Intruder detection using seismic sensor network

Abstract

İnsan-araç algılaması ve sınıflandırması yapabilen, düşük güçlü tüketimine sahip sismik detektör ve sınıflandırma sistemi, iki farklı alarm iletme yöntemiyle tasarlanmıştır. Bu alarm iletme yöntemlerinden biri; içinde geophone sensörü kullanılan WCA isimli tipik bir kablosuz sensör ağı uygulamasıdır. Diğeri ise SAA olarak adlandırılan ve alarmların güç tüketimindeki degişimle iletildigi bir uygulamadır. Uygulamaların; alarm tetikleme, yüksek kazançlı kuvvetlendirme, gürültü filtreleme ve güç çevrimi gibi özellikleri, tek bir sensör kartı üzerinde konumlanacak şekilde tasarlanmıştır. Sensör kartın üretiminden sonra, sınıflandırma ile alakalı çalışmalarda kullanmak üzere, sahadan bol miktarda veri toplanmıştır. Ayrıca, kablosuz sensör ağı teorisine uygun bir sinyal işleme algoritması tasarlanıp bu algoritmanın performans ölçümleri yapılmıştır.

A low-power seismic detector and classifier system with two different alarm transmitting method was designed and implemented which was able to detect footsteps of human and vehicle. One of these alarm transmitting methods called WCA (Wireless Communication Application) is a typical wireless sensor network application in which geophone sensor is used. The other one is called SAA (Stand-Alone Application) is an application in which alarms are transmitted with the change in power consumption. The features of these applications such as; alarm triggering, high-gain amplification, noise cancellation and power conversion are designed and manufactured on a single sensor board. After the productions of sensor board, varieties of data are collected from the fields to use in classify the intruders. A signal processing algorithm which is suitable for wireless sensor network theory is designed and the performance of the algorithm is measured.