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基于卡尔曼滤波的信息融合技术在区域化探异常综合评价中的应用探索 总被引:5,自引:0,他引:5
在地球化学综合异常评价中,首次使用基于卡尔曼滤波的信息融合技术,对具有复杂地质地貌特征的西藏恒星错测区1∶50000水系沉积物测量的异常数据进行综合异常评价解释,该方法是把测区的地球化学元素视为多个传感器,将各地球化学元素的异常数据利用集中式多传感器卡尔曼滤波算法进行信息融合,绘制了综合异常图,并对恒星错测区进行了综合异常评价。综合异常图显示结果表明,该方法不同于传统意义上对各单元素异常的机械叠合,基本上消除了无成矿意义上的假异常,而且使致矿异常更为集中,异常形态表现为圈闭良好的椭圆状或圆状,综合异常形态清晰,得到的异常与测区内发现和评价的矿产基本一致。这表明采用基于卡尔曼滤波的信息融合技术处理综合异常的方法较传统方法更行之有效。 相似文献
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将滑坡的监测视为机动目标的跟踪问题,基于传统机动目标跟踪算法的不足,首次引入交互多模算法对滑坡监测数据进行处理。最后在此基础上给出了一种卡尔曼滤波平滑算法,实例仿真结果说明了其有效性。 相似文献
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应用多传感器多模型融合技术提取滑坡综合信息 总被引:1,自引:0,他引:1
大型滑坡监测时往往会在同一个滑坡体的不同部位布置多个监测点,以了解和控制其整体变形状况。但目前的滑坡预测预报模型只能一次使用一个监测序列。为了充分利用滑坡各个监测点的监测信息进行滑坡预测预报,论文提出了利用多传感器多模型融合技术,从滑坡体多个监测序列中提取滑坡综合监测信息的数学方法。 相似文献
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