Застосування кореляційного методу для ідентифікації рухомих об’єктів за даними велосиметрів
DOI:
https://doi.org/10.35681/1560-9189.2026.28.1.358585Ключові слова:
кореляційний метод, велосиметр, ідентифікація рухомих об’єктів, сейсмічний портрет, диференціювання сигналів, кореляційна функціяАнотація
Досліджено можливість застосування кореляційного методу ідентифікації рухомих об’єктів за даними велосиметричних вимірювань у задачах моніторингу техногенних впливів і виявлення транспортних об’єктів. Розглянуто проблему перенесення «сейсмічних портретів», сформованих за сигналами зміщення, на сигнали швидкості, що реєструються велосиметрами, та проаналізовано вплив диференціювання на спектральні властивості та кореляційне узгодження сигналів. Обґрунтовано зв’язок взаємно-кореляційних функцій сигналів зміщення та швидкості за умови обмеженості процесів і ергодичності, що дозволяє узгоджувати кореляційні портрети. Запропоновано дискретну процедуру формування «уявного велосиметра» на основі кінцевих різниць і алгоритм кореляційної ідентифікації, що придатний для потокової об-
робки даних. Експериментальна перевірка на прикладі ідентифікації проходження вантажного потяга показала узгоджену працездатність методу як для сигналів зміщення, так і для швидкісних сигналів, отриманих диференціюванням. Підтверджено часову стабільність кореляційного портрета та можливість його використання для довготривалого моніторингу. Отримані результати свідчать про ефективність застосування кореляційного методу у системах інженерного сейсмічного контролю та автоматизованого виявлення рухомих об’єктів на основі велосиметричних вимірювань.
Посилання
Wapenaar K., Draganov D., Snieder R. et al. Tutorial on seismic interferometry: Part 1—Basic principles and applications. Geophysics. 2010. Vol. 75, No. 5. pp. 75A195–75A209. https://doi.org/10.1190/1.3457445
Li J., Tan Y.J., Schwarz S.Y. et al. Recent advances and challenges of waveform-based earthquake location methods. Reviews of Geophysics. 2020. Vol. 58. e2019RG000667. https://doi.org/10.1029/2019RG000667
Anderson J.F., Lees J.M. Instrument corrections by time-domain deconvolution. Seismological Research Letters. 2014. Vol. 85, No. 1. pp. 197–201. https://doi.org/10.1785/0220130062
Mihaylov A., El Naggar H. A comparison of instrument response correction methods: post-processing and real-time methods. Results in Geophysical Sciences. 2021. Vol. 8. 100033. https://doi.org/10.1016/j.ringps.2021.100033
Ma J., Zhang Y., Guo J. et al. A digital correction method for improving the low-frequency response of a moving-coil geophone. Sensors. 2023. Vol. 23, No. 6. 3082. https://doi.org/10.3390/s23063082
Gao D., Kao H. Optimization of the match-filtering method for robust repeating earthquake detection: multisegment cross-correlation. Journal of Geophysical Research: Solid Earth. 2020. Vol. 125. e2020JB019714. https://doi.org/10.1029/2020JB019714
Beauce E., Frank W.B., Romanenko A. Fast matched filter (FMF): An efficient seismic matched-filter search for both CPU and GPU architectures. Seismological Research Letters. 2018. Vol. 89, No. 1. pp. 165–172. https://doi.org/10.1785/0220170181
Senobari N.S., Funning G.J., Keogh E. et al. Super-efficient cross-correlation (SEC-C): A fast matched filtering code suitable for desktop computers. Seismological Research Letters. 2019. Vol. 90, No. 1. pp. 322–334. https://doi.org/10.1785/0220180122
Caffagni E., Eaton D.W., Jones J.P. et al. Detection and analysis of microseismic events using a matched filtering algorithm. Geophysical Journal International. 2016. Vol. 206, No. 1. pp. 644–658. https://doi.org/10.1093/gji/ggw168
