Метод определения XY координат

В месте возникновения вибрации (шума) формируются сейсмические волны, распространяющиеся во всех направлениях (рисунок 1). При достижении сейсмодатчиков, распространяющаяся волна воздействует на них. Экспериментально выявлено, что максимальный энергетический вклад в сигнал вносят волны поперечных колебаний (рисунок 2), поэтому, используемые датчики имеют только одну компоненту чувствительности и устанавливаются вертикально — на землю (либо горизонтально — на стену). Далее, посредством АЦП, сигнал с датчиков оцифровывается и, уже в цифровом виде, поступает на вход алгоритма локации. Используя метод корреляционного анализа фиксируется разность времени прихода волны на каждую заданную пару датчиков. Используется не только корреляционный анализ, но и другие методы обнаружения событий (например, детектор STA/LTA из сейсмики)

Рисунок 1. Схема проведения эксперимента.

Рисунок 2. Распространение поперечных волн колебаний

Основой используемого алгоритма пассивной локации источников вибрации (шума) является определение методом взаимного корреляционного анализа сигналов, разности временных задержек прихода волны на разные пункты регистрации, расположенные, желательно, по периметру охраняемого объекта.

Рисунок 3. Функциональная блок-схема алгоритма локации.

Рисунок 4. Результат работы алгоритма

Далее, отсчеты корреляционной функции, с соответствующей временной задержкой, методом обратных проекций, сопоставляются с каждой точкой заданной XY плоскости — формируется двумерный массив. Каждый элемент массива соответствует определенной зоне охраняемого периметра и содержит «энергетический вклад» данной зоны в общий уровень шума. Подобный расчет двумерного массива происходит для каждой корреляционной пары и суммируется с предыдущими массивами. Результатом работы алгоритма является графическое отображение (XY-грамма), на котором постепенно проявляется место, соответствующее координате воздействия источника шума на грунт охраняемого периметра. Результат работы описанного выше алгоритма представлен на рисунке 4. Функциональная схема эксперимента представлена на рисунке 3.

Следует отметить, что исследуемые сигналы, снятые с регистрирующих элементов — вибродатчиков (акселерометров), могут быть замаскированы присутствующими шумами, например, практически всегда в сигнале присутствует помеха 50 Гц. Так же, при нахождении охраняемой территории вблизи автострады или железнодорожных путей, на сигнал могут накладываться помехи техногенного характера. Таким образом, до построения взаимных корреляционных функций и дальнейших манипуляций с ними, необходимо провести ряд мероприятий по улучшению качества исследуемого сигнала. Улучшение исходного сигнала будем производить в несколько этапов.

1 итерация — фильтрация нижних и верхних частот. Экспериментально выявлено, что максимальный энергетический вклад в сигнал вносят волны, находящиеся внутри частотного диапазона 10 Гц и менее ÷ 100 Гц, ограничение по верхней частоте связано с быстрым затуханием волны колебаний грунта (т.е. с поглощением волны). Ограничение по низким частотам связано с длинами волн, и расстоянием, на котором мы производим измерения. Допустим, охраняемый периметр — 500×500 метров (максимальный размер периметра 4×4 км), скорость распространения волны в грунте (песчано-земляная смесь) приблизительно v = 1000 м/с (реально, скорость волны может изменяться в зависимости от качества грунта), длина волны λ = v/υ, следовательно, волна с частотой υ = 0.1 Гц будет иметь длину 10км, что явно, излишне для пятисот метровой зоны. Естественно, такого роды волны будут вносить негативный вклад в исследуемый сигнал. В то же время, волна с частотой υ = 10 Гц, соответствует 100 метрам, что вполне допустимо.

2 итерация — фильтрация помехи 50 Гц. иллюстрация приведена на рисунке 5.

Рисунок 5. Результат фильтрации помехи 50 Гц.

3 итерация. Изучение иных помех и при необходимости использование полосового (band stop) фильтра. После проведения мероприятий можно даже визуально оценить качество предварительной цифровой обработки сигнала. Осциллограммы исходного и очищенного сигналов приведены на рисунке 6.

Рисунок 6. Сигнал после предварительной обработки. Слева — до обработки, справа — после обработки. Осциллограммы приведены в одинаковом масштабе.

Дисперсия в сигнале до обработки составляет 1 мВ, после обработки 0.2 мВ, разница в 5 раз (или 20lg5 = 14 дБ). После проведенных мероприятий по предварительной цифровой обработке сигналов можно приступить непосредственно к корреляционному анализу сигналов. Основное в этой задаче — правильно подобрать время расчета и время усреднения корреляционной функции. При правильном подборе этих параметров должна наблюдаться следующая картина — рисунок 7.

Рисунок 7. График функции взаимной корреляции.

На рисунке синей полосой отмечена разница ∆t, соответствующая разнице времени прихода волны от источника вибрации, вносящего в общий фон шумов максимальный вклад, скорее всего, подобное воздействие вызвано влиянием искомого шумящего объекта.

Однако, в действительности, ∆t максимального корреляционного пика не соответствует временной задержке прихода сейсмической волны на датчики непосредственно от искомого объекта. Вот почему традиционные методы определения пеленга объекта, построенные на этом принципе, при слежении за слабо шумящими «целями» работать не будут. В этом случае главное — усреднение данных по каждой корреляционной функции и накопление данных по нескольким реализациям корреляционных функций, рассчитанных вдоль разных направлений (например, в задаче описанной рисунком № 1 возможно 6 вариантов построения корреляционной функции). Далее, корреляционные функции от уже очищенных входных сигналов поступают на вход алгоритма обратных проекций, затем, происходит графическое отображение рассчитанных данных (рисунок 4). Благодаря тому, что отсутствует привязка к какому-то определенному корреляционному пику, данный метод обладает преимуществом слежения сразу за несколькими целями, что в решении реальных задач локации очень важно.

Основные преимущества настоящей системы представлены следующими характеристиками:

• высокая чувствительность,
• быстрое время локализации,
• точное определение координат,
• обеспечение слежения за несколькими объектами,
• высокая степень достоверности,
• высокая степень автоматизации процесса,
• обнаружение в реальном масштабе времени.

Рассмотренный выше метод мониторинга наземных воздействий, описанный для наблюдения за охраняемой территорией, можно рассматривать и в ключе исследования геофизических процессов, например таких, как локация местонахождения забоя при глубинном бурении скважин (при добавлении еще одной компоненты — Z).