Dağıtık pasif sensör dizinleri ile kazazede konum tespiti
Victim location detection with distributed passive sensor arrays
Yazar: MELİKE GİRGİN
Danışman: PROF. DR. TAYFUN AKGÜL
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Telekomünikasyon Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Bu tezde dağıtık ve düzgün karesel geometride yerleştirilmiş sensör dizinlerinden toplanan verilerle hedef konum tespiti üzerine yapılan çalışmadan bahsedilmektedir. Çalışmamızda canlıların ürettiği sismik sinyaller ile konum tespiti gerçekleştiren yöntemlerin incelenmesi, karşılaştırılması ve sınamaları gerçekleştirilmiştir. 

Özellikle deprem gibi bir doğal afette halihazırdaki sistemlerde bir uzmanın yaptığı dinleme ile tespit gerçekleştirilmektedir. Enkaz ortamındaki çevre etkileri göz önüne alındığında sadece dinleme ile yapılan sistemin eksikliği gözlemlenmiştir. Bu nedenle çalışmamızda, çöken binalarda enkaz altındaki canlıların yerlerini otomatik tespit eden bir sistemin geliştirilmesiyle arama-kurtarmacılara yardımcı olması hedeflenmiştir. 

Araştırmamızda sismik aktiviteleri algılayan düşey bileşenli pasif jeofon sensörleri kullanılmıştır. Ön araştırmalarımızda geliştirdiğimiz sismik veri kayıt donanım sistemi kullanılarak yön tespiti üç sensör ile gerçekleştirilmiş fakat yöntemin eksikliklerinin gözlemlenmesi sonucunda hedef konumlandırma için literatür araştırmaları gerçekleştirilmiştir. Sismik sinyaller ile tespit başarımının yüksek olduğu varış zaman farkları temelli Chan ve SO-TDOA konum tespit yöntemlerine ait araştırmalarımız ve sonuçlarımız bu çalışmamızda ele alınmıştır. Aynı zaman da herhangi bir deprem anında kullanılabilecek, hedef tespitini gerçekleştiren yöntemlerin ve sonuçlarının gösterildiği çevrimdışı çalışan ara yüzümüz de bu çalışmada sunulmuştur. 

Arama-Kurtarmacılar kazazede arama esnasında bölgesel tespitleri yapmakta ve kazazedenin bulunduğu bölgede kurtarma faaliyetlerini göstermektedirler. Bu nedenle çalışmamızda bölgesel temelli hedef tespit yapan SO-TDOA yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntem diğer konum kestirimlerinden farklı şekilde, sensörleri içeren alanın alt bölgelere bölünmesini ve hedefin bulunduğu bölgenin tespitini sağlamaktadır. Çalışmamızda dağıtık veya düzgün (kare, dikdörtgen gibi) geometrik dizinlerde hedef konumlandırmanın yapılması hedeflendiği için jeoloji araştırmalarında yüzeyi üçgen bölgelere ayıran Delaunay üçgenleme yöntemi kullanılarak üçgen bölgeler ve merkezleri çıkarılmıştır. Sonraki aşamada, hedef sinyalinin sensöre varış zamanı kullanılarak kaynak karakteristik vektörü; ve her üçgen bölgesinin merkezleriyle sensörler arasındaki uzaklıklarının hesaplanması ile bölge karakteristik vektörü hesaplanmıştır. Karakteristik vektörler bölge-sensör ve kaynak-sensör arasındaki yakınlık veya uzaklık bilgisini içeren bir değeri ortaya koymaktadır. Üçgen bölgelerin kaynak karakteristik vektörü ile bölge karakteristik vektörü arasındaki benzerlik ilişkisi Hamming mesafesi ile hesaplanmış ve en az mesafeye sahip üçgen bölge veya bölgeler hedef konumunun bölgesi, üçgen bölgelerin merkezi ise tahmini konum şeklinde kestirilmiştir. 

Chan yöntemi çok sensörlü dizinlerdeki performansı ve noktasal konum tespitini gerçekleştirebilmesi nedeniyle yöntemlerimizden bir diğeridir. Sensörlerin varış zaman farklarından elde edilen doğrusal denklemlerin çözümünde işlem yükü gerektirmeyen, yinelemesiz ve yüksek başarımlı yaklaşım sunmaktadır. Yöntem, varış zaman farkından elde edilen denklemlerle bilinmeyen konum verilerin ön işleme ve iyileştirmelerini içeren iki adımdan oluşmaktadır. En büyük olabilirlik kestirimi ve genelleştirilmiş en küçük kareler yöntemi ile hata payı düşük konum tespiti elde edilmektedir. Çalışmamızda SO-TDOA yöntemiyle karşılaştırılması ve dağıtık sensör dizinindeki başarımı gözlemlenmesi için literatürde performansı kanıtlanmış Chan yöntemi seçilmiştir. Bu çalışmada, aynı zamanda Chan yönteminin dağıtık ve karesel yerleştirilmiş sensör dizinleri ile yapılan simülasyon sonuçlarıyla gerçek zamanlı sonuçları sunulmuştur. 