Ueno T., Saito T., Shiomi K., Haryu Y. Effects of response changes on seismic interferometry analysis. Earth, Planets and Space. 2015. Vol. 67. 135. https://doi.org/10.1186/s40623-015-0305-0
Woo H.B., Bilek S.L., Gochenour J.A. et al. Processing ambient noise data using phase cross-correlation and application toward understanding spatiotemporal environmental effects. Journal of Geophysical Research: Earth Surface. 2023. Vol. 128. e2023JF007091. https://doi.org/10.1029/2023JF007091
van Dalen K.N., Wapenaar K., Fokkema J.T. Application of multi-dimensional deconvolution to seismic interferometry. Journal of Geophysical Research: Solid Earth. 2015. Vol. 120. pp. 944–961. https://doi.org/10.1002/2014JB011262
Brenguier F., Boue P., Ben-Zion Y. et al. Train traffic as a powerful noise source for monitoring active faults with seismic interferometry. Geophysical Research Letters. 2019. Vol. 46. https://doi.org/10.1029/2019GL083438
Rezaeifar M., van der Neut J., Draganov D. Imaging shallow structures using interferometry of seismic body waves generated by train traffic. Geophysical Journal International. 2023. Vol. 233, No. 2. pp. 964–977. https://doi.org/10.1093/gji/ggac507
Hu B., Lu S. Numerical differentiation by a Tikhonov regularization method based on the discrete cosine transform. Applicable Analysis. 2012. https://doi.org/10.1080/00036811.2011.598862
Kasac J., Majetic D., Brezak D. An algebraic approach to on-line signal denoising and derivatives estimation. Journal of the Franklin Institute. 2018. Vol. 355. https://doi.org/10.1016/j.jfranklin.2018.08.016
Schwardt M., Pilger C., Gaebler P. et al. Natural and anthropogenic sources of seismic, hydroacoustic, and infrasonic waves: waveforms and spectral characteristics and applicability for sensor calibration. Surveys in Geophysics. 2022. Vol. 43. pp. 1265–1361. https://doi.org/10.1007/s10712-022-09713-4
You B., Mi B., Guan B. et al. High-quality surface wave retrieval from vibrations generated by high-speed trains moving on viaducts. Journal of Applied Geophysics. 2023. Vol. 212. 105005. https://doi.org/10.1016/j.jappgeo.2023.105005
Britsky O.I., Gorbov I.V., Petrov V.V., Balagura I.V. A compact semiconductor digital interferometer and its applications. Proceedings of SPIE 9506, Optical Sensors 2015. 2015. 95060G. https://doi.org/10.1117/12.2178476
Petrov V.V., Britsky O.I., Kryuchyn A.A., Shcherbyna S.V. Identification of seismic events of natural and military origin using digital laser seismometers. Problems of Control and Informatics. 2023. No. 2. pp. 67–74. https://doi.org/10.34229/1028-0979-2023-2-5
Britsky O., Shcherbyna S., Pigulevskiy P., Cherevko I. A new laser approach for seismic risk assessment. Visnyk of Taras Shevchenko National University of Kyiv: Geology. 2023. No. 3. pp. 10–18. https://doi.org/10.17721/1728-2713.102.02
Chalyi O., Feshchenko A., Shcherbyna S. The cause of cracks on the walls of buildings in the Kyiv-Pechersk Lavra. Proceedings of the XVII International Scientific Conference "Monitoring of Geological Processes and Ecological Condition of the Environment", Kyiv, Ukraine. 2023.
Kril T.V., Cherevko I.A., Shcherbyna S.V., Chalyi O.O. Modern risk assessment of the influences of natural and military man-made factors on the state of the historical buildings of the Kyiv-Pechersk Lavra. Geophysical Journal. 2024. Vol. 46, No. 5. https://doi.org/10.24028/gj.v46i5.309056
Huang H., Agafonov V., Yu H. Molecular electric transducers as motion sensors: A review. Sensors. 2013. Vol. 13. pp. 4581–4597. https://doi.org/10.3390/s130404581
