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        Chan算法和Taylor級數(shù)混合算法的微震源定位方法研究

        2013-09-26 06:04:08楊俊峰
        電子測試 2013年2期

        楊俊峰

        (中北大學 電子測量技術國家重點實驗室,山西 太原 030051)

        1 引言

        震源定位是地震學中最基本的問題之一。準確的震源定位對地震活動性分析、震源機制求解以及地球內(nèi)部探測等都是非常重要的。震源定位除了受地震臺網(wǎng)分布、走時拾取精度、速度模型準確性等因素影響外,還與定位算法密切相關。本為利用Chan算法的定位結果作為泰勒級數(shù)展開法的初始值進行迭代,從而實現(xiàn)算法優(yōu)化。仿真結果及數(shù)據(jù)分析,表明了該算法能有效提高定位精度[4,5]。

        2 震源定位原理

        對震源進行定位,實質上是一種無源定位技術,采用多站側向交叉的方法來實現(xiàn)對震源的定位。震源定位系統(tǒng)的每個基站通常由長基線組成,接收基站由4個以上接收傳感器陣元按某種幾何關系進行布陣。由于各傳感器接收信號時無法實現(xiàn)同步,只能利用信號到達N個傳感器之間的時延差,建立雙曲面交匯模型求解震源位置。

        建立三維坐標系,xoy面平行于水平面。Oz軸與xoy平面垂直指向上方。設震源位置坐標為(x,y,z),4 個基站的坐標分別為(xi,yi,zi),(i=0,1,2,3)。震源到基站的距離為ri(i=0,1,2,3)。震源到各分站與主站(基站0為主站)的距離差為ri0。震源定位示意圖如圖1所示。根據(jù)時差定位原理有如下關系:

        其中,ti0表示震源信號到達分站與主站之間的時間差,c為震動波傳播的速度。

        3 Chan——泰勒級數(shù)展開混合算法

        3.1 Chan算法求初始值[2,6]

        在多站臺的震源定位系統(tǒng)中,選取4個臺站的震動波走時方程組,將其線性化得:

        可得到矩陣表達式:AX=F (3)

        在基站位置布置合適條件下,使rank(A)=3,用偽逆法可求的震源位置估計值:X=(ATA)-1ATF

        3.2 泰勒級數(shù)展開法定位算法 [1,3,7,8]

        泰勒級數(shù)展開法是一種遞歸算法,每一步迭代方向都是沿著當前點函數(shù)值下降的方向。因此,初始值的選取對算法的收斂情況至關重要,根據(jù)泰勒級數(shù)展開法的條件,將所建立震源定位模型轉換為:

        DTOA測量值得協(xié)方差矩陣Q已知,則式(4)的加權最小二乘解:

        4 震源定位仿真結果分析

        在震源定位仿真中,其中主站坐標為(0,0,0),其它 3 個基站坐標為(0,6,-0.3),(-3,10,-0.4),(3,10,-0.5)。在基于傳播介質為均勻介質的條件下,設震動波的傳播速度為400m/s。在震源周圍分別布設上四個加速度傳感器,獲取傳感器基站間的時差。設置六個震源位置,其初始位置為(4,5,-2),(5,7,-3),(6,8,-4),(7,9,-5),(8,10,-6),(9,11,-7),在TDOA測量均方根誤差為10us下,分別利用Chan算法、Chan——牛頓迭代混合算法對震源進行仿真定位,實際震源軌跡、Chan算法定位軌跡和混合算法定位軌跡如圖2所示。

        圖2 兩種算法的震源軌跡仿真

        在不同的TDOA測量均方根誤差(10us-100us),震源實際位置為(10,10,-10)的情況下,Chan算法、Taylor算法和混合算法的均方根誤差(RMSE)的比較,如圖3。

        圖3 TDOA均方誤差對對均方根誤差的影響

        圖2表明Chan算法和混合算法的定位仿真軌跡與震源的實際軌跡的逼近程度。從圖中可以看出,混合算法的仿真軌跡更逼近實際軌跡。圖3表示了TDOA測量誤差對三種算法定位精度的影響。從仿真曲線的變化過程可以看出,隨著TDOA均方誤差的增大,三種算法的均方根誤差也逐漸增大。在各種誤差均方根的情況下,混合算法的定位精度要明顯高于Chan算法與Taylor算法,并且混合算法的定位位差隨著TDOA測量誤差上升的速度比Chan算法和Taylor算法 要慢。結合以上仿真結果可以看出,TDOA測量誤差對混合算法的定位精度的影響要小于Chan算法和Taylor算法,說明本算法能有效抑制由于測量誤差而帶來的均方根誤差。

        5 結束語

        由仿真和分析可知,本文提出的Chan算法與泰勒級數(shù)混合算法具有良好的收斂性能,定位精度高,有效地抑制了由于測量誤差而帶來的均方根誤差,在測量誤差復雜的情況下要優(yōu)于Chan算法和Taylor級數(shù)算法,具有一定的可用性。

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