TR2021021925A2 - Dağitik akusti̇k algilama si̇stemleri̇nde kanal farklarini telafi̇ etmek i̇çi̇n frekans yanit kesti̇ri̇m metodu - Google Patents

Dağitik akusti̇k algilama si̇stemleri̇nde kanal farklarini telafi̇ etmek i̇çi̇n frekans yanit kesti̇ri̇m metodu Download PDF

Info

Publication number
TR2021021925A2
TR2021021925A2 TR2021/021925A TR2021021925A TR2021021925A2 TR 2021021925 A2 TR2021021925 A2 TR 2021021925A2 TR 2021/021925 A TR2021/021925 A TR 2021/021925A TR 2021021925 A TR2021021925 A TR 2021021925A TR 2021021925 A2 TR2021021925 A2 TR 2021021925A2
Authority
TR
Turkey
Prior art keywords
frequency
mei
channel
frequency response
channels
Prior art date
Application number
TR2021/021925A
Other languages
English (en)
Inventor
Akur Mustafa
Dağaşan Abdulsamet
Emre Şahi̇noğlu Muhammet
Original Assignee
Aselsan Elektronik Sanayi Ve Ticaret As
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Aselsan Elektronik Sanayi Ve Ticaret As filed Critical Aselsan Elektronik Sanayi Ve Ticaret As
Priority to TR2021/021925A priority Critical patent/TR2021021925A2/tr
Priority to GB2216632.6A priority patent/GB2614421A/en
Priority to US18/081,727 priority patent/US20230213673A1/en
Publication of TR2021021925A2 publication Critical patent/TR2021021925A2/tr

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01HMEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H9/00Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves by using radiation-sensitive means, e.g. optical means
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V1/00Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
    • G01V1/28Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
    • G01V1/36Effecting static or dynamic corrections on records, e.g. correcting spread; Correlating seismic signals; Eliminating effects of unwanted energy
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01HMEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H9/00Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves by using radiation-sensitive means, e.g. optical means
    • G01H9/002Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves by using radiation-sensitive means, e.g. optical means for representing acoustic field distribution
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V1/00Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
    • G01V1/001Acoustic presence detection
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V1/00Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
    • G01V1/22Transmitting seismic signals to recording or processing apparatus
    • G01V1/226Optoseismic systems

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Geology (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
  • Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

Buluş, dağıtık akustik algılama sistemlerinde kanal farklarını telafi? etmek için bir frekans yanıtı kestirim metodu önermektedir. Metotta, sinir ağlarına bir girdi olarak, standartlaştırılmış mel-frekans öznitelikleri üretmek için, çevrim içi ve çevrim dışı olmak üzere iki telafi algoritması sunulmaktadır. Bu yöntemlerle mel-frekans öznitelik uzayının varyansı azaltılır ve farklı kanallar standartlaştırılır. Bu durum, daha az eğitim verisi gerektirirken, sınıflandırma ve anormal olay algılama görevleri için daha küçük mimariler kullanmamıza olanak sağlar.

