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小集合数条件下的数据同化策略研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于集合的数据同化方法近年来得到广泛的重视和研究,已经逐步实验在业务大气数据同化系统中来替代变分类方法。集合Kalman滤波方法高度依赖于集合的大小,集合数过小会带来欠采样,协方差低估,滤波发散和远距离的虚假相关等问题。局地化技术可以有效改善小集合带来的相关问题。在Lorenz-96模型的基础上,研究有无局地化的效果差异,探讨小集合条件下的局地化技术的优劣性;提出一种基于功率谱密度(PSD)判断集合数据同化效果的办法。实验证明:在有限集合数下,采用Kalman增益值和PSD可以评价同化效果,结合局地化技术,可以获得效率更高的同化算法。 相似文献
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在目标跟踪测量中,由于各种噪声的影响,Kalman滤波算法对野值数据的估计经常出现较大误差,直接影响了定位结果.修正增益的滤波方法在野值相对较小的情况下误差不能有效的识别.为此,提出残差权重自适应抗野值的Kalman滤波方法,该方法能明显的降低野值对定位结果的影响,对实测数据的仿真结果表明了该方法的有效性,满足试验要求. 相似文献
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本文提出一种新的性能鲁棒滤波增益的设计方法,即设计滤波增益,使得当系统噪声强度不确定时,系统每个状态的误差稳态值都不大于预先的旨定值,并举说明这种设计方法的直接性与简单性。 相似文献
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用偏差分离估计的鲁棒Kalman滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文针对带模型误差系统,利用偏差分离估计提出了一种鲁棒Kalman滤波算法,并给出了该算法的渐近稳定条件。仿真结果表明本文算法是有效的。 相似文献
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本文提出一种新的性能鲁棒滤波增益的设计方法,即设计滤波增益,使得当系统噪声强度不确定时,系统每个状态的误差方差稳态值都不大于预先指定值,并举例说明这种设计方法的直接性与简单性. 相似文献
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带观测滞后和不确定噪声方差的多智能体传感网络鲁棒序贯协方差交叉融合Kalman滤波 总被引:1,自引:0,他引:1
针对带观测滞后和不确定噪声方差的分簇多智能体传感网络系统,研究鲁棒序贯协方差交叉融合Kalman滤波器的设计问题.应用最邻近法则,传感网络被分成簇.应用极大极小鲁棒估计原理,基于带噪声方差最差保守上界的最差保守传感网络系统,提出了两级序贯协方差交叉(SCI)融合鲁棒稳态Kalman滤波器,可减小通信和计算负担并节省能量,且保证实际滤波误差方差有一个最小保守上界.一种Lyapunov方程方法被提出用于证明局部和融合滤波器的鲁棒性.提出了鲁棒精度的概念且证明了局部和融合鲁棒Kalman滤波器的鲁棒精度关系.证明全局SCI融合器的鲁棒精度高于每簇SCI融合器的精度且两者的鲁棒精度都高于每个局部鲁棒滤波器的精度.一个跟踪系统的仿真例子证明了鲁棒性和鲁棒精度关系. 相似文献
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尽管DEnKF同化不会引入观测采样误差,但小集合仍会造成背景误差协方差矩阵存在伪相关,出现滤波发散。为了减少小集合对数据同化结果的影响,结合Lorenz96模型和DEnKF同化方案分析了协方差局地化和协方差膨胀方法对背景误差协方差矩阵、增益矩阵及同化结果的影响。实验表明:协方差局地化方法能消除背景误差协方差矩阵和增益矩阵中的伪相关,增大背景误差协方差矩阵的秩,有助于滤波算法收敛到真实解;而协方差膨胀方法不能消除背景误差协方差矩阵和增益矩阵中的伪相关,只能改善在每个同化周期内背景误差协方差系统性被低估的现象;同化过程中采用合适的局地化半径和方差膨胀因子能够较好地改善同化结果的精度。 相似文献