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基本信息
- 項(xiàng)目名稱：
- 集合卡爾曼濾波綜述
- 小類：
- 信息技術(shù)
- 簡(jiǎn)介：
- 在九十年代中期，科學(xué)家提出了集合卡爾曼濾波同化方法的新思路，它將卡爾曼濾波與集合預(yù)報(bào)結(jié)合在一起，形成一種有應(yīng)用前途的卡爾曼濾波的簡(jiǎn)化方法。 集合Kalman濾波同化技術(shù)是一種順序資料四維同法，它由于種種原因集合Kalman濾波在最近幾年才得到廣泛的認(rèn)可，并成為資料同化方法的一個(gè)熱點(diǎn).
- 詳細(xì)介紹：
- 在九十年代中期，科學(xué)家提出了集合卡爾曼濾波同化方法的新思路，它將卡爾曼濾波與集合預(yù)報(bào)結(jié)合在一起，形成一種有應(yīng)用前途的卡爾曼濾波的簡(jiǎn)化方法。由于集合卡爾曼濾波方法不要求發(fā)展切線性和伴隨模式，而且它可以顯式地提供集合預(yù)報(bào)的初始擾動(dòng)，從而成為國(guó)際上資料同化研究的熱點(diǎn)。2003年中國(guó)開始了基于集合卡爾曼濾波的同化方案的前期研究，但沒有形成可以實(shí)際運(yùn)行的系統(tǒng)。 經(jīng)過近十幾年的發(fā)展，集合Kalman濾波作為一種新的資料同化方法，以其獨(dú)特的越性顯示出廣泛的業(yè)務(wù)應(yīng)用前景。集合Kalman濾波同化技術(shù)是一種順序資料四維同法，它由于種種原因集合Kalman濾波在最近幾年才得到廣泛的認(rèn)可，并成為資料同化方法的一個(gè)熱點(diǎn)，這里將比較詳細(xì)的介紹集合Kaiman濾波的理論和發(fā)展。集合Kalman濾波是基于隨機(jī)動(dòng)力預(yù)測(cè)理論發(fā)展而來的，是一個(gè)用蒙特卡羅的短合預(yù)報(bào)方法來估計(jì)預(yù)報(bào)誤差協(xié)方差的四維同化方法.集合Kalman濾波是不需要模式反向積分，不需要預(yù)報(bào)模式的切線性模式和伴隨模式，與四維變分方法相比，更容易實(shí)現(xiàn)，且可移植性強(qiáng)。雖然，集合Kalman濾波早在1994年就己經(jīng)提Kalman濾一種近似，田于計(jì)算量問題等，Kalman濾波在大氣和海洋的資料同化中難以完全實(shí)現(xiàn)，合Kalman濾波在繼承Kalman濾波優(yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上，降低計(jì)算量，并成功的應(yīng)用于非線統(tǒng)。
作品專業(yè)信息
撰寫目的和基本思路
- 由于此技術(shù)有其良好的發(fā)展運(yùn)用前景,但在我國(guó)對(duì)其的研究與運(yùn)用還很不完善,基于此和對(duì)其愛好撰寫了此論文. 首先闡述了此理論,后介紹了其優(yōu)點(diǎn)與發(fā)展趨勢(shì)和在發(fā)展中面臨的問題.
科學(xué)性、先進(jìn)性及獨(dú)特之處
- 集合Kalman濾波是基于隨機(jī)動(dòng)力預(yù)測(cè)理論發(fā)展而來的，是一個(gè)用蒙特卡羅的短合預(yù)報(bào)方法來估計(jì)預(yù)報(bào)誤差協(xié)方差的四維同化方法[1]。不需要模式反向積分，不需要預(yù)報(bào)模式的切線性模式和伴隨模式，與四維變分方法相比，更容易實(shí)現(xiàn)，且可移植性強(qiáng)。集合Kalman濾波在繼承Kalman濾波優(yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上，降低計(jì)算量，并成功的應(yīng)用于非線統(tǒng)。
應(yīng)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義
- 目前，Kalman濾波理論作為一種最重要的最優(yōu)估計(jì)理論被廣泛應(yīng)用于各領(lǐng)域.如慣性導(dǎo)航、制導(dǎo)系統(tǒng)、全球定位系統(tǒng)、目標(biāo)跟蹤、通信與信號(hào)過程、金融、電機(jī)等。
學(xué)術(shù)論文摘要
- 隨著kalman技術(shù)不斷的發(fā)展，一種新的資料同化預(yù)測(cè)方法——集合Kalman濾波正在興起。簡(jiǎn)單地回顧了kalmanl濾波的發(fā)展，探討了集合Kalman濾波的特點(diǎn)。同時(shí)，還介紹了集合Kalman濾波發(fā)展的過程以及指出目前所面臨的問題和未來的發(fā)展趨勢(shì)。
獲獎(jiǎng)情況
- 無
鑒定結(jié)果
- 無
參考文獻(xiàn)
- [01]費(fèi)劍鋒，韓月琪.集合卡爾曼濾波數(shù)據(jù)同化在一維波動(dòng)方程中的應(yīng)用.氣象科技，2005,33(2),109-114 [02] 張愛忠，齊琳琳，紀(jì)飛等.資料同化方法研究進(jìn)展.氣象科技，2005，33(5)，385-389 [03] 高山紅，吳增茂，謝紅琴.Kalman濾波在氣象數(shù)據(jù)同化中的發(fā)展與應(yīng)用.地球科學(xué)進(jìn)-展，2000，15(5)，571-582， [04] 許小永，劉黎平等.集合卡爾曼濾波同化多普勒雷達(dá)資料的數(shù)值試驗(yàn)[l].大氣科學(xué)，2006，(4)，712-728 [05]HMAILL T M. Ensemble-Based Data Assimilation, Workshop on Predictability ECMWF,2002.8.83-105. [06]WHITAKER J S,HAMILL T M. Ensemble Data Assimilation without perturbed observations[J].Mon Wea Rev,130(7):1913–1924.
同類課題研究水平概述
- 這幾年，國(guó)際上已經(jīng)陸續(xù)開展了這方面的研究,盡管集合Kalman濾波同化方法發(fā)展的時(shí)間還較短，但從目前的研究情況來看，這種方法確實(shí)具有很多獨(dú)有的優(yōu)點(diǎn)和巨大的潛力。近年來，國(guó)際上對(duì)集合Kalman濾波的研究急速增加，并且已經(jīng)取得很多可喜的研究成果，隨著研究的深入，有望能和變分方法一樣，成為同化方法的發(fā)展主流
