基于慢度估計的次聲臺陣信號自動檢測算法及應用

陳虎虎，王同東，沈旭峰

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基于慢度估計的次聲臺陣信號自動檢測算法及應用

陳虎虎，王同東，沈旭峰

(西北核技術研究所，陜西西安 710024)

針對次聲監測研究領域廣泛使用的短時間與長時間信號功率比檢測方法性能不能滿足要求，漸進多通道互相關檢測算法虛警率較高的缺點，利用信號的時、頻、波數域特性和次聲臺陣各子臺信號的互相關性特性，提出了一種基于次聲臺陣信號慢度估計的自動檢測算法。次聲信號慢度估計結果的合理性、一致性是該檢測算法的依據。考慮到該檢測算法計算量較大，在具體應用中加入其他計算量較小的傳統算法，進行逐次檢測，最后應用的慢度估計方法既是一種檢測方法，也是對其他檢測算法結果的最終審核，一方面可以降低單項檢測方法對檢測參數的敏感性，另一方面也可提高檢測的正確率(虛警率和漏警率同時降低)。該復合檢測算法應用于某實驗次聲臺站信號的檢測(信噪比大于1.1)，結果虛警率為4.0%，漏警率為5.0%，表明了該方法的優良性能。從檢測應用處理結果還可以推測，結合一個區域現有密集的地震臺站數據和2~3個次聲臺陣的數據，可以方便地識別、監控爆破方式日益復雜的人工爆破事件和真正的地震(余震)事件，為地震災害減災防災、采礦監控等多領域服務，具有重大推廣價值。

慢度估計；漸進多通道互相關；信號檢測

0 引言

次聲監測是全面禁核試條約的四種基本監測手段之一(其它三種為地震、水聲、核素技術)，其關注的次聲信號為大氣層核試驗、隕石爆炸、火箭發射、飛行器爆炸、采礦爆破等次聲信號[1-3]。次聲數據的日常處理中，首先要進行臺陣信號的自動檢測，進而進行關聯、定位及后續深入分析等處理。日常處理中絕大部分實測信號為當地信號(傳播距離極小，不是關注目標)或區域次聲信號。區域信號傳播距離較遠，一般特征是持續時間長，沒有明顯的初至，信噪比低，可能含有干擾，是研究關注的重點。全面禁核試條約地震數據自動處理技術已經較為成熟，而次聲信號自動處理技術依然在發展中，其中一個難點就是次聲信號的檢測問題，其結果直接影響后續處理中的關聯、定位結果與效率。全面禁止核試驗條約組織的國際數據中心曾因為次聲信號檢測等技術存在一定問題，導致整個數據自動處理系統一度中止運行[4]。

在次聲信號的檢測技術中，目前國際上常用的有信號短時間與長時間平均比(Short Time Average over Long Time Average, STA/LTA)方法[1,2]、漸進多通道互相關(Progressive Multi-Channel Correlation，PMCC)檢測方法等[5,6]。本文在分析這兩種檢測方法缺陷的基礎上，探討一種新的信號自動檢測方法。

1 STA/LTA與PMCC檢測方法的分析

STA/LTA方法利用信號短時窗與長時窗的信號功率比值或信噪比來判斷信號的有無，當次聲信號的信噪比較低甚至被噪聲淹沒或信號持續時間較長時，這一統計量已經較難應用，檢測閾值低則虛警率大，閾值高則漏警率大。事實上，一些臺陣信號的信噪比雖然比較小，但各個子臺信號的相關性較高，可以判定為一個次聲信號；反之，當這一比值較大但子臺信號相關性較差時，也并不能做出肯定的判斷，比如脈沖型的噪聲也具有這一比值較高的特點。

PMCC方法的基本原理是：如果信號出現，存在幾個最優子臺(漸進進行)，其信號的到時差之和理論上為零。該檢測方法的主要優點是漏警率低，但也同時存在虛警率高的問題。對于這一情況，存在兩種原因：(1) “如果信號出現，各子臺信號的到時差之和理論上為零”這一命題的逆命題并不完全成立，實際上到時差之和為零不一定是信號，也就是說它不是一個充要條件；(2) 信號的檢測問題本質是一個二元識別問題，其本質要求是把需要的信號從噪聲中識別出來，而此處的噪聲是次聲監測中不需要的干擾信號，帶有一定的主觀性，實際上一段次聲干擾信號可能包含的內容較為豐富，比如大量不間斷存在的微氣壓、山背波常常作為臺站的背景噪聲出現，地震耦合雜波等(非震中次聲波)也較多，而且表現出較強的相關性，其臺陣信號滿足PMCC的要求，但都不是關注的信號。所以PMCC方法從原理上就存在虛警率較高的問題。實際應用表明，PMCC的自動檢測結果虛警率可以達到85％以上。

