基于单片机和超声传感的微地震电磁信号远程监测控制方法∗

王 瑞秦建敏

(1.山西职业技术学院电子信息工程系，山西 太原 030006；2.太原理工大学物理与光电工程学院，山西 太原 030024)

在地震动较大的情况下，一旦地球聚集的应力超出地壳的承受上限时，地壳部分的岩体会发生断裂。 在断裂的过程中，大部分的能量会在短时间内集聚到一起，然后再以弹性波的形式释放。集聚的能量向四方扩散，从而使地表因受到这些能量的作用而发生振动，甚至崩裂，即发生地震[1]。 在不同类型的自然灾害中，地震灾害的发生频次较高，对经济社会产生的负面影响也较大。严重的地震灾害不仅会造成财产损失，更会危害人员的生命安全[2]。 城市人口的增长以及科学技术的进步，人类的生活已经与电器设备、汽车、计算机、电子等物品密不可分，电磁能量在空间中的增长速度不断加快，人们将电磁信号应用到了地震监测领域中[3]。

国外学者针对地震电磁信号监测的相关内容展开了研究，如文献[4]中分析不同装置的电磁测深资料，研究了破坏性地震震中区地质地块应力状态的演变过程，并设计了瞬变电磁法(TEM)来确定电阻率各向异性系数。 然后在反演问题解的基础上，分析了剖面的电阻率及各向异性系数的变化，从而实现对地震活动区的电磁监测。 国内学者也设计了有关的地震电磁信号远程监测方法。 文献[5]利用主成分分析法提取并分析了地震电磁信号，根据分析结果获得主成分的变化，然后采用局部互相关追踪法分析并处理电磁信号，融合以上两种方法获得的数据实现微地震电磁信号的远程分析监测。 然而该方法监测微地震电磁信号所用的时间较长，存在监测效率低的问题。文献[6]利用在表征冲击、瞬变等脉冲信号方面中峰度具有的优势，融合滑动窗技术和峰度特征实现对瞬时地震电磁信号的提取与监测。 然而该方法得到的监测结果误差较大，存在监测准确度低的问题。 文献[7]提出基于数字信道化的弱信号监测方法，该方法根据弱信号的特性构建数字信道化接收机，并在中值滤波理论和自相关累加理论的基础上监测微地震电磁信号。 然而该方法获得的微地震电磁信号幅度曲线与实际曲线不符，存在监测准确度低的问题。

采用传统方法对微地震电磁信号实施监测控制时所用的时间较长，且监控到的微地震电磁信号幅度曲线与实际幅度曲线之间的误差较大，因此本文采用单片机和超声传感相结合的方法进行微地震电磁信号采集，以此降低微地震电磁信号远程监测控制时间，提升控制精度。

1 单片机和超声传感单元

本文利用单片机和超声传感单元准确、高效地采集微地震电磁信号。 单片机和超声传感单元的结构如图1 所示。

图1 单片机和超声传感单元的构成示意图

分析图1 可知，单片机和超声传感单元由NRF2401 无线、时钟模块、超声液位传感监测模块、电源模块以及STC89C52 单片机组成，该单元的主要工程流程为:电源模块为整个单元提供动力支持，利用时钟模块以及超声液位传感监测模块采集微地震电磁信号，并通过NRF2401 无线将采集到的数据传输至STC89C52 单片机，利用STC89C52 单片机对采集到的数据进行分析与处理，以此为后续的微地震电磁信号远程监测控制奠定坚实的基础。

①超声传感测距原理。 在单片机和超声传感单元中，本研究充分运用了超声传感测距原理。 超声波在液体和固体中的穿透能力较强，利用超声波传感器发射夹角较小、灵敏度高、方便连接的优点完成地震测距。 在这一过程中，超声波传感器将超声波发射到地表，遇到地表障碍物阻碍后折射返回。 超声波接收器对返回的超声波进行感应。 设L代表的是测量位置的水平高度，可由超声波检测模块接收与发送之间存在的时差计算得到震中距测量位置的距离L的计算公式如下:

