【摘 要】
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地理环境的异常震动通常预示着地质灾害等事件的发生,对异常震动事件的检测也成为降低人员伤亡和财产损失的有效手段。现有常见的地质震动监测设备通常为内含加速度传感器的传统测振仪,其识别准确率较高,但因为价格高、体积大等缺点无法进行大面积的部署。随着电子技术的飞速发展以及智能手机的全面普及,智能手机加速度传感器成为环境震动实践监测的新基础设施,利用普通用户的智能手机等电子设备实现异常事件的检测也成为新的研
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地理环境的异常震动通常预示着地质灾害等事件的发生,对异常震动事件的检测也成为降低人员伤亡和财产损失的有效手段。现有常见的地质震动监测设备通常为内含加速度传感器的传统测振仪,其识别准确率较高,但因为价格高、体积大等缺点无法进行大面积的部署。随着电子技术的飞速发展以及智能手机的全面普及,智能手机加速度传感器成为环境震动实践监测的新基础设施,利用普通用户的智能手机等电子设备实现异常事件的检测也成为新的研究热点。但是,使用智能手机进行环境震动监测通常面临着使用人日常活动的影响,从而导致监测误警率高、漏警率低等不足。本文主要对如何区分人为活动和环境异常震动事件以及异常震动事件的P波到时的精确拾取进行研究,为以后采用普通智能手机实现环境异常震动事件的精确监测提供有效依据。本文的主要工作和贡献如下:首先,针对智能手机受用户状态影响导致采集的加速度数据受动作污染这一误差来源,使用四元数法实现智能手机采样数据坐标系到地理坐标系之间的转换。并且根据智能手机内置加速度传感器因为品牌以及制作工序不同等原因导致的器件误差,构建多姿态模型对手机加速度传感器采样值进行系统误差校正。在采样过程中针对智能手机传感器采样噪声较大的问题,采用中值滤波进行信号去噪并提取样本特征,实验证明了本文提出的方法具有较好的去噪效果。随后,根据智能手机容易受手机用户人为行动的影响这一问题,使用在智能手机识别分类问题中使用较为广泛的支持向量机进行人为行动事件和异常震动事件的识别,模拟生成了数据集对于支持向量机模型进行训练,得到最优的分类标签,随后使用测试集进行测试,得出了识别精度较高的人为活动事件和异常震动事件区分方法,为下一步的应用提供有效保障。最后,对经过上述处理后的智能手机采样数据进行P波到时的精确拾取,首先对传统的STA/LTA法和AIC法的基本原理进行了分析,对STA/LTA-AIC法提出改进的基于小波包分解的STA/LTA-AIC综合方法,对传统的3种P波震相捡拾方法以及本文提出的方法进行实验比对分析,结果显示本文提出的基于小波包分解的STA/LTA-AIC方法的P波准确捡拾优于3种传统的对比捡拾方法,验证了本文提出的基于智能手机进行异常震动事件预警的可能性。
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