基于5G技術的地震災害預警通信系統

摘要：針對地震應急通信系統集中式告警誤報率高、傳輸時延大的缺點，開發一種適用于建立在5G網絡的地震災害預警系統，在5G公共通信網絡架構上采用獨立的網絡切片，利用部署在網絡邊緣的分布式服務器之間的聯合計算，快速傳播地震預警信息，達到縮小地震災害告警盲區的目的。通過仿真研究驗證表明相對于傳統集中式地震預警系統，采用5G邊緣計算技術能夠大幅度降低傳輸時延，為構建新型地震災害預警系統奠定基礎。

關鍵詞：地震預警；邊緣計算；5G

一、前言

隨著全球人口的增長和城市化進程，破壞性地震已經成為人類生命和基礎設施的重大威脅[1]。全球對發布地震預警（Earthquake Early Warning，EEW）的需求正在快速增加[2]。通過警告地震可能造成傷害或破壞地區的民眾，EEW已經成為在地震發生時發出告警的最有效工具。根據地震的烈度和震源深度以及EEW系統的傳感器的數量和類型，在當前公共網絡下，警告窗口可以從幾秒鐘到幾十秒鐘不等。研究顯示，即使是幾秒鐘也可能是非常有用的，可以為自動化系統啟動預防性應急措施提供時間，如停止火車盡量減少潛在的脫軌，適當地關閉氣體分配閥門，和有序地關閉大型、重型機械來減少潛在的損失[3]。

截至2023年5月底，我國已累計建成5G基站284.4萬個，成為世界上最大的5G市場。高帶寬、低時延、海量連接作為5G技術的重要特點，正逐漸與各個工業應用領域不斷融合發展。我國部分地區自然災害頻發，為了應對如地震、海嘯、洪水等突發性自然災害的救援善后工作，應急通信的需求增長迅速。如果能夠將5G通信的特點運用于災害預警通信系統中，將提高政府和居民應對自然災害突發事件的能力。

二、我國現有地震預警技術特點

中國的地震預警網是全球規模最大的地震預警系統之一，由中國地震局建設和運營。目前，我國地震預警技術系統包括監測站點、數據傳輸、數據處理、信息發布、信息接收和應急處置等環節[4]。

監測站點：通過地震臺站或簡易烈度計，用于監測獲取地面震動信息，地震預警系統利用該信號對地震的震中、震級、震源深度等進行判定，進而對預警目標區可能引起的地震烈度進行估計。

數據傳輸：各個地震監測站點獲取的地面震動信息需要匯集到預警中心進行數據處理，為保證數據傳輸的高效性，一般采用專線的形式進行傳輸。

數據處理：數據處理軟件是地震預警系統的核心，安裝在地震預警中心服務器上。數據處理軟件對匯集來的監測站點數據進行分析計算，判定地震的震中、震級、震源深度等參數，當預估的烈度超過設定值時，即發出地震預警信息[5]。

信息發布：地震預警信息的發布涉及部門職責、發布區域、信息內容、數據格式以及相關法律責任等方方面面，影響面廣，社會敏感度高，是一項涵蓋了社會管理措施和技術措施的綜合性工作。

信息接收：地震預警信息發布后，要到終端用戶收到時才能起作用。目前運行的地震預警系統大都采用手機短信、手機應用APP、廣播、電視及預警告示屏等專用設備進行信息接收。

應急處置：收到地震預警信息后針對不同情況采取相應措施，實現減少人員傷亡，降低經濟損失的目標，是地震預警系統發揮效用的具體體現。

我國現有公共應急廣播的傳輸示意圖如圖 1 所示。從圖中可以看出涉及多個不同層級，應急消息整體的傳輸時間過長，在對地震預警等時延要求非常嚴格的災害應急通信領域存在無法解決的矛盾。

三、地震預警信息延遲與預警盲區

由于現有地震預警系統包括監測站點、數據傳輸、數據處理、信息發布、信息接收和應急處置等環節，因此，從地震發生到預警信息到達用戶終端必然會有一定的延遲時間。在這個延遲時間內，地震波所傳播的區域即地震預警的盲區，地震預警若盲區過大則失去預警的意義[6]。

現有的地震預警技術模式主要在地震參數測定和信息接收兩個環節產生較多的時間延遲。現有地震預警技術首先需要準確快速地測定地震的震中、震級和震源深度，然后根據地震波衰減模型算出地震可能引起的烈度分布才能做出預警判斷。地震探測儀器一旦檢測到縱波（P波，傳播速度快，破壞力小）后通過專用網絡傳給地震預警中心，計算出地震的震級、烈度、震源深度和震中位置等信息。地震預警系統根據提前設置的閾值，一旦檢測發現破壞性地震已經發生，將在橫波（S波，傳播速度慢，破壞力大）到達地面前通過電視和廣播發出警報[7]。由于目前的電磁通信信息傳播比地震波更快，可以趕在縱波（P波）到達之前發出明確的預警信號，震后不同距離預警時間的計算如圖 2 所示。

在預警信息接收環節，目前采用手機短信、APP、廣播、電視及預警告示屏等專用設備。這類方式一方面存在人群覆蓋性差的問題，另一方面向海量終端用戶同時發送會產生嚴重的通道堵塞。目前預警信息延遲時間一般都長達20～30秒以上，導致預警盲區半徑長達100公里以上（橫波傳播距離）[8]。

