煤矿井下钻孔雷达信号智能化滤波方法研究

张军; 张鹏; 赵朋朋; 王霄菲; 邓立博; 王智聪

doi:10.13301/j.cnki.ct.2026.01.035

煤炭技术 ›› 2026, Vol. 45 ›› Issue (1) : 196 -200. DOI: 10.13301/j.cnki.ct.2026.01.035

煤矿井下钻孔雷达信号智能化滤波方法研究

张军, 张鹏, 赵朋朋, 王霄菲, 邓立博, 王智聪

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摘要

煤矿井下复杂的地质环境和强电磁干扰，导致钻孔雷达信号信噪比低、有效信息提取困难，严重制约地质构造探测精度。传统滤波方法因模型假设局限性和自适应能力不足，难以有效应对井下非平稳、非线性噪声干扰。本文提出一种基于卷积神经网络计算技术的智能化滤波方法，融合自适应变分模态分解方法，实现噪声与有效信号的高效分离。通过自适应变分模态分解对原始信号进行本征模态分解，抑制高频噪声干扰；构建多尺度注意力残差网络，提取信号时频域深层特征，增强有效反射波的边缘信息保留能力。实验结果表明，与传统小波滤波和卡尔曼滤波方法相比，本文方法在信噪比和均方根误差指标上均有效有提升，计算效率满足井下实时处理需求。