式中:T代表的是接收到超声波与发送超声波之间的时间；C代表的是空气中超声波对应的传播速度。

②一体化收发模型:将放大电路加入到超声波模块中，使超声波传感信号的接收过程更加的便捷。通过放大电路的驱动令探头发射超声波，再由接收模块完成接收和处理[8]。

③单片机接口与超声波模块；基于单片机和超声传感的微地震电磁信号远程监测控制方法是根据超声测距结果，利用单片机采集微地震电磁信号，并将所以数据返回至单片机等待后续处理。该模块有两个I/O 接口，一个接口连接声波模块的ECHO 接口，主要目的是接收水位高度信号；另一个接口连接超声波传感模块TRIG，主要目的是发射与接收超声波信号。 超声波传感模块的连接结构如图2 所示。

图2 超声传感模块连接图

2 微地震电磁信号远程监测方法

2.1 微地震电磁信号去噪

本文主要根据微地震电磁信号之间的互相关关系，利用互相关函数法对信号进行去噪处理，以此提升后续控制精度。

2.1.1 地震信号的互相关

假设x(t)、y(t)分别表示的是平稳的两路随机信号，Rxy(t)代表的是两路随机信号间的相关性函数，其表达式如下:

式中:x(n)、y(n)分别代表的是x(t)和y(t)的时间采样序列；m代表的是时间延迟对应的序号；t代表的是延迟时间，其计算公式如下:

式中:c代表的是采样周期。

2.1.2 互相关函数法

由于互相关函数法分析法是根据两种不具有明显的相关性信号的互相关关系所设计出来的一种方法，因此本文以两种微地震电磁信号为例，对信号去噪方法进行深入探讨。

对微地震剖面中存在的噪声记录进行考虑，存在:

式中:ω1(t)、ω2(t)均代表的是微地震信号；n(t)代表的是叠加在微地震电磁信号ω1(t)中的随机噪声；v(t)代表的是叠加在微地震电磁信号ω2(t)中的随机噪声。 其中，微地震电磁信号ω1(t)和ω2(t)之间不具有明显的相关性。 如果随机噪声的相干半径比两路微地震电磁信号之间的距离更大，可认为随机信号n(t)和随机信号v(t)之间也不具有明显的相关性[9]。 通过上述分析得到随机信号x(t)、y(t)之间存在的互相关函数:

式中:Rω1ω2(τ)代表的是微地震电磁信号ω1(t)和ω2(t)之间存在的互相关函数；Rω2n(τ)代表的是微地震电磁信号ω2(t)和随机噪声n(t)间的相关性函数；Rω1ω2(τ)代表的是微地震电磁信号ω1(t)和v(t)间的相关性函数；Rvn(τ)代表的是随机噪声n(t)和随机噪声v(t)间的相关性函数。 由于不同路的随机噪声间具有非相关性与独立性，并且随机噪声与微地震电磁信号之间也具有非相关性与独立性，因此存在下式所示关系:

通过上式计算得到的值即为微地震电磁信号ω1(t)和ω2(t)之间的互相关函数值，该值的变化范围是[0，1]，其中该值取0 表示二者不具备互相关关系，该值取1 表示二者具备非常显著的互相关关系。 根据不同信号之间的关系可以获取微地震电磁信号、衰减随机噪声分析结果，完成微地震电磁信号的去噪处理。

2.2 监控方法

通常来说，震源激发信号是一种调频信号，且其中包含一定比例的干扰波和直达波等信号。 不同类型的信号到达时间各不相同，但由于其在时域窗口内混合在一起，因此其不能直接采集到直达波[10]。因此为了实现微地震电磁信号的远程监控，需要构建控制信号的匹配滤波器。

可以用线性调频的chirp 信号描述电磁式可控振源的控制信号[11]，其计算公式如下:

