卡尔曼滤波在瞬变电磁干扰压制中的应用研究

"瞬变电磁法在煤田探测中常面临强电磁干扰的问题，导致采集的二次感应场信号含噪量高，不利于后续解释。本文提出了一种利用卡尔曼滤波技术压制干扰的方法，通过分析衰减曲线的单向衰减特性，有效恢复数据原始信号。实际应用中，该方法被应用于处理受到高压线电磁干扰的煤矿采空区探测数据，处理后的结果与无干扰重测数据对比一致，验证了方法的有效性。" 正文: 在煤田地质与勘探领域，瞬变电磁法（Transient Electromagnetic Method，简称TEM）是一种广泛应用的探测技术，用于探测地下结构，尤其是煤矿采空区。然而，由于煤矿周边通常存在各种电磁干扰源，如高压电线，导致采集的电磁数据噪声严重，对信号的解析带来很大困难。为了克服这一问题，研究人员采用了卡尔曼滤波技术来压制这些干扰。 卡尔曼滤波是一种基于概率统计的递推滤波方法，最初由Rudolf E. Kalman提出，它能有效地估计出系统状态，并在噪声环境中提供最优的估计。在瞬变电磁法数据处理中，卡尔曼滤波能够利用数据间的相关性和先验知识，动态地更新数据估计，从而去除噪声并提取有用信号。 文章中提到，通过分析瞬变电磁法的衰减曲线，可以识别其单向衰减的特征。这种特征是由于地下介质对电磁波的吸收和散射导致的，而干扰信号往往不具备这种规律性。利用卡尔曼滤波，可以根据这些特征对干扰进行区分和抑制，从而恢复数据的真实信号。在实际应用中，研究团队将这种方法应用于受到高压线电磁干扰的煤矿采空区探测数据。经过滤波处理后，获得的结果与高压线断电后重新测量的无干扰数据相比较，两者的解释结果基本一致，这充分表明了卡尔曼滤波在压制电磁干扰和恢复原始信号方面的有效性。 此研究对于提高煤田瞬变电磁探测的精度和可靠性具有重要意义，为干扰环境下数据处理提供了新的解决方案。卡尔曼滤波技术的应用不仅适用于煤矿环境，还可以推广到其他受电磁干扰影响的地球物理探测领域，如城市地下空间探测、矿产资源勘查等。通过不断优化和改进滤波算法，可以进一步提升在复杂电磁环境下的信号处理能力，为地质勘探提供更加准确的地下信息。