基于Volterra级数的核爆地震参数化非线性特征提取方法

韩绍卿; 李夕海; 伍海军; 刘代志

doi:10.11883/1001-1455(2011)03-0237-06

基于Volterra级数的核爆地震参数化非线性特征提取方法

doi: 10.11883/1001-1455(2011)03-0237-06

1.
第二炮兵工程学院,陕西西安710025

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通讯作者:
韩绍卿

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出版历程
- 刊出日期: 2011-05-25

Parametricandnonlinearfeatureextractionofnuclearexplosions andearthquakesbasedonVolterraseries

1.
Xi’anHi-TechInstitute,Xi’an710025,Shaanxi,China

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Corresponding author: HAN Shao-qing

摘要

摘要: 地震时间序列的模型参数可以作为核爆地震信号识别的特征。现有基于ARMA(autoregressive movingaverage)模型参数的地震信号特征提取方法是一种线性方法,且只利用了信号的二阶统计信息,识别精度不高。为此,利用地震波的混沌特性,提出了一种核爆地震非线性特征提取方法:首先对地震波信号进行相空间重构,然后利用Volterra级数在重构的相空间内建立自适应预测模型,最后提取模型参数作为特征。在核爆地震分类实验中,非线性特征与线性特征相比,表现出更好的分类性能。研究结果表明:综合利用地震波信号的线性、非线性以及高阶统计信息对于核爆地震识别是非常重要的。
- 爆炸力学 /
- 特征提取 /
- 非线性 /
- Volterra级数 /
- 混沌 /
- 核爆地震
Abstract: ARMAparameterscanbeusedasfeaturesfordiscriminationbetweennuclearexplosions andearthquakes.Currentmethodsforfeatureextractionarelinearandonlytakesadvantageofthe second-orderstatistic,sotheclassificationaccuracyofisnothigh.Tosolvethisproblem,amethod forextractingnonlinearfeaturesofnuclearexplosionsandearthquakeswasproposedbasedonthechaoticfeatureofseismicwaves. Firstly,thephasespaceofseismicwaveswasreconstructed.Secondly, theadaptivepredictionmodelbasedonVolterraserieswasestablishedinthephasespace.Finally,the modelparametersweretakenasthefeaturesofseismicsamples.Intheclassificationexperimentofof nuclearexplosionsandearthquakes,nonlinearfeaturesobtainedbetterperformancethanlinearfeatures. Investigatedresultsshowthatthecombinationoflinear,nonlinearandhigher-orderstatistical informationiscriticalfortheclassificationofnuclearexplosionsandearthquakes.
- mechanicsofexplosion /
- featureextraction /
- nonlinearity\Volterraseries\chaos /
- nuclear explosionsandearthquakes /