【《基于地震波定位的国内外研究现状文献综述》4300字】

基于地震波定位的国内外研究现状文献综述目录TOC\o"1-3"\h\u23332基于地震波定位的国内外研究现状文献综述 114111.1当前利用震动波定位的方法 1130431.2TDOA阵列模型的研究现状 3271731.3震动信号处理方法的发展 4303321.4震动波定位的研究成果 5108521.5利用震动信号进行弹丸落点定位仍需研究的问题 630677参考文献 61.1当前利用震动波定位的方法当前对于通过利用震动信号进行目标定位，总结出来主要有下面几种实现方法：基于接收信号强度（RSSI）的定位方法、基于到达方向（DOA）的定位方法和基于到达时间差(TDOA)的定位方法[2,3,4,5]。=1\*GB2⑴基于接受信号强度的弹丸定位方法，原理示意图如下：图1-1RSSI定位法示意图Fig1-1SchematicdiagramofRSSIpositioningmethod该方法需要研究分析震动信号的衰减与传播距离的规律，通过分析到达地震检波器的震动信号特征来估计弹丸落点到达测量点的距离，通过多个检波器求出的距离作相交圆，所得焦点即是目标的定位点。该方法的优点是各地震检波器不需要设置统一的时钟进行时间同步标定，定位方法简单，只要知道了震动波的传播距离和信号强度的关系方程式，即可求出定位目标。缺点是不同的地质条件下震动信号的传播衰减规律是不同的，不同介质对震动信号能量的吸收不容易进行定量判断，需要在定位前对需要对靶场的地质情况进行研究，信号的衰减方程式不宜求得。=2\*GB2⑵基于信号到达方向的弹丸定位方法，该方法是通过在弹丸落点周围布设三轴地震检波器，通过分析震动信号在三个轴上振幅的大小即可确定出震动信号的传播方向。通过多个不同位置三轴地震检波器求得的方向位作焦点即可得到弹丸落点。该方法的优点在于求解方法简单，只需估计出角度进行联立即可，缺点是方向角估计时精度容易受到环境影响，进行弹丸定位时容易得到多个结果，需要作进一步筛选。图1-2AOA定位方法示意图Fig1-2SchematicdiagramofAOApositioningmethod=3\*GB2⑶基于信号到达时间差的弹丸定位方法，该方法通过预先布设一定形状的地震检波器阵列，根据几何知识可以列出如下若干个方程： (vt1其中，t1、t2、…tn为地震检波器A1、A2…An与目标震源P之间的时间延时，v为信号的传播速度，当选择其中一个传感器作为中心阵元，通过时延估计得出每一个地震检波器与中心地震检波器的时间差，假设选定A1为中心阵元，则其他检波器的时延可以表示为：t+τ2,1 vt2=(只要知道了各检波器到中心阵元的时延差，代入上述方程联立求解即可得到弹丸的落点位置。该方法的优点时可以抵消信号信号经过同种介质而引入的测量误差[2]，不需要研究不同地质条件下复杂的地震波传播衰减规律，同时该方法可以根据实际的定位需求，灵活的改变地震检波器的数量以及阵列的形状和几何尺寸，缺点是定位过程中需要用到地震波的传播速度，需要在定位工作进行前对靶场弹丸落点附近的地质进行测速标定试验。上述几种方法的优缺点如下：表1-1不同定位方法的比较Tab1-1Comparisonofdifferentpositioningmethods定位方法优点不足RSSI不需要时间同步，在知道地震波传播规律的情况下定位过程方便、准确震动信号的传播并非在单一介质中进行，其传播衰减规律不易获得，需要预先对靶场里不同地质的传播规律做标定AOA方法原理简单方向角的测量精度比较低，其测量结果受测试时的环境影响较大TDOA可以抵消信号经过同种介质而引入的测量误差，精度高需要预先在靶场地质条件下进行震动波的速度测量校正TDOA的定位误差与阵列模型的形状、几何尺寸以及检波器的系统误差有关，可以进行更高精度阵列模型的研究，有升级改造的空间，这一定位方法也是本文研究的重点。