Aplicação do método de Kalman a dados geofísicos

O filtro de Kalman é aplicado para filtragem inversa ou problema de deconvolução. Nesta dissertação aplicamos o método de Kalman, considerado como uma outra visão de processamento no domínio do tempo, para separar sinal-ruído em perfil sônico admitido como uma realização de um processo estocástico não estacionário. Em um trabalho futuro estudaremos o problema da deconvolução. A dedução do filtro de Kalman destaca a relação entre o filtro de Kalman e o de Wiener. Estas deduções são baseadas na representação do sistema por variáveis de estado e modelos de processos aleatórios, com a entrada do sistema linear acrescentado com ruído branco. Os resultados ilustrados indicam a aplicabilidade dessa técnica para uma variedade de problemas de processamento de dados geofísicos, por exemplo, ideal para well log. O filtro de Kalman oferece aos geofísicos de exploração informações adicionais para o processamento, problemas de modelamento e a sua solução.

ABSTRACT: The Kalman filter is applied to the inverse filtefing or deconvolution problem. In this dissertation we applied the Kalman method, it is considered like a processament vition on time domain, to separet signal-noise within sonic perfil which is admited like no stationary stochastic process. In next work will survey deconvolution problem. The derivation given of the Kalman filter emphasizes the relationship between the Kalman and Wiener filter. This derivation is based on the modeling of randon processes as the output of linear systems excited by white noise. Ilustrative results indicate the applicability of these tchniques to a variety of geophysical data processing problems, for example the ideal well log teated here. The Kalman filter offters exploration geophysicists addtition insight into processing problem modeling and solution.