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基于集合卡尔曼滤波的帽儿山森林多源LAI产品重建及融合校正方法: 1; 作者包塔娜范文义《浙江农林大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期841-849,共9页; 【目的】现有叶面积指数(LAI)产品大多存在分辨率低、数据异常和精度低等问题,难以满足某些应用需求。因此,本研究提出一种多源LAI数据的融合方法,以减少不同来源数据的差异并提高产品精度。【方法】以帽儿山实验林场的阔叶林和针叶林... 展开更多; 关键词叶面积指数(LAI) MODIS VIIRS PROBA-V 重建集合卡尔曼滤波(enkf) 数据融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于EnKF和RSSI的井下人员跟踪定位研究被引量：1: 2; 作者郭落乐《山西焦煤科技》 2019年第11期47-51,56,共6页; 建立一套精确可靠的井下人员跟踪定位系统对保障人员安全具有十分重要的意义。井下由于环境复杂、人员分散而导致的电磁波衰落和干扰严重影响了人员定位跟踪的精确性,同时,井下人员等定位目标的运动状态常常为非线性也增加了井下人员跟... 展开更多; 关键词井下人员跟踪定位集合卡尔曼滤波算法(enkf) 无线信号接收强度算法(RSSI); 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多源数据融合的土体空间参数不确定性缩减: 3; 作者贾唯龙常鹏飞 +5 位作者李亚军钱铖郭祺李瑞杰傅中志张彬《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期183-191,共9页; 土体参数存在空间变异性,导致结构响应具有不确定性。忽视这种不确定性或采用偏差参数可能导致工程安全问题,甚至引发工程灾害。现场测量数据可用于改进对基坑开挖等岩土工程中结构响应的估计,通过SPT等直接测量方法得到的勘察数据与土... 展开更多; 关键词空间变异性多源数据融合反演分析集合卡尔曼滤波器(enkf) Kriging法不确定性缩减随机场; 在线阅读下载PDF 职称材料

平坦地形条件下改进RPF的TAN方法: 4; 作者丁鹏程向红 +2 位作者杨申申王磊沈丹《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期787-794,共8页; 针对地形辅助导航系统中递归地形匹配方法在平坦地形条件下位置估计鲁棒性差的问题,提出了一种基于集合卡尔曼滤波和正则化粒子滤波(RPF)的地形匹配方法。首先分别以航行器的水平位置分量和多波束声纳的高程测量值作为地形匹配系统的状... 展开更多; 关键词惯性导航地形辅助导航集合卡尔曼滤波粒子滤波器; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于InSAR与多源数据融合的堆石坝外观变形重构被引量：7: 5; 作者郭承乾马刚 +3 位作者梅江洲张贵科李宏璧周伟《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期347-355,共9页; 为了满足200~300 m级堆石坝变形监测的需求,弥补利用单轨道合成孔径雷达(SAR)数据只能测得地物视线向与方位向二维变形的不足,基于集合卡尔曼滤波将合成孔径雷达干涉(InSAR)观测与常规点式监测数据进行跨尺度融合,提高堆石坝外观变形的... 展开更多; 关键词堆石坝数据融合合成孔径雷达干涉(InSAR) 集合卡尔曼滤波(enkf) 变形重构; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SODA方法的HyMOD模型不确定性分析被引量：1: 6; 作者李帅文小浩杜涛《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2017年第9期6-13,23,共9页; 为了改进水文建模过程中的不确定性处理,采用一种融合全局优化和数据同化(Simultaneous Optimization and Data Assimilation,SODA)的混合框架,对Hy MOD模型进行了不确定性分析,并与经典SCEM-UA方法进行了比较。SODA方法具有如下特点:(1... 展开更多; 关键词 SODA HyMOD模型水文模型不确定性 SCEM-UA 集合卡尔曼滤波(enkf); 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于集合卡尔曼滤波的帽儿山森林多源LAI产品重建及融合校正方法: 1; 作者包塔娜范文义; 机构东北林业大学林学院东北林业大学森林生态系统可持续经营教育部重点实验室; 出处《浙江农林大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期841-849,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(31971654)。; 文摘【目的】现有叶面积指数(LAI)产品大多存在分辨率低、数据异常和精度低等问题,难以满足某些应用需求。因此,本研究提出一种多源LAI数据的融合方法,以减少不同来源数据的差异并提高产品精度。