Description

TARIFNAME DAGITIK AKUSTIK ALGILAMA SISTEMLERINDE KANAL FARKLARINI TELAFI ETMEK içiN FREKANS YANIT KESTIRIM METODU Teknik Alan Mevcut bulus, dagitik akustik algilama sistemlerindeki kanal farkliliklarini telafi etmek için frekans yaniti kestirim metodu ile ilgilidir. Teknigin Bilinen Durumu Teknigin bilinen durumunda, kanallar birbirinden bagimsiz olarak islenmektedir. Bu teknikler ile olusturulan sinir agi modelleri, alanda karsilasilabilecek olan varyasyonu kapsayabilmek için çok fazla veri gerektirmektedir. CN112147590A numarali basvuru, yanit kestirimi frekans bölgesini uydurmaya dayali bir kanal denklestirme metodunu açiklamaktadir. Metot, tüm sinyal alici kanallarin tutarsizligini hesaba katar, gürültünün kanal yaniti üzerindeki etkisini azaltir ve frekans bölgesi bölüm isleminde sifir bölen ve güçlendirilmis bant disi gürültü sorunlarini ortadan kaldirir. Kanal denklestirme metodu, tüm kanallardan elde edilen verilerin, bunlar sanki tek bir kanaldan alinmis gibi standart bir versiyon haline dönüstürülmesinden bahsetmemektedir, bu nedenle de metot, kanallarin birbirinden bagimsiz olarak islendigi sinir agi modellerinin gerektirdigi Çok fazla veri kullanma sorununu çözmekte yetersiz kalir. Bulusun Kisa Açiklamasi Bulus, dagitik akustik algilama sistemlerinde kanal farklarini telafi etmek için frekans yaniti kestirim metodunu önermektedir. Metotta, sinir aglarina girdi olarak kullanilan standartlastirilmis mei-frekans özniteligi olusturmak için iki telafi algoritmasi önerilmektedir. Bu yöntemlerle mei-frekans öznitelik uzayinin varyansi azaltilir ve farkli kanallar standartlastirilir. Bu durum, daha az egitim verisi gerektirirken, siniflandirma ve anormal olay algilama görevleri için daha küçük mimariler kullanmamiza olanak saglar. Sekillerin Kisa Açiklamasi Sekil 1, bir araç geçisi sirasinda SNR (Signal to Noise Ratio - Sinyal Gürültü Orani-) degerleri kullanilarak görsellestirilmis DAS (Distributed Acoustic Sensing - Dagitik Akustik AIgiIama-) verilerinin bir örnegini göstermektedir. Sekil 2, çevrimdisi frekans yaniti kestirimi algoritmasi için blok diyagrami göstermektedir. Sekil 3, kanal 280'deki (kayit baslangici kanal 229) kazma etkinliginin mel-spektrogram görüntüsünü gösterir. Sekil 4, kanal 327'deki (kayit baslangici kanal 276) kazma etkinliginin mel-spektrogram görüntüsünü gösterir. Sekil 5, çevrimiçi frekans yaniti kestirimi algoritmasi için blok diyagrami göstermektedir. Sekil 6, frekans yanit farki telafi blogu için blok diyagrami göstermektedir. Sekil 7, Mel-frekans öznitelikleri standartlastirmasinin (çevrimiçi telafi algoritmasi ile) etkisini görsellestirmektedir. Detayli Açiklama Dagitik akustik algilama (DAS) sistemleri, fiber optik kablodan gönderilen yüksek esevreli isinlarin Rayleigh saçilimli yansimalarini dogru bir sekilde ölçme prensibine dayanmaktadir. Sorgulayicida Rayleigh saçilimi sonucu yansiyan lazer isininin seviyesi periyodik olarak ölçülür. Her ölçüm fiber boyunca bir konuma karsilik gelir. Bundan sonraki kisimda bu konumlar kanal olarak adlandirilacaklardir. Her 100 nS'de (nano saniye) bir geri saçilmis lazer isini ölçülür, bu nedenle her bir kanal, fiber boyunca 10 m araligi kapsamaktadir (bu sonuç isigin camdaki hizi kullanilarak elde edilebilir). 10 km boyunda fiberin kurulu oldugu bir sahada 1000 kanallik sinyal elde edilir. Sensörden gönderilen lazer isini fiber optik kablonun ucundan geri döndügü zaman yeni bir lazer isini gönderilir. Daha sonra yeni zaman noktasi için ölçümler alinir. Bu husus, kurulumu yapilan fiber optik kablo boyunca akustik titresimleri tespit etmemize olanak saglar. Aktivite olmayan kanallarda farkli anlarda yakin ölçüm degerleri alinirken; aktivite gerçeklesen kanallarda, farkli anlarda büyük farkliliklar görülür. Sekil 1'de, SNR (Sinyal - Gürültü Orani) degerleri kullanilarak görsellestirilen DAS verilerinin bir örnegi verilmistir. Sekil 1'de; 2500 m'Iik bir rotada araba geçisi görmekteyiz. Beyaz çizgiler (yüksek SNR) aracin geçtigi hatta karsilik gelmektedir. Sekilden de anlasilacagi gibi, araç hareketi sirasinda fiber optik kablo boyunca akustik titresimler artmaktadir. Bu nedenle, araba geçerken yakindaki kanallarda yüksek SNR elde edilmektedir. Fiber optik kablo boyunca ilerledikçe DAS sistemlerinin hassasiyeti azalmaktadir. Bu durum, her kanal için farkli frekans yanitlari elde edilmesine yol açmaktadir. Her kanalin frekans yanitini kestirmek yöntemi ile fiber boyunca azalan hassasiyeti telafi etmek için iki metot önermekteyiz. Birinci metot, her kanalin frekans yanitini kestirmek için çevrimdisi bir algoritma kullanmaktadir. ikinci metot ise bunu yapmak için çevrimiçi bir algoritma kullanmaktadir. Farkli kanallarin frekans yanitini kestirmek için, çevrimdisi frekans yaniti kestirim algoritmasi ardisik olarak asagida yer alan islemleri uygulamaktadir. Çevrimdisi frekans yaniti kestirim algoritmasinin blok diyagrami Sekil 2'de görülebilmektedir. 0 L kadar kanalda (fiber optik kablo üzerinde her K inci kanal -K ne kadar küçük olursa, o kadar iyi olacaktir-) kazma gibi ani darbeli bir olayin N kaydini alin. Sekil 3 ve Sekil 4'te, sirasi ile kanallar 280 ve 327'de bir kazma aktivitesi için mel- spektrogram görüntüsünü görebilmekteyiz. 