摘要：振动传感器定位系统作为无源定位的一个重要组成部分，在复杂的地形地质条件下甚至是严密伪装的情况下仍能充分发挥其作用，而这正是光学侦察、无线电侦察和雷达侦察等现代侦察技术的盲区。本文对振动传感器接收的振动信号进行了深入的研究。首先通过分析了解到振动信号的主要组成部分是瑞雷波，然后对瑞雷波进行分析了解其频率范围以便选择适当的振动传感器，最后对振动信号进行EMD分解以便了解目标的振动特征，为平面移动目标的定位、识别与跟踪奠定基础。
关键词：振动定位 瑞雷波 EMD算法
中图分类号：TP14文献标识码：A文章编号：1007-9416(2012)07-0067-02
1、振动信号产生与组成
地面目标激励下产生的地面振动信号，主要取决于地质条件、目标的运动状态和目标的距离，其频率一般比较低。比如，人走路的振动信号由人脚拍打地面产生，轮式车的振动信号主要由发动机及整车振动产生，履带车除发动机及整车振动外还包括履带拍打地面产生的振动[1]。地表目标活动形成震源，其产生的振动波以压缩波、剪切波、瑞利波、乐夫波的形式在地球介质中传播。按照介质质点运动的特点和波的传播规律，振动波可分为体波和面波两大类。其中体波又分为纵波(P波)和横波(S波)两种；面波是体波在一定的条件下形成相长干涉并叠加产生出的频率较低、能量较强的次生波，主要沿着介质的分界面传播，因而称之为面波。面波有瑞雷面波和乐夫面波两种类型。
从上述各类波在地球介质中的传播速度来看，在离震源较远的观测点处应接收到一组振动波列，先后到达的是P波、S波、乐夫波和瑞雷波，它们的传播形式如图1所示[2]。
纵波和横波的波前为半球形面，其面积正比于半径R的平方，所以其能量按的规律衰减。瑞雷波的波前面为高度约为的圆柱体，其波前面面积与R成正比，即瑞雷波的能量随着与目标的距离R的倒数形式衰减。可见体波振幅衰减与1/R成正比，面波振幅衰减与成正比。
瑞雷波在振动信号中能量最强（约占振动总能量的70%）且传播速度最低（在泊松比为0.25时，为纵波波速的54%，横波波速的92%），能量的衰减也比体波慢得多，因而容易检波且具有较高的分辨率[3]。故当震源位于地表面时，瑞雷波是振动传感器探测目标的主要波形。
2、振动信号的频率特性
为了接收到有效的振动信号，首先我们要了解目标信号的频率特性：
由振动波波谱知[4]，面波在低频处有极大值，主频在10～30Hz内；反射波主频在30～60Hz内；风吹草动造成的微振频谱很宽，在60Hz以上；声波频谱范围一般在100Hz以上；工业交流电干扰频带很窄，主频是50Hz；浅层折射波和直达横波的频谱，分布于反射波频带内。车辆造成的振动信号频率主要集中在200Hz以下，信号的主要能量集中在25～150Hz的低频段。特征峰值频率很低。
理想状态下的均匀介质中，瑞雷波的频率与它的传播速度无关，即瑞雷波的传播速度没有频散性。而实际信号都是在非均匀介质条件下传播，瑞雷波速度随频率变化而不断变化，即非均匀介质将导致瑞雷波的频散[5]。
3、EMD方法分析振动信号特性
3.1 EMD算法
经验模式分解中本征模函数IMF是一类函数[6]，其特点是：整个信号序列中，极值点（极大值点与极小值点）的数目与过零点的数目必须相等，或最多相差不超过一个；并且在任一时间点上，信号局部极大值所确定的上包络线与局部极小值所确定的下包络线均值为零。本征模函数两零点之间的每一个波动周期中只有一个单纯的波动模式，没有其它叠加波，是EMD中分解信号的基本单元。经验模式分解由以下几个步骤组成：
(1)找出信号x(t)的所有局部极值点，将所有极大值点用一曲线连接起来得到上包络线，所有极小值点用另一曲线连接起来得到下包络线。记上、下包络线的均值曲线为m(t)。
(2)记与的差为(t)，
如果(t)不是一个本征模函数，继续上述过程，既将(t)作为待处理数据，重复上步骤，直至(t)是一个本征模函数，记为
(3)分解出第一个本征模函数，得到剩余信号
(4)把当作一个新的“原始”序列，重复上述步骤，依次提取出各本征模函数。最终，变成一个单调序列，其中不再包含任何模式信息，即为分解后的余项
这样，通过经验模式分解，信号被分解为个本征模函数与一个余项的和，即：
本征模函数反映了信号中不同频率的成分，先分解出的IMF频率较高，后分解出的频率逐渐降低，至余项变为很低频率的脉动，即趋势项。经验模式分解结完全由信号本身决定，是一种自适应信号分解方法，其滤波特性与小波分解非常相似[7]。
3.2 EMD法仿真振动信号
图2中的原始信号是振动传感器收集到的来自一辆客车的振动信号，我们对其进行EMD分解，得到一系列IMF分量C1～C5和剩余信号。每个IMF分量都包含了原信号的特征时间尺度。从图中可以看出C1和C2分量含有较多噪声。
参考文献
[1]陶小亮.基于地震动的目标识别和人员定位算法的研究与实现.南京理工大学硕士学位论文,2007.
[2]聂伟荣.多传感器探测与控制网络技术—地面运动目标震动信号探测与识别.南京:南京理工大学博士论文,2001.
[3]陈灯.岩土工程地下空区瑞雷波探测技术的研究与应用.长沙:中南大学硕士论文,2005.
[4]王晓丽.地震动加速度传感器的研究.太原:中北大学硕士论文,2007.
[5]权希龙.地震动信号的识别与定位研究.安徽大学硕士学位论文,2010.
[6]高强,李良敏等.EMD趋势分析方法及其应用研究.振动与冲击,2007.
[7]Patrick Flandrin, Gabrel Rilling, and Paulo Goncalves. Empirical Mode Decomposition as a Filter Bank[J], IEEE Signal Processing Letters,2004,11(2).