2 基于慢度估計的檢測算法

2.1 算法的原理

由于大氣層溫度剖面的特殊結構，次聲波傳播到地面臺陣時入射角會處于一定范圍，這使得其視速度處于一定范圍。這也可以通過臺陣信號的慢度來描述(慢度是一個有三個方向分量的矢量，其方向與信號速度方向相反，絕對值為后者的倒數。考慮到臺陣子臺的高程差可以忽略不計，下面慢度只考慮水平面內的慢度)。次聲監測信號處理中次聲信號慢度一般小于330 s/deg(視速度大于340 m/s)，而風速一般不超過幾十米每秒，地震耦合雜波的視速度為千米/秒以上，對應的慢度不超過幾十秒/度，一個特定臺陣的微氣壓、山背波的慢度與其優勢頻率分布也有一定規律，正是由于關注的次聲信號與風噪聲、其他干擾的慢度分布等不同，即信號慢度的合理性成為檢測的依據之一。

次聲臺陣信號的慢度需要估計求解。在低信噪比下慢度估計結果雖然可能是合理的，但不一定是正確的。次聲臺陣信號慢度的估計方法目前主要有時域方法和頻率-波數分析方法(frequency-wa- venumber analysis, FK)[6]。兩種方法一個在時域進行，一個在波數域進行，兩種方法均能在較低信噪比情況下估計出信號的慢度。通常情況下兩種不同方法對于信號、噪聲特性的靈敏度不同，單一時域或波數域慢度的估計存在一定不確定度甚至會出現估計完全錯誤的情況。在一定信噪比情況下，如果噪聲中包含信號，兩種方法的估計結果應滿足自恰性，即慢度估計的一致性，且應該接近真實值，如果不包含信號，則兩種估計結果在概率意義上不同。所以臺陣信號慢度估計的一致性是檢測的第二個依據。

慢度估計的一致性判據能夠有效地檢測識別那些不相關的臺陣噪聲，而慢度估計的合理性判據能夠檢測剔除那些子臺信號相關性較好但不是關注的信號。

慢度估計檢測的原理如圖1所示，當時域和波數域的慢度估計結果一致且都在灰色圓環中時判斷為信號。如果選擇在400×400(根據次聲信號的速度和高度角來決定)的慢度估計平面上的偏差10 s/deg作為檢測閾值，對一段白噪聲而言，兩種方法估計到同一個格點的概率為(10×10)/(400×400)＝1/1600。事實上真正感興趣的次聲信號慢度分布有一定范圍，如果兩種方法估計的結果同時落到慢度較小或較大的格點上(即圓環外)，這一結果也是無意義和無效的，所以這一概率應該更小。

對于微氣壓、山背波或其他不明類型的噪聲，可根據其慢度分布規律(包含頻率因素)對灰色圓環再加上額外限制，減少通過區域，如圖1圓環中的黑洞，減少虛警信號。

在信噪比比較低時，臺陣信號可能有部分子臺受到嚴重干擾，所以算法中借鑒PMCC算法的“漸進選擇子臺，估計慢度時只選擇部分最優子臺信號”進行慢度估計的策略。

2.2 兩種慢度估計的方法

時域方法首先獲取各個子臺信號的到時差向量，然后解一個超定方程，就可以求出信號的慢度向量＝[SS]T，即求出了信號的后方位角(tg=S/S)。

式中：為各個子臺的相對位置矩陣，因為次聲子臺的個數一般為大于4，所以該方程為超定方程，取其最小均方差意義的解。在強背景噪聲環境的實際應用中，各個子臺的次聲信號可能會受到不同程度的干擾，使得信號的相似性受到一定影響，應選擇其中最為相關的幾個子臺信號計算。

FK分析是地震等臺陣信號處理中一種使用廣泛的技術，用來估計信號的慢度和方位角，它對次聲信號依然有效。