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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于超声波技术的车载式机场跑道污染物检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119915914B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411745151.X，技术领域涉及：G01N29/44；该发明授权基于超声波技术的车载式机场跑道污染物检测方法是由陈宇豪;杨桂新;吴瑾;张丽芳;赵杏;赵金忠设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于超声波技术的车载式机场跑道污染物检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及于航空安全与机场跑道检测领域，提出一种基于超声波技术的车载式机场跑道污染物检测方法。该方法包括车载超声波传感器设计、污染物种类识别及深度检测技术。传感器由超声波探头、升降电机、旋转电机、防水罩、夹具及航空插头组成。污染物种类识别步骤包括：获取污染物回波信号数据集、提取波形特征参数如幅值、畸变度、信噪比、构建CNN深度学习模型、进行神经网络训练、输出识别结果。污染物深度检测技术则基于超声波回波参数估计，步骤包括：提取回波信号包络线、检索特征点、构建三目标函数基于特征点差值与损失函数值、采用OMOPSO算法求解模型参数最优解、计算污染物深度。

本发明授权基于超声波技术的车载式机场跑道污染物检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于超声波技术的车载式机场跑道污染物检测方法，其特征在于，所述方法基于以下检测系统： 车载式超声波传感器； 所述车载式超声波传感器安装于车辆上，其包括超声波空气探头，所述超声波空气探头采用单发单收空气耦合探头，探头嵌与PCB电路板上，PCB板与旋转电机连接； 所述车载式超声波传感器安装于车辆上，包括单发单收空气耦合的超声波空气探头，传感器配备升降和旋转电机以控旋转探头检测高度和角度,升降电机通过丝杆实现探头升降，探头嵌入PCB电路板并与旋转电机连接；探头和电机外部设置防水罩用于防水防尘，防水罩外部设置航空插头，用于信号传输； 传感器通过可拆卸钢连接杆、固定金属板和手拧螺丝构成的夹具安装于车辆，钢杆件能够调整长度以适应不同安装需求； 污染物检测信息包括污染物种类及深度信息，所述车载式超声波传感器先进行种类识别再进行深度计算，所述种类识别包括获取各类污染物回波信号样本，提取回波信号波形特征参数，构建CNN深度学习模型，调整CNN模型参数，输出污染物种类识别结果； 所述回波信号波形参数包括回波信号的幅值、畸变程度和信噪比； 所述回波信号幅值表示为： A＝max[Spi] 其中，A表示回波信号的幅值，Spt表示在获得的回波信号时间序列点中最大的电压幅值，i为回波信号的时间序列点； 所述畸变程度用余弦相似度表示，其表示为： 其中，Sp,Sd表示实际获得的超声波回波信号，Sd表示标准混合指数模型的回波信号，N表示信号采样点总数； 所述混合指数模型的回波信号为具体为： 其中，ti是时间序列点，A0是信号的幅值，m,T是超声波探头的固有参数，用于表征信号的波形偏度和峭度，τ是起振点偏移，f0是中心频率，θ是初始相位； 所述回波信号的信噪比表示为： 其中，Ps和Pn分别表示信号的功率和噪声的功率； 所述深度检测方法包括回波信号包络线提取、回波信号特征点检索、构建多目标函数、利用OMOPSO方法获得多目标函数最优解和污染物深度计算； 所述回波信号特征点包含： 第一特征点为：回波信号包络函数峰值点，其表示为： Result[i1]sujecttoRpi1＝maxRpi 其中，Result[i1]表示为第一特征点在时间序列上的检索结果； 第二特征点为：回波信号包络函数一阶导数峰值点，其表示为： 其中，Result[i2]表示为第二特征点在时间序列上的检索结果，表示包络线Rpi的一阶导数； 所述多目标函数包含： 第一目标函数，所述第一目标函数为实际回波信号和拟合的指数函数信号的损失函数值最小，其表达式为： 其中，lossx为在回波信号参数为x＝[A,m,T,τ]下的损失函数，Sf为拟合函数； 第二目标函数，所述第二目标函数为实际回波信号和拟合的指数函数信号的第一特征点在时间序列上的检索结果差值最小，其表达式为： 其中，为在回波信号参数为x＝[A,m,T,τ]下的拟合函数信号和实际信号的第一特征点的时间序列点检索差值，Rf为拟合函数信号的包络函数； 第三目标函数，所述第三目标函数实际回波信号和拟合的指数函数信号的第二特征点在时间序列上的检索结果差值最小，其表达式为： 其中，为在回波信号参数为x＝[A,m,T,τ]下的拟合函数信号和实际信号的第二特征点的时间序列点检索差值； 则基于三个目标函数的最终优化目标为： minLx＝[Lx1,Lx2,Lx3] 其中，Lx1,Lx2,Lx3是三个目标函数； 所述利用OMOPSO方法获得多目标函数最优解的步骤包括：粒子位置和速度参数初始化，粒子位置和速度更新及突变，储存非支配粒子的解，判断输出条件，输出帕累托最优解集； 其中，每个粒子速度表达为： 其中，OMOPSO的C1和C2分别是控制和gbestt对粒子速度影响的加速度常数，C1和C2为[0,2]取随机数，ω是随机数，r1和r2用于增加搜索过程随机性取[0,1]随机数；wt是粒子i的惯性权值，并控制着全局历史和局部历史之间的权衡；和为粒子i在t时的位置和速度； 在获得每个粒子的速度后，粒子i的位置被更新，更新后的粒子位置表示为： 所述Archive为多目标函数非支配解的解集，Archive的大小由∈决定，∈满足下式： 其中，Archive的大小由∈-dominance决定，其中∈值限制Archive大小，∈的值由用户定义，且决策向量x1为∈-dominancex2； 拥挤度为多目标函数的解在搜索空间中的分布密集程度，其表示如下： 其中，id表示Archive中第i个非支配粒子的拥挤度，表示i+1点的第j个目标函数值，表示i-1点的第j个目标函数值，m为目标函数个数。

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