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重力数据探测地下目标的贝叶斯方法研究

Bayesian Method for Detecting Subsurface Targets Using Gravity Data
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摘要 针对地下目标空间位置和形状均未知的情况,基于重力数据,分别以区域测量和线测量2种场景进行建模分析,研究贝叶斯推断用于地下目标探测的效果。结果表明,将贝叶斯推断用于重力梯度探测,比微重力探测更具优势,能有效反演出目标的未知参数。 Based on gravity data,with aims to evaluate the effectiveness of Bayesian inference for subsurface target detection in situations where the spatial position and shape of underground targets are unknown,we perform modeling and analysis in terms of regional measurement and line measurement scenarios.The results show that Bayesian method for gravity gradient detection outperforms microgravity detection and can lead to a good parameter prediction quality.
作者 黄佳喜 边少锋 纪兵 HUANG Jiaxi;BIAN Shaofeng;JI Bing(Department of Electrical Engineering,Naval University of Engineering,717 Jiefang Road,Wuhan 430033,China;Key Laboratory of Geological Survey and Evaluation of Ministry of Education,China University of Geosciences,388 Lumo Road,Wuhan 430074,China)
出处 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第2期154-159,176,共7页 Journal of Geodesy and Geodynamics
基金 国家自然科学基金(41971416,42122025,42074010)。
关键词 地下目标探测 重力异常 重力梯度 贝叶斯推断 最高密度区间 subsurface target detection gravity anomaly gravity gradient Bayesian inference highest density interval(HDI)
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参考文献2

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