1.2TDOA阵列模型的研究现状针对阵列模型的研究，近年不少人陆续的提出了直线分布的八点阵，以及在其基础上改进的直角分布的八点阵，和以二者为基础的，精度更高的双Y型八点阵。随着研究的不断展开，五元十字阵、三角阵、菱形阵、圆形阵列被不断提出来，其中的五元十字阵由于各阵元位置相互对称，在求解方程时可以通过简单的加减法消除很多未知量，不需要采用泰勒分解等方法求解落点公式，得到的定位公式形式简单，因而具有更明显的优势。图1-3五元十字阵列模型示意图Fig1-3Schematicdiagramoffiveelementcrossarraymodel随后针对五元十字阵模型定位精度的改进又出现了双基阵五元十字阵，三角形三基阵五元十字阵定位模型，模型的定位精度不断提高。但是上述模型的研究都是假设检波器和弹丸落点在一个平面上进行研究的，由于靶场地形复杂，范围又比较大，有高坡或者深坑，弹丸落地的位置很有可能和检波器不再一个平面上，同时有的弹丸会侵彻到地下数米才会爆炸，这时再用平面定位模型进行位置确定会产生较大的误差，因此需要提出一种能进行空间定位的立体定位模型。有人在利用声波进行定位时提出过由五个传感器构成的空间五元十字阵，但是如果将这个阵列模型应用于弹丸落点定位中时，对于落点距离的精度定位不高，尤其是阵列各传感器之间间距较小时，精度变的很差，因此仍需要探讨精度更高的立体定位模型。1.3震动信号处理方法的发展震动信号属于非平稳信号，具有突变快、持续时间短等特点，在过去要想实现对其进行分析与处理，人们往往通过将其近似转化为平稳信号并通过傅里叶变换对其进行分析，然而傅里叶变换不适合处理非平稳信号，当用其进行分析时会出现时域和频域局部化的矛盾[6]。近年来，随着MATLAB等新的计算分析工具的出现，小波分析，希尔伯特—黄变换，相关性分析等处理方法开始兴起。=1\*GB2⑴短时傅里叶变换短时傅里叶变换和标准傅里叶变换相比，能够分析信号特定片段的性质，因此成为相当长一段时间里分析震动波信号的主要手段，但是其只能通过改变窗函数来改变频率分辨率，如果需要提高频率分辨率那么就需要加宽所使用的窗函数。然而事实却是，加宽窗函数以后又会引起伪平稳假设近似程度变差，时间分辨率也变差了，因此可以得出如下结论，在实际分析中，使用傅里叶变换使得时间分辨率和频率分辨率无法同时提高，提高其中一个必须以牺牲另一个为代价。在处理信号时有的地方要求频率分辨率高，有的地方要求时间分辨率高，短时傅里叶无法做到二者的统一。=2\*GB2⑵小波分析应用小波分析对信号进行处理就相当于拿着“放大镜”看信号，小波分析可以将信号分解成不同频率成份，并且还能利用平移伸缩变换等手段对信号进行细节处理，从而对信号进行更为细致的分析。后来在小波变换的基础上又发展出小波包的理论，小波包分解于小波分解的区别是：小波分解只分解低频成份，对信号的高频成分不做处理，而小波包分解是将小波分解没有分解的高频成份也逐层分解为高频成份和低频成份。这就使得信号的时频分辨率进一步提高，与短时傅里页变换相比满足了对非平稳信号的时频分辨率的要求，因此该方法具有很高的使用价值。=3\*GB2⑶希尔伯特—黄变换希尔波特—黄变换的方法是在傅里叶变换基础上发展起来的一种方法，它是通过对信号进行模态分解，将分解后的信号进行希尔伯特—黄变换，以此过程实现对信号的平稳化处理。在处理信号的过程中，其不需要先验基，有很好的自适应性，广泛应用于地震研究、遥感图像处理等领域。1.4震动波定位的研究成果早在上世纪六十年代开始，一些发达国家就已经开始着手研究基于震动波的定位系统，并且应用于军事领域。诸如美国为了对付北越而研制的“热带树”无人值守系统，在实战中取得很好的效果[7]，后来又研制出“沉默哨兵”和远程战场监视系统REMBASS以及更先进的基于震动信号和声音信号融合的反入侵探测系统[8,9]。