Çalışmamızda, yöntemlere ait sınamalar ve gerçek zamanlı testler yapılmıştır. Sınamalar ve testlerde kullanılan sensör dizinleri düzgün karesel ve enkazların düzensizliği göz önüne alınarak dağıtık yerleştirilmiş jeofon dizinlerini içermektedir. 

Sınamalar için beyaz gürültülerin eklendiği farklı SNR değerlerine sahip sentetik veriler üretilmiştir. Kaynak konumları gelişigüzel verilmiş ve 1000 Monte Carlo simulasyonu gerçekleştirilmiştir. Chan ve SO-TDOA yöntemlerinin sınamalarına ait sonuçlar incelenmiştir. Kaynak konumları ve yöntemlerin hata değerleri arasındaki ilişkiyi incelemek için renk haritası kullanılmıştır. 

İleriki çalışmalarımızdan, hibrit sisteme ait ön araştırmalarımız  ve sınamaları gerçekleştirilmiştir. Hibrit sistemimiz SO-Chan yönteminde SO-TDOA ile bulunan üçgen bölgelerin merkez noktası, Chan yönteminin başlangıç koşulu şeklinde kullanılmış ve Chan algoritmasının işlem adımları ile SO-Chan'e ait konum tespiti gerçekleştirilmiştir. SO-Chan yönteminin konum tespit sonuçlarının hata değerleri ve renk haritası gözlemlenmiştir.

Sınamalar sonucunda yöntemlere bağlı şekilde sonuçların değişmektedir. Gürültünün ise hata değerlerini değiştirmediği sınamalar sonucunda bulunmuştur. Sentetik veriler ile yapılan sınamalarda ortalama karesel sapmaları ve standart sapmaları hesaplandığında, düzgün kare geometrik dizinde Chan yöntemi SO-TDOA'ya göre daha az hata payı ile konum kestirimini gerçekleştirirken; dağıtık sensör dizininde ise SO-TDOA yönteminin başarımının daha yüksek olduğu tespit edilmiştir. Hibrit SO-Chan yöntemimizin ise dağıtık dizinde Chan'den düşük fakat SO-TDOA'den yüksek; karesel dizinde ise Chan'den düşük hataya sahip olduğu gözlemlenmiştir. Renk haritaları incelendiğinde ise Chan ve SO-Chan yöntemindeki yüksek hataya sahip yerlerin sensör etrafında; SO-TDOA yönteminde ise senörlerle çevrili alan dışına çıkıldığında yüksek hataların yer aldığı görülmüştür.

Gerçek zamanlı testlerde, bina içerisine yerleştirilmiş farklı jeofon dizinlerine alt kattan dürtü sinyalleri gönderilmiştir. Bu testlerde jeofon verilerinin kaydedilebilmesi için İstanbul Teknik Üniversitesi Advanced Research on Intelligent Systems/Advanced Research on Images and Signals (ARIS) Laboratuvarında geliştirilen Kayıtçı sistemi, ADC (Analog-to-Digital Converter) ve jeofonlar kullanılmıştır. Chan ve SO-TDOA yöntemlerinin gerçek zamanlı verilerle yapılan testlerdeki kestirim sonuçları da çalışmamızda yer almaktadır. Gerçek zamanlı testlerde, SO-TDOA yönteminin konum kestiriminde Chan yöntemine göre daha başarılı sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. Bu testlere ait konum tespit sonuçları grafikler üzerinde sunulmuştur.

İleriki aşamada başarılı sonuç aldığımız SO-TDOA yönteminin yeni yöntemlerle geliştirilmesi planlanmaktadır. Bu sayede, herhangi bir deprem anında kullanıma hazır sistemimiz ile anlık otomatik konum tespit sonuçlarını gösteren sistemin kurulması hedeflenmektedir.

Abstract:
This thesis investigates and develops distributed geophone array techniques for earthquake victim location detection. Test findings are discussed, and the developed and useful methodologies are compared and reviewed. 

During natural disasters like earthquakes, an expert uses headphones to listen to geophone signals and determines the victim's approximate location based on sounds heard. This is how search and rescue operations are now set up. A system that relied just on listening was shown to have shortcomings when taking into account environmental factors in a debris situation. Therefore, the goal of this research is to create an automated system that will help with rescue and search operations by locating people who are buried behind debris.