0 Her bir kayit için, ani darbeli olayin meydana geldigi anlardaki mei-frekans yanitini modeller. Bu adimdan sonra, NxM'Iik (N, kaydin ihtiva ettigi ani darbeli olay numarasidir. M mei-frekans bznitelik boyutudur.) mei-frekans öznitelikleri elde ederiz. Eger Sekil 3'teki kayit bu analiz için kullanilsa idi, kanal 280'in frekans yanitinin temsili için 8x48'lik mei-frekans bznitelikleri elde ederdik. o Kayitlarin alindigi her kanalda, farkli ani darbeli olaylar için mei-frekans Özniteliklerinin ortalamasini alin. Her bir kanal için, bu adim, daha önceki adimda olusturulan NxM'Iik mei-frekans 'Özniteliklerinden lxM'Iik ortalama mei-frekans 280'in frekans yanitini temsil etmek için, 8x48*lik mei-frekans özniteliklerinden 1x48'lik ortalama mei-frekans özniteligi elde ederiz). Bu islemi toplam L kanal için yaptiktan sonra, farkli kanallar için ani darbeli aktivitenin frekans yanitini temsil eden LxM boyuta sahip olan mel frekans 'Öznitelikleri elde ederiz. . Fiber optik kablo boyunca tüm kanallari kapsayabilmek için, daha 'once hesaplanmis olan mei-frekans öznitelikleri (LxM boyutuna sahip olan) kanal ekseni boyunca K (analiz sirasinda fiber boyunca bir kayit almak için kullanilan kanal araligi numarasi) ile enterpolasyon yapin. Bu adim, CxM*IIk (C, sahadaki toplam kanal sayisidir.) mei-frekans öznitelikleri (her bir kanalin frekans yanitinin kestirimi) üretecektir. Daha sonra her kanal için mei-frekans dönüstürme katsayi degerlerini (1xM boyutuna sahip olan) hesaplayin. Katsayi degerlerini, her kanalin daha önce hesaplanmis olan meI-frekans öznitelikleri ile bölündügü zaman, C/2inCi kanal (merkez kanal) için mei-frekans özniteliklerini üretecek sekilde hesaplayin. Bu islem, her kanalin frekans yanitini C/2inCI kanalin frekans yanitina dönüstürmek için gerekli mei-frekans dönüsüm katsayilarini bulur. Bu adimdan sonra her bir kanal için lxM'Iik mei-frekans dönüsüm katsayilarini elde edecegiz. (Tüm kanallar için toplam CxMiIik mei-frekans dönüsüm katsayilari). Farkli kanallarin frekans yanitini kestirmek için, çevrimiçi frekans yaniti kestirim algoritmasi ardisik olarak asagida yer alan islemleri uygulamaktadir. Çevrimiçi frekans yaniti kestirim algoritmasinin blok diyagrami Sekil 5'te görülebilmektedir. Her bir kanal için, her pencere uzunlugundaki (W) mei-frekans özniteliklerini hesaplayin. Bu adim, her bir kanal için lxM'lik mei-frekans öznitelikleri üretecektir. Her pencerede tüm kanallar için (C, sahadaki toplam kanal sayisidir) toplam CxM'Iik mei-frekans öznitelikleri elde ederiz. Son N pencere için önceki adimda hesaplanan mei-frekans özniteliklerini saklayin. Bellekte, her bir kanal için NxMilik mei-frekans özniteliklerine ve tüm kanallar için toplam CxNxM'Iik mei-frekans özniteliklerine sahip olacagiz. Son N pencerede olusturulan mei-frekans öznitelikleri verilerini kullanarak her bir kanalin medyan mei-frekans öznitelik temsilini bulun. Bu adim, her bir kanal için son N pencerede olusturulan NxMilik mei-frekans özniteliklerinden lxM'lik medyan mei-frekans özniteliklerini (kanalin frekans yanitinin kestirimi) üretecektir. Tüm kanallar için yukaridaki islemleri yaptiktan sonra, medyan mei-frekans özniteliklerini elde edecegiz (CxM boyutuna sahip olan, burada C kanal numarasidir). Kanallar arasindaki frekans yaniti farkliliklarini telafi etmek için bu parametreleri mei-frekans dönüsüm katsayilari olarak kullanacagiz. Mel-frekans dönüsüm katsayilari tüm kanallar için çevrim disi ya da çevrim içi metot ile hesaplandiktan (her bir kanalin mei-frekans yanitini kestirmek sureti ile) sonra, kanallar arasindaki frekans yaniti farklarini telafi etmek için çalisma zamaninda asagidaki islemleri yapin. Telafi algoritmasinin blok semasi Sekil 6'da görülebilir. 0 Her kanal için her zamanki gibi mei-frekans özniteliklerini hesaplayin. Daha sonra her kanal için, karsilik gelen mei-frekans dönüsüm katsayilarini (lxM boyutuna sahip olan) alin. 0 Her bir kanalin frekans yaniti arasindaki farkliliklari telafi etmek için (diger bir deyisle kanalin standartlastirilmis mei-frekans yaniti gösterimini elde etmek Için) her bir mei-frekans özniteligini karsilik gelen mei-frekans dönüsüm katsayisi ile 0 Sekil 7'de, bir tren geçisi sirasinda, tarif edilmis olan çevrimiçi telafi algoritmasinin sonucunu görebiliriz. Sekil 7'deki üstteki görüntü, standartlastirilmamis (telafi islemi uygulanmamis) mei-frekans özniteliklerini, alttaki görüntü ise standartlastirilmis (telafi islemi uygulanmis) mei-frekans özniteliklerini temsil etmektedir. Sekilden de görülebilecegi gibi, telafi semasindan sonra arka plan gürültüsü ve ön plandaki aktivite net bir sekilde ayrilabilmektedir. Sinir aglarina bir girdi olarak, standartlastirilmis mei-frekans öznitelikleri olusturmak için bu iki telafi algoritmasinin herhangi birini uygulayabiliriz. Bu yöntemlerle, mei-frekans öznitelik uzayinin varyansini azaltiriz ve farkli kanallari standartlastiririz. Bu durum, daha az egitim verisi gerektirirken, siniflandirma ve anormal olay algilama görevleri için daha küçük mimariler kullanmamiza olanak saglar. TR TR TR TR TR TR TR TR TR TR TR TR