在应用震动信号进行目标定位的研究中，英、法、德、瑞典等国也进行了大量的研究，加拿大研制了用于狙击手定位的GUARDLN系统，随后又开发出车载的FERRET系统，丹麦研制出基于震动传感器和声音传感器的区域监测系统，荷兰研制出分布式的道路区域监测系统，德国基于声音震动融合研制出了BSA定位系统，法国研制出用于车辆定位的战场侦察系统[10]。国内对于震动定位的研究起步比较晚，从上世纪八十年代至今，多所高校和研究所参与到这方面的研究中，不过研究更多集中在目标识别方面，用于对震动目标进行定位的比较少[10,11,12]。1.5利用震动信号进行弹丸落点定位仍需研究的问题随着地震检波器的制造水平不断提高，信号处理方法越来越多，定位要求越来越高，以后的研究方向应集中在以下几个方面：=1\*GB2⑴地震波的传播和衰减规律的研究，进行距离估算的时候会用到震动信号的传播速度，地震检波器的选取和探测范围的确立也需要知道震动波的传播衰减情况，当前对于不同地质条件下震动信号的传播衰减规律认识还不全面，需要加强研究为定位模型的建立和信号的分析处理提供依据。=2\*GB2⑵震动信号时延差估计方法研究，依据TDOA定位原理进行定位的一个关键问题是时延差估计，当前的时延差提取方法互有广义互相关法和高阶累积量法等，地震动信号的信噪比比较低，如何从地震检波器采集到的信号中分离出信号的有用成分，准确的估计出信号的时延差仍需研究。=3\*GB2⑶阵列定位模型的研究。针对平面模型在弹丸落点定位中精度低的问题，需要提出一种能提供三维坐标的弹丸落点定位模型。改善传统的平面定位模型假设落点和检测点不在一个平面上的缺陷。参考文献侯佳娜.弹丸炸点被动声定位算法研究[D].中北大学,2010.马朝军.基于地震波的弹丸落点定位方法研究[D].南京:南京理工大学,2012.JingZhao.SeismicSignalProcessingForNearfieldSourceLocalizating.SubmittedinpartialsatisfactionoftherequirementforthedegreedoctorofphilosophyinelectricalengineeringuniversityoflosAngeles.2007.RahmanI.Reza.DataFusionForImprovedTOA/TDOAPositionDeterminationinWirelessSystems.ThesissubmittedtotheFacultyoftheVirginiaPolytechnicInstituteandStateUniversity.2006.蒋东东.基于被动声定位的大靶面弹丸落点坐标测量方法研究[D].南京理工大学，2011.吕晶晶.基于加速度传感器的震源定位算法研究[D].中北大学,2012.李秀英.无源单站定位技术研究[D].西南交通大学,2008.聂伟荣.多传感器探测与控制网络技术-地面运动目标震动信号探测与识别[D].南京理工大学,2001.权希龙.地震动信号的识别与定位研究[D].安徽大学,2010.胡广新,赵向阳.基于弹头落地的地震波测量落点坐标[J].装备指挥技术学院学报，2006,17(2):116-120.马春庭,高萍,关士成等.地面战场侦察传感器系统的发展状况及技术分析[J].军械工程学院学报,2003,15(4):15-20.李耐和.无人值守地面传感器系统[J].现代军事,2007,3:369-372.胡广新,赵向阳.基于弹头落地的地震波测量落点坐标[J].装备指挥技术学院学报.2006,17(2):116-120.陶小亮.基于地震动的目标识别和人员定位算法的研究与实现[D].南京理工大学,2007.张涛.一种小型的智能地面警卫系统的研究[D].南京理工大学,2007.刘晓青.基于地震波的大口径弹丸落点定位方法研究[D].南京理工大学,2014.张朋,孙仲康.对运动辐射源的被动定位与跟踪[J].电子学报,1985,13(2).李夕兵,凌同华,张义平.爆破震动信号分析理论与技术[M].北京: