基于联邦Kalman技术综合提取滑坡监测信息

孙 波，李计钢，罗文强

（中国地质大学数学与物理学院，武汉 430074）

基于联邦Kalman技术综合提取滑坡监测信息

孙 波，李计钢，罗文强

（中国地质大学数学与物理学院，武汉 430074）

目前，对滑坡的监测往往是在滑坡体上布置多个监测点，为了充分利用所有的监测数据，提高滑坡预报预测的可靠性，提出采用无重置联邦Kalman滤波技术对滑坡的监测信息进行综合提取并给出一致性描述。该方法具有容错性高、计算量小等特点。实例分析表明：利用该方法对滑坡多传感器监测数据进行融合是可行的。

联邦卡尔曼滤波；信息提取；滑坡；监测数据

1 研究背景

滑坡是一种由外界环境和重力共同作用而引起的地壳表层斜坡滑动的一种自然现象。滑坡体的变形演化不仅受滑坡体所在的地质环境所控制，也受到如降雨、地震、人类工程活动等外界因素的影响，因此滑坡的演化是一个受多因素影响的复杂过程。目前对滑坡体的监测，是通过在滑坡体上布置多个监测点，获得监测时间序列。传统的滑坡预测预报方法存在如下缺点：①不能很好地剔除影响滑坡预测预报的虚假噪声，②只能利用滑坡体上的某一个监测点上的位移时间序列对滑坡发生时间进行预测预报，③不能充分利用滑坡多方面的监测信息等。因此，不能很好地判断出滑坡的发展趋势，预报的准确率较低。近些年，随着多传感器数据融合技术在军事上的成功应用，该技术在其它领域也得到广泛的应用。……