Claims (1)

1.
TR2021/021925A 2021-12-30 2021-12-30 Dağitik akusti̇k algilama si̇stemleri̇nde kanal farklarini telafi̇ etmek i̇çi̇n frekans yanit kesti̇ri̇m metodu TR2021021925A2 (tr)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TR2021/021925A TR2021021925A2 (tr) 2021-12-30 2021-12-30 Dağitik akusti̇k algilama si̇stemleri̇nde kanal farklarini telafi̇ etmek i̇çi̇n frekans yanit kesti̇ri̇m metodu
GB2216632.6A GB2614421A (en) 2021-12-30 2022-11-08 Frequency response estimation method to compensate for channel differences in distributed acoustic sensing systems
US18/081,727 US20230213673A1 (en) 2021-12-30 2022-12-15 Frequency response estimation method to compensate for channel differences in distributed acoustic sensing systems

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TR2021/021925A TR2021021925A2 (tr) 2021-12-30 2021-12-30 Dağitik akusti̇k algilama si̇stemleri̇nde kanal farklarini telafi̇ etmek i̇çi̇n frekans yanit kesti̇ri̇m metodu

Publications (1)

Publication Number Publication Date
TR2021021925A2 true TR2021021925A2 (tr) 2023-07-21

Family

ID=84888924

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TR2021/021925A TR2021021925A2 (tr) 2021-12-30 2021-12-30 Dağitik akusti̇k algilama si̇stemleri̇nde kanal farklarini telafi̇ etmek i̇çi̇n frekans yanit kesti̇ri̇m metodu

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20230213673A1 (tr)
GB (1) GB2614421A (tr)
TR (1) TR2021021925A2 (tr)

