ВИКОРИСТАННЯ ЧАСОВИХ ПАРАМЕТРІВ СЕЙСМОСИГНАЛІВ ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННЯ РУХОМИХ ОБ’ЄКТІВ ВІДДАЛЕНИМИ СЕЙСМІЧНИМИ ПРИСТРОЯМИ
DOI:
https://doi.org/10.18524/1815-7459.2020.3.212949Ключові слова:
віддалений сейсмічний пристрій, особливості сейсмосигналів, людина і транспортні засоби, часові методи розпізнавання, апробація методівАнотація
Мета роботи полягає у визначенні вдосконалених часових методів розпізнавання людини і транспортних засобів, що рухаються, та ефективності їх використання віддаленими автономними сейсмічними пристроями. В даний час найбільш перспективними сейсмічними пристроями для виявлення і розпізнавання рухомих об'єктів вважаються пристрої, що використовують спектральні і спектрально-часові методи обробки сейсмосігналу. Це пов'язано, в основному, з їх високою вірогідністю коректного розпізнавання об'єктів. Але використання цих методів призводить до значного збільшення інформаційних і енергетичних витрат, що вкрай небажано для віддалених автономних сейсмічних пристроїв і систем на їх основі. У статті пропонується для розпізнавання рухомих об'єктів в цих випадках використовувати енергоекономічні часові методи обробки сейсмосігналу і вдосконалені методи розпізнавання, що засновані на використанні часових параметрів сейсмосігналів. Для реалізації цього та з метою зменшення помилкових спрацьовувань пристроїв при проникненні в зону їх виявлення тварин до методу розпізнавання рухомої людини на відміну від відомих пристроїв додатково вводиться часовий критерій відбору, що пов'язаний з особливостями руху середніх і великих тварин. Апробація методів розпізнавання показала, що запропоновані методи дозволяють автономним сейсмічним пристроям при незначному енергоспоживанні мати значну величину вірогідності коректного розпізнавання рухомих об'єктів. У порівнянні зі спектральними, частотно - часовими і статистичними методами розпізнавання рухомих об'єктів запропоновані часові методи значно простіше і дозволяють конструювати віддалені автономні сейсмічні пристрої з мінімальними енергетичними витратами
Посилання
Unattended ground sensors // SensoGuard booklet. http://www.SensoGuard.com
Ya. I. Lepikh, S. V. Lenkov, V. G. Melnik, V. O. Romanov, V. O. Protsenko. Intelektualni vymiriuvalni kanaly sensornyh system // Nauka i oborona, 2011, № 2, s. 36-43. (in Ukrainian).
G. Koç, K. Yegin. Footstep and vehicle detection using slow and quick adaptive thresholds algorithm // Intern. J. Distributed Sensor Networks, 2013, pp. 1-9 (2013), http://dx.doi. org/10.1155/2013/783604.
J. Clemente, F. Li, M. Valero, W. Song. Smart seismic sensing for indoor fall detection, location and notification // IEEE J. Biomed. and Health Inform., pp. 1-9 (2019), doi: 10.1109/ JBHI.2019.2907498.
E. Köse, A. Hocaoglu. A new spectral estimation-based feature extraction method for vehicle classification in distributed sensor networks // Turk. J. Elec. Eng. & Comp. Sci., 27, pp. 1120 – 1131 (2019).
Y. Tian, H. Oi, and X. Wang. Target detection and classification using seismic signal processing in unattended ground sensor systems // Proc. IEEE Int. Conf. Acoustics, Speech, and Signal Processing, Orlando, USA, pp. IV-4172 - IV-4175, (2002), doi: 10.1109/ ICASSP.2002.5745620.
J. Huang, Q. Zhou, X. Zhang, E. Song, B. Li, X. Yuan. Seismic target classification using a wavelet packet manifold in unattended ground sensors systems // Sensors, 13, pp.8534-8550 (2013), doi:10.3390/s130708534.
X. Jin, S. Sarkar, A.Ray, S. Gupta, T. Damarla. Target detection and classification using seismic and PIR sensors // IEEE Sensors Journal, 12 (6), pp. 1709-1718, (2012), doi: 10.1109/ JEN.2011.2177257.
Pod red. I. N.Кrukova. Seysmicheskiye sredstva obnaruzheniya. Teoria i praktika postroyeniya. М., Radiotekhnika. 216 с. (2014). (in Russian).
Z. Haig. Networked unattended ground sensors for battlefield // AARMS, 3 (3), pp. 387- 399 (2004).
Pakhomov, T. Goldburt. Seismic systems for unconventional target detection and identification // Proc. SPIE, vol. 6201, Defence and security symp.: Sensors, and Command, Control, Commun., and Intell. (C3I) Technol. for Homeland Security and Homeland Defense. Orlando, USA, pp. 620111-1 - 620111-12 (2006), https:// doi.org/10.1117/12.668930.
Ermis, A. Yurttadur, T. Karacay. Human intruder detection by measuring and analyzing ground vibrations // J. Faculty Engineering and Architecture of Gazi Univ., 30 (2), pp. 207- 215 (2015).
R. Sheriff, L. Geldar. Exploration seismology. PressSynd, N.Y. 590 p. (1995).
G. A. Athanasopoulos, P. C. Pelekis, G. A. Anagnostopoulos. Effect of soil stiffness in the attenuation of Rayleigh-wave motions from field measurements // Soil Dyn. and Earthquake Engin., 19 (4), pp. 277-288 (2000), doi: 10.1016/ S0267-7261(00)00009-9.
O. Kegyes-Brassai, Z. Szilvágyi, A. Wolf, R. Ray. Effects of local ground conditions on site response analysis results in Hungary // Proc. 19th Int. Conf. Soil Mechanics and Geotechnical Engineering, Seoul, Repub. Korea, pp. 252-255 (2017).
R. Karmakar. Potential effects of climate change on soil properties: A Review // Science Int., 4 (2), pp. 51-73 (2016), doi: 10.17311/sciintl.2016.51.73.
P. P. Fastykovsky, Ya. I. Lepikh, M. A. Glauberman. Autonomous Compact Seismic Device for Detection and Recognition of Moving Person and Vehicles // Proc. IEEE 15th International Conference on Advanced Trends in Radioelectronics, Telecommunications and Computer Engineering (TCSET), Lviv-Slavske, Ukraine, pp. 969-972, (2020), doi: 10.1109/TCSET49122.2020.235582.
G. Succi, D. Clapp, R. Gampert, G. Prado. Footstep detection and tracking // Proc. SPIE, 4393, Orlando, USA, pp. 22-29, (2001), doi: 10.1117/12.441277.
Pakhomov. System for detecting intruders // U.S. Patent 6 529 130 B2, Mar. 4, 2003.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2020 Сенсорна електроніка і мікросистемні технології
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Авторське право переходить Видавцю.
