轮承担的压力教后轮有明显的差异，其中，飞机前轮产生的压力要远小于飞机后轮产生的压力。其中，飞机经过熔接区的过程中，总是前轮先经过熔接区域，然后后轮才经过，因此可以采用高斯拟合，对一段时间内该光栅传感器点所产生的的数据进行一次4阶高斯拟合，计算出峰值所在的时间位置，此过程会拟合出两个峰值区域，其中小的峰值出现在大的峰值前面，峰值对应的横坐标即飞机前后轮分别经过该实际位置的时间点，通过计算飞机前轮经过横向缆的时间与飞机后轮经过横向缆的时间，并计算前轮以及后轮经过横向缆的时间差，然后通过取8、9、10三条光栅传感器光缆飞机前后轮经过的时间差的平均值，可以得出飞机大致经过该点前后轮的平均时间差，如图9为飞机前后轮距计算的流程图，具体实现包括以下子步骤：
(1)确定5、6通道下的8、9、10通道光栅传感器编号；
(2)采集飞机滑跑数据；
(3)横向光栅传感器光缆顶点光栅传感器数据攒点；用一个固定大小的缓冲区对横向光栅传感缆阵列上的传感器数据进行保存；
(4)进行4阶高斯拟合寻找飞机前轮经过时间以及后轮经过时间；
(5)确定飞机经过熔接区时速度；
(6)分别计算三个通道的飞机前后轮距；
(7)将三次结果求评价值，获得飞机主轮距。
本发明克服了传统传感器受环境影响大，造价成本过高，以及现有光纤中无法长距离实时监测的缺陷，以适应机场跑道真实场景。
应当理解的是，上述针对较佳实施例的描述较为详细，并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明权利要求所保护的范围情况下，还可以做出替换或变形，均落入本发明的保护范围之内，本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (9)
1.一种光栅传感器阵列，设置于机场跑道地面内；其特征在于：沿着机场跑道铺设M根光栅传感器光缆，相邻两条光栅传感器光缆之间间距为N米，每条光栅传感器光缆上相邻两个传感器间隔X米；其中，M、N、X均为预设值；
所述光栅传感器光缆，为两段式拼接的光栅传感器光缆，其中中间熔接部分垂直于跑道。
2.一种基于光栅传感器阵列的机场跑道安全监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：获取光栅传感器阵列实时产生的振动信号；
步骤2：对采集的振动信号进行高通滤波，进行截止频率为5hz的高通滤波处理，进行去噪；
步骤3：将每次采集的多点振动数据进行对齐处理，形成浮点数矩阵；
步骤4：对高通滤波后的信号进行卡尔曼滤波并进行降频处理，获得低频信号数据；
步骤5：进行目标类型分析；
进行车辆入侵检测；
对一定区域的光栅阵列传感器历史数据进行保存并进行数据攒点，用作道面错台数据分析；
对飞机滑行到一定位置进行飞机主轮距计算。
3.根据权利要求2所述的基于光栅传感器阵列的机场跑道安全监测方法，其特征在于：步骤3中，通过对跑道实际位置与光栅传感器编号之间一一映射，获得对齐后的多点振动数据；
跑道实际位置与光栅传感器编号之间一一映射的具体实现包括以下子步骤：
(1)在跑道的最南端，分别找到每条通道光栅阵列传感缆铺设的起点，并进行车辆来回碾压，观察光栅振动传感缆的时域信号，找预期光栅阵列传感缆上传感器编号随着车辆碾压，引起信号值增大的区域，以确定敲击物理板块编号与该位置对应的通道号下光栅阵列传感器编号；
(2)按照步骤1的方式，分别在跑道的光栅阵列传感缆熔接区对应的物理位置前后进行车辆来回碾压，获取光栅阵列振动传感缆在熔接区前后物理板块位置对应的传感器编号；
(3)按照步骤1方式，确定跑道最北端各通道光栅阵列传感缆铺设终点的传感器编号对应的跑道物理板块编号；
(4)在跑道中间随机抽取多个位置，进行验证；在跑道中间位置随机抽取一个点，沿垂直于通道的方向来回进行车辆碾压，通过观察时域信号值，确定碾压的物理位置对应的光栅阵列传感器编号；计算此时记录的光栅阵列传感器编号和到起点或终点的偏移量是否一致、或者具有小偏差，以验证记录的点是否正确完成从光栅阵列传感器编号到屋里位置的映射；
(5)根据确定的光栅阵列传感器头部编号以及尾部编号对应的跑道屋里板块编号，进行逐一的一一对应映射；
(6)映射的完成后的传感器构成一个1200*10的传感器矩阵。
4.根据权利要求2所述的基于光栅传感器阵列的机场跑道安全监测方法，其特征在于：步骤4中，将采集的数据进行降频处理，是将单个光栅传感器的连续的Z次采样的数据取绝对值，并进行累加后平均，然后作为该时刻的数据；其中，Z为预设值。
5.根据权利要求2所述的基于光栅传感器阵列的机场跑道安全监测方法，其特征在于：步骤5中，所述进行目标类型分析，具体实现包括以下子步骤：
(1)检测到有目标进入跑道；
(2)采集目标周围光栅传感器编号及步骤4中获得的低频信号数据；
(3)判断相邻通道光栅传感器逻辑编号是否呈现对称；
若是，则执行下述步骤(4)；
若否，则目标为车辆，本流程结束；
(4)判断相邻通道光栅传感器低频信号数是否呈现对称；
若是，则目标为飞机，本流程结束；
若否，则目标为车辆，本流程结束。
6.根据权利要求2所述的基于光栅传感器阵列的机场跑道安全监测方法，其特征在于：步骤5中，所述进行车辆入侵检测，具体实现包括以下子步骤：
(1)检测到有目标进入跑道；
(2)判断目标是否在滑口附件；
若是，则执行下述步骤(3)；
若否，则本流程结束；
(3)判断目标类型；
若是，则本流程结束；
若否，则执行下述步骤(4)；
(4)判断目标是否授权；
若是，则本流程结束；
若否，则确定为车辆入侵。
7.根据权利要求2所述的基于光栅传感器阵列的机场跑道安全监测方法，其特征在于：步骤5中，所述道面错台数据分析，具体实现包括以下子步骤：
(1)当目标滑行结束，记录目标滑行过程中，经过的光栅传感器产生的响应值；
(2)对产生的响应值进行归一化处理；
(3)判断是否存在光栅传感器响应值与归一化处理后的值之差大于阈值；
若是，则执行下述步骤(4)；
若否，则结束本流程；
(4)判断光栅传感器是否在道面错台统计库错台统计库中；
若是，则执行下述步骤(5)；
若否，则将光栅传感器加入道面错台统计库错台统计库，结束本流程；
(5)取出光栅传感器的64hz数据做快速傅里叶变换，观察其频域上的特征，来判断道面是否发生错台；其中，在经过快速傅里叶变换后，在高频域的特征中，非错台区域与错台区域的频谱特征之间区别大于阈值；
若是，则进行错台报警，本流程结束；
若否，则将光栅传感器加入道面错台统计库错台统计库，结束本流程。
8.根据权利要求2-7任意一项所述的基于光栅传感器阵列的机场跑道安全监测方法，其特征在于：步骤5中，所述飞机主轮距计算，具体实现包括以下子步骤：
(1)确定5、6通道下的8、9、10通道光栅传感器编号；
(2)采集飞机滑跑数据；
(3)横向光栅传感器光缆顶点光栅传感器数据攒点；
(4)进行4阶高斯拟合寻找飞机前轮经过时间以及后轮经过时间；
(5)确定飞机经过熔接区时速度；
(6)分别计算三个通道的飞机前后轮距；
(7)将三次结果求评价值，获得飞机主轮距。
9.一种基于光栅传感器阵列的机场跑道安全监测系统，包括以下模块：
模块1，用于获取光栅传感器阵列实时产生的振动信号；
模块2，用于对采集的振动信号进行高通滤波，进行截止频率为5hz的高通滤波处理，进行去噪；
模块3，用于将每次采集的多点振动数据进行对齐处理，形成浮点数矩阵；
模块4，用于对高通滤波后的信号进行卡尔曼滤波并进行降频处理，获得低频信号数据；
模块5，用于进行目标类型分析；
用于进行车辆入侵检测；
用于对一定区域的光栅传感器历史数据进行保存并进行数据攒点保存，用作道面错台数据分析；
用于对飞机滑行到一定位置进行飞机主轮距计算。
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