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7305339B2 (en) * 2003-04-01 2007-12-04 International Business Machines Corporation Restoration of high-order Mel Frequency Cepstral Coefficients
SG140445A1 (en) * 2003-07-28 2008-03-28 Sony Corp Method and apparatus for automatically recognizing audio data
US8724829B2 (en) * 2008-10-24 2014-05-13 Qualcomm Incorporated Systems, methods, apparatus, and computer-readable media for coherence detection
WO2014082812A1 (en) * 2012-11-30 2014-06-05 Thomson Licensing Clustering and synchronizing multimedia contents
US10692502B2 (en) * 2017-03-03 2020-06-23 Pindrop Security, Inc. Method and apparatus for detecting spoofing conditions
WO2020046684A1 (en) * 2018-08-29 2020-03-05 Halliburton Energy Services, Inc. Spectral noise separation and cancellation from distributed acoustic sensing acoustic data
WO2020068403A1 (en) * 2018-09-28 2020-04-02 Halliburton Energy Services, Inc. Reducing resonant noise in seismic data acquired using a distributed acoustic sensing system
US11802983B2 (en) * 2019-05-24 2023-10-31 Halliburton Energy Services, Inc. Distributed acoustic sensing to geophone seismic data processing
CN110823356B (zh) * 2019-10-09 2022-04-19 威海北洋光电信息技术股份公司 基于梅尔频谱的分布式光纤入侵检测方法
CN111157099B (zh) * 2020-01-02 2022-07-15 河海大学常州校区 一种分布式光纤传感器振动信号分类方法及识别分类系统
CN111210806B (zh) * 2020-01-10 2022-06-17 东南大学 一种基于串行fft的低功耗mfcc语音特征提取电路

Also Published As

Publication number Publication date
GB2614421A (en) 2023-07-05
US20230213673A1 (en) 2023-07-06
GB202216632D0 (en) 2022-12-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102044041B1 (ko) 지진측정장치 및 지진측정방법
KR102681637B1 (ko) 문제소음 발음원 식별을 위한 소음데이터의 인공지능 장치 및 전처리 방법
CN112781634B (zh) 一种基于YOLOv4卷积神经网络的BOTDR分布式光纤传感系统
CN109084905B (zh) 相位敏感型光时域反射系统中降低探测死区概率的方法
van den Ende et al. Next-generation traffic monitoring with distributed acoustic sensing arrays and optimum array processing
EP4185845B1 (fr) Surveillance de l'etat physique d'un rail
US20230186001A1 (en) Method and system for simulating an event
CN119760431A (zh) 一种提升分布式光纤传感系统空间分辨率的方法
CN118884511A (zh) 一种基于深度学习与分布式光纤声波传感系统的地震快速识别方法
Nagayama et al. A numerical study on bridge deflection estimation using multi-channel acceleration measurement
TR2021021925A2 (tr) Dağitik akusti̇k algilama si̇stemleri̇nde kanal farklarini telafi̇ etmek i̇çi̇n frekans yanit kesti̇ri̇m metodu
CN103543761B (zh) 控制传感器拖缆的牵引速度的方法和系统
CN113124871B (zh) 一种基于数据质量评估的自适应航迹关联方法
CN111289142A (zh) 一种分布式光纤拉曼测温系统信号自适应干扰抵消方法
CN119178468A (zh) 一种基于激光陀螺的桥梁损伤监测方法及系统
WO2024122028A1 (en) Prediction device, prediction method, and computer-readable medium
FR2891367A1 (fr) Procede d'imagerie par calcul de l'energie topologique
Li et al. A novel multiple time-scale based convolutional neural network (MTs-CNN) for reconstructing bridge deflection in accordance with strain and acceleration
Rading et al. Distributed Acoustic Sensing for Environmental Monitoring, and Newtonian Noise Mitigation: Comparable Sensitivity to Seismometers
WO2022146341A1 (en) Road-railway vehicles detection and tracking method with distributed acoustic sensing
EP4172570B1 (fr) Procede et dispositif de mesure physique de conditions environnementales et opérationnelles
RU2803396C1 (ru) Метод обнаружения объектов и определения их местоположения в реальном времени с помощью распределённых оптоволоконных интерферометрических датчиков вибраций
Vaccaro et al. An algorithm for estimating bridge deflection from accelerometer measurements
Mérand et al. Fringe tracking performance monitoring: FINITO at VLTI
Aitkulov et al. Machine learning method of phase extraction in distributed acoustic sensing scheme based on optical frequency domain reflectometry