式中:A描述的是信号幅度；f1代表的是信号终止频率；f0代表的是信号对应的起始频率；Tc描述的是扫描时间。

在此基础上，定义s(t)为控制信号。 然后建立s(t)对应的匹配滤波器[12]，并根据实际的s(t)设置滤波器的长度，且滤波器的延时为0。 假设h(t)为信号的共轭线性响应值，也就是滤波器的冲激响应大小，其计算公式如下:

采用匹配滤波器对基板附近信号y1(t)进行处理:

式中:∗描述的是卷积运算，选取卷积结果v1(t)中存在的长度适当的窗口，提取并分离出信号d1(t)，并将选取的信号d1(t)当做直达波。 在选择窗口长度时，要最大可能地分离出完整的信号，并保证分离出的信号中不存在折射波和反射波等强干扰信号[13]。

通过上述过程分离得到的直达波形式仍与地震子波相同，需要对直达波的形式进行转变，将其变为原始的调频形式g(t)。 直达波提取过程如图3所示。

图3 直达波提取过程

式中:F描述的是傅里叶变换；F－1描述的是傅里叶反变换。 通过式(16)计算得到的直达波g(t)即为微地震电磁信号，实现微地震电磁信号的远程监控。

3 仿真结果与分析

为了验证上述设计的基于单片机和超声传感的微地震电磁信号远程监测控制方法的整体有效性，在MyEclipse8.6 仿真软件中对其展开性能测试。 选择2018 年5 月1 日新疆昌吉M＿L4.8 地震后30 min的波形进行测试。 此次地震主震与余震通常有共同的发震构造和互相关联的震源机制，波形也具有很好的相似性。 为验证本文方法的可靠性，选取离震中最近的STZ 台记录的2018－05－01 16:00～16:30三分量波形为待检测数据，以信噪比高、记录清晰的地震波形为实验地震波形。

分别采用基于主成分分析法的微地震电磁信号监控方法(文献[5]方法)和基于峰度特征的电磁信号监控方法(文献[6]方法)以及本文设计的基于单片机和超声传感的微地震电磁信号远程监测控制方法进行测试。

首先测试不同方法监控微地震电磁信号过程所用的时间，得到对比结果如图4 所示。

图4 不同方法的监控时间对比

分析图4 可知，基于主成分分析法的微地震电磁信号监控方法和基于峰度特征的电磁信号监控方法在多次迭代中所用的时间均多于基于单片机和超声传感的微地震电磁信号远程监测控制方法，说明本文方法的监控时间更短，效率更高，可以实现对于微地震电磁信号快速监控，原因在于该方法采用STC89C52 单片机和超声传感装置，可以在较短的时间内采集微地震电磁信号，从而有效减少了监控时间，使得监控效率得以提高。

在此基础上，对比不同方法的测量幅度与实际幅度的监测结果，得到仿真结果如图5 所示。

图5 不同方法的监控结果对比

分析图5 可知，在一段时间内采用基于单片机和超声传感的微地震电磁信号远程监测控制方法得到的微地震电磁信号幅度曲线与实际幅度曲线基本相符，采用基于主成分分析法的微地震电磁信号监控方法和基于峰度特征的电磁信号监控方法得到的微地震电磁信号幅度曲线与实际幅度曲线之间的误差较大。 因此分析以上结果可知，本文方法的监控精度更高，可以实现对于微地震电磁信号的精准监控，原因在于该方法去除了微地震电磁信号中存在的噪声，从而提高了监控精度。

4 结束语

通过监测微地震电磁信号能够确定震源位置。因此，针对当前微地震电磁信号远程监控方法存在的监控效率低和监控准确度低的问题，本研究提出了基于单片机和超声传感的微地震电磁信号远程监测控制方法。 该方法利用STC89C52 单片机和超声传感装置快速采集微地震电磁信号，从而有效减少了监控时间，提高了监控效率，并通过去除微地震电磁信号中存在的噪声来提高监控的准确度，从而在短时间内精准地对微地震电磁信号进行远程监控。本研究也通过仿真结果证明了该方法的监控效率和准确度均较高。 在接下来的研究中，将考虑从去除多个瞬态电磁信号中冗余信息的角度，进一步提高该方法的监测效率。