Geophone sensors have been used in our study to detect seismic signals from victims. Geophones are non-powered, passive sensors. Low-frequency vertical component geophones were selected for this study in order to improve victim movement detection beneath debris. In our earlier research, we created a hardware device for collecting seismic data of three geophone sensors to detect the victim's direction.  However, after observing results of the hardware system, new research investigations for target positioning were conducted. Methods based on received signal strength, angle of arrival, frequency difference of arrival, and time difference of arrival were studied. Following our investigation, Chan and SO-TDOA (Signal of The Measured Time-Difference of Arrival) location detection algorithms based on time difference of arrival were created and their outcomes were compared. To display the location detection results of the methods, an offline interface was also built, which may be utilized for target detection during earthquakes.

During victim search operations, search-and-rescue personnel do area research on debris.  Following that, they carry out rescue operations in the region where the victim was found. Consequently, the region-based victim detection SO-TDOA approach is one of the techniques used in this work. In contrast to previous location predictions, this application uses sub-regional mapping to determine the target's location inside the sensor-containing area. The Delaunay triangulation technique, which divides surfaces into triangular sections and is frequently used in geological research, was chosen for this technique because it allowed us to accomplish target positioning in distributed or geometric arrays.  These Delaunay triangles' centers and edges were taken out for use in the following steps. The following stage involved calculating the regional characteristic vector by measuring the distances between each triangular region's center and the sensors, and calculating the source characteristic vector using the target signal's arrival time at the sensor. These characteristic vectors provide a value indicating the proximity or distance information between the region-sensor and source-sensor.  The problem of different surface seismic signal speeds due to surface differences in debris was resolved by producing a common value independent of speed in these characteristic vectors. The target location region was determined by calculating the Hamming distance between the source characteristic vector of the triangular regions and the regional characteristic vector. The region with the lowest estimated distance was designated as the target location region.

The Chan method, renowned for its performance in multi-sensor arrays and its ability to conduct precise point location detection, is another method we explored. This method offers a computation-free, iterative-free, and high-efficiency approach for solving linear equations derived from sensors' time differences of arrival. It involves two steps: preprocessing and refining of unknown location data obtained from the equations. Accurate location estimates are achieved using maximum likelihood estimation and generalized least squares methods. In our study, the Chan method was selected for comparison with the SO-TDOA method, to observe its performance in distributed sensor arrays, as its effectiveness has been proven in literature. This study also presents simulation results with distributed and geometrically placed sensor arrays using the Chan method, along with real-time results.

In our study, trials and real-time tests of the methods have been conducted. The sensor arrays used in the trials and tests include geophone arrays placed in a square geometry, as well as geophone arrays positioned in a distributed sensor array geometry, taking into account the irregularity of debris.

For the trials, synthetic data with different SNR values, to which white noise has been added, were generated. Monte Carlo tests, where the location is given randomly in each iteration, were performed with 1000 iterations. The results of the Monte Carlo tests for the Chan and SO-TDOA methods have been examined. A color map has been used to investigate the relationship between source locations and the error values of the methods. The color map for two different geometries has been examined.

From our future work, preliminary research and trials for the hybrid system have been conducted. Our hybrid system SO-Chan uses the center points of the triangles found by SO-TDOA as the initial condition for the Chan method, and the location detection has been carried out with the procedural steps of the Chan algorithm. The error values and color map trials of the location detection results of the SO-Chan method have been examined.

The trials have shown that the results vary depending on the methods. It has been found in the trials that noise does not change the error values. When the mean square deviations and standard deviations are calculated in the trials with synthetic data, it has been determined that the Chan method performs location estimation with less error margin in the square sensor geometry compared to SO-TDOA; however, in the distributed sensor array, the performance of the SO-TDOA method was found to be higher. It has been observed that our hybrid SO-Chan method has lower errors in the distributed array than Chan but higher than SO-TDOA; in the square array, it has lower errors than Chan. When examining the color maps, it was seen that the areas with high error in the Chan and SO-Chan methods are around the sensors; in the SO-TDOA method, high errors were located outside the area surrounded by sensors.

In real-time tests, impulse signals were sent from the floor below to different geophone arrays placed inside the building. In these tests, a Recorder system, ADC (Analog-to-Digital Converter), and geophones developed at Istanbul Technical University Advanced Research on Intelligent Systems/Advanced Research on Images and Signals (ARIS) Laboratory were used to record the geophone data. The estimation results of the Chan and SO-TDOA methods with real-time data are also included in our study. In real-time tests, it was observed that the SO-TDOA method gave more successful results in location estimation compared to the Chan method. The location detection results of these tests have been presented on graphs.

This study is partly supported by the Istanbul Technical University BAP (Scientific Research Projects Coordination Unit) under the research project number MÇAP-2023-44493. Future phases aim to enhance the successful SO-TDOA method with new techniques. Particularly, developing a system for three-dimensional location detection, automatic extraction of sensor locations, and potentially using hybrid systems form our future work. The design of a user-friendly interface for our algorithms and their integration with the seismic and acoustic hardware system developed at the ARIS Laboratory are among our upcoming projects. This will enable us to establish a system ready for use in any earthquake situation, capable of displaying instant automatic location detection results.