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承办单位: 贵州大学     

基本信息

项目名称:
集合卡尔曼滤波综述
小类:
信息技术
简介:
在九十年代中期,科学家提出了集合卡尔曼滤波同化方法的新思路,它将卡尔曼滤波与集合预报结合在一起,形成一种有应用前途的卡尔曼滤波的简化方法。 集合Kalman滤波同化技术是一种顺序资料四维同法,它由于种种原因集合Kalman滤波在最近几年才得到广泛的认可,并成为资料同化方法的一个热点.
详细介绍:
在九十年代中期,科学家提出了集合卡尔曼滤波同化方法的新思路,它将卡尔曼滤波与集合预报结合在一起,形成一种有应用前途的卡尔曼滤波的简化方法。由于集合卡尔曼滤波方法不要求发展切线性和伴随模式,而且它可以显式地提供集合预报的初始扰动,从而成为国际上资料同化研究的热点。2003年中国开始了基于集合卡尔曼滤波的同化方案的前期研究,但没有形成可以实际运行的系统。 经过近十几年的发展,集合Kalman滤波作为一种新的资料同化方法,以其独特的越性显示出广泛的业务应用前景。集合Kalman滤波同化技术是一种顺序资料四维同法,它由于种种原因集合Kalman滤波在最近几年才得到广泛的认可,并成为资料同化方法的一个热点,这里将比较详细的介绍集合Kaiman滤波的理论和发展。集合Kalman滤波是基于随机动力预测理论发展而来的,是一个用蒙特卡罗的短合预报方法来估计预报误差协方差的四维同化方法.集合Kalman滤波是不需要模式反向积分,不需要预报模式的切线性模式和伴随模式,与四维变分方法相比,更容易实现,且可移植性强。虽然,集合Kalman滤波早在1994年就己经提Kalman滤一种近似,田于计算量问题等,Kalman滤波在大气和海洋的资料同化中难以完全实现,合Kalman滤波在继承Kalman滤波优点的基础上,降低计算量,并成功的应用于非线统。

作品专业信息

撰写目的和基本思路

由于此技术有其良好的发展运用前景,但在我国对其的研究与运用还很不完善,基于此和对其爱好撰写了此论文. 首先阐述了此理论,后介绍了其优点与发展趋势和在发展中面临的问题.

科学性、先进性及独特之处

集合Kalman滤波是基于随机动力预测理论发展而来的,是一个用蒙特卡罗的短合预报方法来估计预报误差协方差的四维同化方法[1]。不需要模式反向积分,不需要预报模式的切线性模式和伴随模式,与四维变分方法相比,更容易实现,且可移植性强。集合Kalman滤波在继承Kalman滤波优点的基础上,降低计算量,并成功的应用于非线统。

应用价值和现实意义

目前,Kalman滤波理论作为一种最重要的最优估计理论被广泛应用于各领域.如惯性导航、制导系统、全球定位系统、目标跟踪、通信与信号过程、金融、电机等。

学术论文摘要

随着kalman技术不断的发展,一种新的资料同化预测方法——集合Kalman滤波正在兴起。简单地回顾了kalmanl滤波的发展,探讨了集合Kalman滤波的特点。同时,还介绍了集合Kalman滤波发展的过程以及指出目前所面临的问题和未来的发展趋势。

获奖情况

鉴定结果

参考文献

[01]费剑锋,韩月琪.集合卡尔曼滤波数据同化在一维波动方程中的应用.气象科技,2005,33(2),109-114 [02] 张爱忠,齐琳琳,纪飞等.资料同化方法研究进展.气象科技,2005,33(5),385-389 [03] 高山红,吴增茂,谢红琴.Kalman滤波在气象数据同化中的发展与应用.地球科学进-展,2000,15(5),571-582, [04] 许小永,刘黎平等.集合卡尔曼滤波同化多普勒雷达资料的数值试验[l].大气科学,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.

同类课题研究水平概述

这几年,国际上已经陆续开展了这方面的研究,尽管集合Kalman滤波同化方法发展的时间还较短,但从目前的研究情况来看,这种方法确实具有很多独有的优点和巨大的潜力。近年来,国际上对集合Kalman滤波的研究急速增加,并且已经取得很多可喜的研究成果,随着研究的深入,有望能和变分方法一样,成为同化方法的发展主流
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