四、5G通信系統技術特點

近年來，隨著我國5G通信的快速普及，與以往的移動通信技術相比，5G通信系統使用更為先進的技術，主要表現在以下幾個方面：

1.網絡功能虛擬化（NFV）。允許在通用機器上通過虛擬化技術再現傳統基于硬件的網絡功能（交換機、路由器、防火墻等）的行為。

2.網絡切片（NS）。通過結合SDN和NFV的優勢，可以在一個共同的物理基礎設施上為不同的服務提供具有特定性能的虛擬切片。

3.邊緣計算（MEC）。通過利用NFV技術，MEC允許專用于特定服務的邊緣計算。這種方法有很多優點：（1）允許減少用戶經歷的延遲，因為減少了數據包的傳輸路徑；（2）減少進入網絡的整體流量，從而避免運營商網絡的擁塞。

5G技術的這些特點使其相對4G系統大幅度減少了端到端的傳輸時間，將5G技術運用于地震預警系統中，一旦檢測到發生地震，在破壞性的地震波傳導出來之前能夠快速將地震預警信息大范圍地廣播給附近的用戶，給用戶更多的預警時間。

五、基于5G技術的地震預警通信系統設計

（一）系統設計思路及架構

在某個區域的建筑物中設有智能強地面震動檢測傳感設備（MEMS）。智能強地面震動檢測傳感設備用于采集當前位置的地面震動參數及地理坐標值，并判斷采集的地面震動參數值是否超過預設閾值。當超過預設閾值時，根據采集的地面震動參數及地理坐標值生成強地面震動預警信息短壽命廣播，并向5G網絡發出預警信息短壽命廣播。若接收到3個及以上的基站發出的強地面震動預警信息短壽命廣播，則生成包含當前位置地理坐標值的強地面震動預警信息長壽命廣播，并向公共通信網發出。由于5G通信大幅度提升邊緣計算的能力，減少了地震預警的判斷和傳輸的時延。

（二）5G地震預警通信系統開發

此次設計開發的5G地震預警通信系統采用超低功耗微控制器，提供眾多通信和高性能接口：通過其12位ADC，連接到直接安裝在板上的低噪聲MEMS加速度計，加速度計始終處于活動狀態，以檢測地震產生的高于設計閾值的加速度值。

5G地震預警通信系統同時使用外部低噪聲MEMS加速度計，配備了4通道24位ADC，能夠以100Hz采樣和板載數據處理，盡量減少需要傳輸的數據總量。

系統有以太網接口（支持通過PoE供電）和其他接口來連接更多的外設。除此之外，還提供了在169MHz或868MHz頻段與監控網絡的其他節點無線通信，采用5G技術的地震預警系統如圖3所示。

六、仿真測試結果

為了檢驗不同地震預警系統的預警時間差異，對傳統地震信息集中上傳預警中心的數據進行分析計算和利用5G地震預警系統邊緣計算方式直接對波形數據進行計算后將預警參數上傳的時間進行了比較。這里設置了仿真測試場景，地震烈度為8.0級，震源深度10km，統計在距離震中100km的位置預警所需要的時間，預警所需時間 T 的計算方法如下：

T=Tend-Tstart

其中，T為預警所耗費的總時間，Tstart為預警系統開始計算的時間，Tend為預警系統結束計算的時間。為了保障數據的有效性，分別按照傳統集中方式和應用5G邊緣計算方式各統計了 5組數據，最后不同方式預警時間對比的結果如表 1 所示。

從表1可以看出，采用傳統的預警中心方式集中接收波形數據所花費的總時間是使用5G邊緣計算方式上傳到預警中心所花費時間的4倍左右。對100km的位置區域能夠多出7s以上的時間，對于地震預警來說是非常有效的速度提升。

七、結語

針對地震應急通信系統目前集中式告警誤報率高、傳輸時延大的缺點，開發一種適用于建立在5G網絡的地震災害預警系統，在5G公共通信網絡架構上采用獨立的網絡切片，利用部署在網絡邊緣的分布式服務器之間的聯合計算，快速傳播地震預警信息，達到縮小地震災害告警盲區的目的。仿真結果表明，采用基于5G技術的地震預警通信系統充分用這種去中心化、邊緣計算海量終端用戶同步送達的技術模式，相比傳統的集中式地震預警系統，能夠給終端用戶提供更長時間的預警信息，使地震預警的時效性大大提高。這相比現有的地震預警模式可以較大幅度地縮小地震預警的盲區，對于人民生命財產安全是非常有意義的。

參考文獻

[1] 雷軍.加快運用智能手機、電視等智能終端" 建設我國災害預警等公共服務體系[J].中國科技產業，2020（06）：19.

[2] 何付林. 地震事件快速識別及預警的方法研究[D].廊坊：防災科技學院，2023.

[3] 孫路強，高也，馬超群，等.基于NB-IoT技術的地震預警信息發布終端設備研制[J].震災防御技術，2020，15（04）：821-827.

[4] 陳美蓉，彭朝勇.手機端地震預警研究進展與展望[J].中國地震，2023，39（01）：198-212.

[5] 朱進京. 基于自主決策的高速鐵路地震預警系統的設計及震后行車問題研究[D].北京：中國鐵道科學研究院，2022.

[6] 于海英，馬溫喜，馬新生.PC-MEMS地震數據采集與預警信息傳輸系統研究[J].地震工程與工程振動，2021，41（05）：38-46.

[7] 邱磊.地震預警中地震波識別算法研究及應用[D].廊坊：防災科技學院，2023.

[8] 孫常青，朱振家，潘章容，等.甘肅地震預警測站典型異常波形的頻譜分析[J].地震工程學報，2023，45（03）：614-624.

基金項目：移動通信和物聯網福建省高校工程研究中心開放課題基金（課題編號：Kfkt2022003）

作者單位：福州理工學院，移動通信和物聯網福建省高校工程研究中心

■ 責任編輯：張津平