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摘要：为了消除和减小滑坡变形多点监测中的误差，正确评价滑坡体的工程地质特性及其时效性，采用基于Kalman滤波的决策级融合方法对西南某滑坡变形进行动态分析。在融合监测年间的水平位移和垂直位移数据的基础上，综合判断滑坡体的依时性工程特性。融合结果表明该滑坡体先后经历缓慢变形期、匀速变形期、加速变形期和急剧变形期，表明该滑坡体具有阶段性变化的特点，且降雨入渗是诱发该滑坡发生位移变形的主要因素，结果符合滑坡体变形特征的自然规律。同时修正了传统方法不考虑传感器自身因素的局限性，合理利用融合方法的互补性，消除了部分传感器采集数据的模糊性、不确定性和随机性，证明该方法在滑坡动态变形监测与分析中具有有效性和可行性。
关键词：边坡工程；多传感器系统；Kalman滤波；数据级融合方法；动态变形监测
1 引言
由于地质条件复杂、滑坡类型多样等原因，影响滑坡稳定性的主要因素也不尽相同，为了对其进行较全面的研究与分析，往往在滑坡体上布置不同种类、不同数量的传感器（如GPS监测点、测斜孔、多点位移计等），对滑坡体进行实时动态变形监测，
以掌握滑坡体演化过程的综合信息。滑坡监测点沿顺坡向的水平位移特征能较为直观地反映出滑坡体的工程性态，即滑坡体的工程特性（如稳定性）依时性变化，因此正确分析滑坡体的动态位移特征，是检测其是否安全的重要手段之一。在监测系统中，需要多个传感器从不同方位测量同一指标参数，但这种监测数据会有一定的偏差，这种偏差一方面来自传感器本身的精度，另一方面来自数据处理过程中的数学算法[1]。传统的分类分析方法较为直接，往往局限在单项物理量的分析，缺乏综合的评判和决策[2]。
将Kalman滤波理论应用于滑坡位移监测的数据处理，其实质是建立多个固定的状态方程和量测方程来描述滑坡位移，并对各监测点采集到的水平位移数据进行跟踪滤波去噪，以获得被测对象的一致性描述和解释[11]。工程实例表明，该方法能有效地反映滑坡体的整体工程性态的依时性变化。
2 滑坡位移动态监测模型
2.1位移模型的建立
为便于数学描述，将每一个传感器监测点视为一个运动目标，这样，监测过程可视为对每一个传感器运动轨迹的监测，可用牛顿运动第二定律描述其位移过程[12]：
3 Kalman滤波融合算法
Kalman滤波融合算法是对各传感器单独产生的数据进行合成，它的基础是数据相关，即任何一个传感器都是作为整个融合系统的一个模块。一个传感器不受其它单一传感器的限制，形成一个十分松散的结构，一个传感器“插进”系统，或从系统中“拔除”，不至于影响整个系统的正常工作。即使某一传感器“病了”，也不会将“病”传染给其它传感器乃至整个系统。在滑坡监测系统中，各传感器产生的位移是相关的，可根据有反馈信息结构进行融合。
4 结 论
（1） 将Kalman融合方法应用于滑坡体动态变形监测的数据分析，采用数据级融合方法，融合了2006年7月至2010年2月的水平位移和垂直位移数据，综合判断滑坡体的依时性工程特性。修正了传统方法不考虑传感器自身因素的局限性，合理利用融合方法的互补性，消除了部分传感器采集数据的模糊性、不确定性和随机性。获得了滑坡体工程地质特性的一致性描述和解释。融合结果符合滑坡体变形特征的自然规律。
（2） 基于Kalman多传感器融合理论的方法不仅可以综合提取滑坡体的变形特征、筛选“关键点”，而且可以为滑坡灾害预测预报、滑坡状态模式识别、工程特性变化和灾害数值分析等研究提供一种新的技术方法。
参考文献：
[1]郭科，彭继兵，许强，等.滑坡多点数据融合中的多传感器目标跟踪技术应用[J].
[2]欧阳祖熙，张宗润，丁凯，等.基于3S技术和地面变形观测的三峡库区典型地段滑坡监测系统[J].
[3]胡振涛，刘先省.一种改进的一致性数据融合算法[J].
论文作者:彭鹏1,魏月梅2,胡正凯1
论文发表刊物:《基层建设》2017年第35期
论文发表时间:2018/3/21
标签：滑坡论文; 传感器论文; 位移论文; 方法论文; 数据论文; 动态论文; 工程论文; 《基层建设》2017年第35期论文;