scholarly journals Time difference of arrival estimation of microseismic signals based on alpha-stable distribution

Author(s):  
Rui-Sheng Jia ◽  
Yue Gong ◽  
Yan-Jun Peng ◽  
Hong-Mei Sun ◽  
Xing-Li Zhang ◽  
...  

Abstract. Microseismic signals are generally considered to follow the Gauss distribution. A comparison of the dynamic characteristics of sample variance and the symmetry of microseismic signals with the signals which follows α-stable distribution, reveals that the pulse characteristics of the microseismic signal is outstanding and that the probability density curve of the microseismic signal is approximately symmetric. Thus, the hypothesis that microseismic signals follow the symmetric α-stable distribution is proposed. On the premise of this hypothesis, the characteristic exponent α of the seismic signals is obtained by utilizing the fractional low-order statistics, and then a new method of time difference of arrival (TDOA) estimation of microseismic signals based on fractional low-order covariance (FLOC) is proposed. Upon applying this method to the TDOA estimation of Ricker wavelet simulation signals and real microseismic signals, experimental results show that the FLOC method, which is based on the assumption of the symmetric α-stable distribution, leads to enhanced spatial resolution of the TDOA estimation relative to the generalized cross correlation (GCC) method, which is based on the assumption of the Gaussian distribution.

2018 ◽  
Vol 25 (2) ◽  
pp. 375-386 ◽  
Author(s):  
Rui-Sheng Jia ◽  
Yue Gong ◽  
Yan-Jun Peng ◽  
Hong-Mei Sun ◽  
Xing-Li Zhang ◽  
...  

Abstract. Microseismic signals are generally considered to follow the Gauss distribution. A comparison of the dynamic characteristics of sample variance and the symmetry of microseismic signals with the signals which follow α-stable distribution reveals that the microseismic signals have obvious pulse characteristics and that the probability density curve of the microseismic signal is approximately symmetric. Thus, the hypothesis that microseismic signals follow the symmetric α-stable distribution is proposed. On the premise of this hypothesis, the characteristic exponent α of the microseismic signals is obtained by utilizing the fractional low-order statistics, and then a new method of time difference of arrival (TDOA) estimation of microseismic signals based on fractional low-order covariance (FLOC) is proposed. Upon applying this method to the TDOA estimation of Ricker wavelet simulation signals and real microseismic signals, experimental results show that the FLOC method, which is based on the assumption of the symmetric α-stable distribution, leads to enhanced spatial resolution of the TDOA estimation relative to the generalized cross correlation (GCC) method, which is based on the assumption of the Gaussian distribution.


Author(s):  
Andrey Dudnik

Актуальність теми дослідження. Нині безпровідні сенсорні мережі є важливим інструментом для дослідження фізичного світу. Їхня важливість пов’язана з новими можливостями використання, завдяки таким характеристикам, як відсутність необхідності в кабельній інфраструктурі, мініатюрних вузлах, низькому енергоспоживанні, вбудованому радіоінтерфейсі, досить високій потужності передачі, відносно низькій вартості. Тому існує проблема створення нових засобів, що покращили б ефективність їх використання, що б дало змогу розширити сфери застосування. Постановка проблеми. У процесі розроблення таких систем розробникам доводиться вирішувати суперечність між зниження точності вимірювання відстані, зі зростанням дальності розташування об’єктів, обмеженою потужністю передавачів і дорогою вартістю спеціальних вузлів, що отримують точні координати із супутника. Наявність цих обмежень підвищує імовірність похибок при локалізації об’єктів у безпровідних сенсорних мережах. Аналіз останніх досліджень і публікацій. Були розглянуті останні публікації у відкритому доступі, включаючи існуючі алгоритми вимірювання відстані та задачі енергоефективності передавачів. Виділення недосліджених раніше частин загальної проблеми. Підвищення точності вимірювання відстані заобів, що використовують існуючі алгоритми вимірювання відстані. Постановка завдання. Удосконалення методу вимірювання відстані пристроями безпровідних сенсорних мереж, шляхом застосування мікропроцесорних фазометрів. Виклад основного матеріалу. Локалізація об’єктів відбувається за допомогою методу TDOA (Time Difference of Arrival). Дані, що були одержані після використання цього методу, надсилаються до мікропроцесорного фазометра, який визначає період між фазами радіо- та ультразвукового сигналу, що є пропорційною величиною до відстані між об’єктами. Висновки відповідно до статті. Запропонований метод дозволяє покращити точність процесу локалізації об’єктів у безпровідних сенсорних мережах.


Author(s):  
Ivo Muursepp ◽  
Marika Kulmar ◽  
Osama Elghary ◽  
Muhammad Mahtab Alam ◽  
Tao Chen ◽  
...  

Author(s):  
Hugo Seute ◽  
Cyrille Enderli ◽  
Jean-Francois Grandin ◽  
Ali Khenchaf ◽  
Jean-Christophe Cexus

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document