【方法】以帽儿山实验林场的阔叶林和针叶林区域为研究区,基于2017年的MODIS、VIIRS和PROBA-V的LAI产品,利用多年LAI数据作为先验知识建立LAI背景库修正低质量数据,对3种LAI数据集进行混合像元分解的降尺度处理,基于Sentinel-2反射率产品耦合集合卡尔曼滤波(EnKF)算法、LAI动态模型和辐射传输模型进行数据同化,最后对同化后的3种LAI数据进行赋权融合,使用实测数据进行精度评价。【结果】在阔叶林,同化后的MODIS、VIIRS和PROBA-V LAI与实测数据的相关系数分别为0.59、0.56和0.62,比原始数据提升了0.57、0.52和0.57;均方根误差分别为0.37、0.31和0.14,比原始数据减小了1.23、1.69和1.06。在针叶林,同化后的MODIS、VIIRS和PROBA-V LAI与实测数据的相关系数分别为0.59、0.49和0.56,比原始数据提升了0.52、0.30和0.40;均方根误差分别为0.24、0.28和0.19,比原始数据减小了1.22、0.67和1.35。通过融合方法,阔叶林LAI和针叶林LAI的相关系数分别为0.83和0.76,比同化后数据的相关性更高;均方根误差分别为0.15和0.13,比同化后数据的误差更小。【结论】通过数据同化提升了3种LAI产品精度,融合后LAI较同化后单一LAI具有更高的精度和可靠性。; 关键词叶面积指数(LAI) MODIS VIIRS PROBA-V 重建集合卡尔曼滤波(enkf) 数据融合; Keywords leaf area index(LAI) MODIS VIIRS PROBA-V reconstruction ensemble Kalman filter(enkf) data fusion; 分类号 S758 [农业科学—森林经理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于EnKF和RSSI的井下人员跟踪定位研究被引量：1: 2; 作者郭落乐; 机构晋城煤业集团寺河矿; 出处《山西焦煤科技》 2019年第11期47-51,56,共6页; 文摘建立一套精确可靠的井下人员跟踪定位系统对保障人员安全具有十分重要的意义。井下由于环境复杂、人员分散而导致的电磁波衰落和干扰严重影响了人员定位跟踪的精确性,同时,井下人员等定位目标的运动状态常常为非线性也增加了井下人员跟踪定位的难度。提出了结合集合卡尔曼滤波(EnKF)与无线信号接收强度(RSSI)定位算法的井下人员跟踪定位的方法,将RSSI定位结果作为观测值,通过集合卡尔曼滤波算法结合运动模型可减小定位的随机误差,达到提高定位精确性的目的。模拟实验结果表明:该方法在线性与非线性运动目标的定位中均可取得良好效果,具有较强的实用性。; 关键词井下人员跟踪定位集合卡尔曼滤波算法(enkf) 无线信号接收强度算法(RSSI); Keywords Underground personnel tracking and positioning Ensemble Kalman filtering enkf algorithm RSSI algorithm Wireless receiving signal strength; 分类号 TD679 [矿业工程—矿山机电]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多源数据融合的土体空间参数不确定性缩减: 3; 作者贾唯龙常鹏飞李亚军钱铖郭祺李瑞杰傅中志张彬; 机构中国地质大学(北京)工程技术学院自然资源部重大工程地质安全风险防控工程技术创新中心山西省煤炭地质物探测绘院有限公司山西路桥第三工程有限公司南京水利科学研究院; 出处《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期183-191,共9页; 基金资源环境与灾害监测山西省重点实验室开放课题(2023-S01) 中央高校基本科研业务费项目(2652019321)。; 文摘土体参数存在空间变异性,导致结构响应具有不确定性。忽视这种不确定性或采用偏差参数可能导致工程安全问题,甚至引发工程灾害。现场测量数据可用于改进对基坑开挖等岩土工程中结构响应的估计,通过SPT等直接测量方法得到的勘察数据与土体刚度参数直接相关,在这些数据的基础上,基于Kriging法约束随机场的条件模拟可用于改进对参数空间分布的估计。此外,当监测数据与位移等土体结构性能或响应相关时,利用集合卡尔曼滤波器(EnKF)反分析也可降低土体参数的不确定性。本文采用多源数据融合的形式将直接和间接两种方法结合在一起进行土体开挖分析,结果表明:两种方法结合使用可以显著降低土体参数的不确定性,从而降低结构响应中的不确定性。; 关键词空间变异性多源数据融合反演分析集合卡尔曼滤波器(enkf) Kriging法不确定性缩减随机场; Keywords spatial variability multi-source data fusion inverse analysis enkf Kriging uncertainty reduction random field; 分类号 TU43 [建筑科学—岩土工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名平坦地形条件下改进RPF的TAN方法: 4; 作者丁鹏程向红杨申申王磊沈丹; 机构中国船舶科学研究中心深海载人装备国家重点实验室深海技术科学太湖实验室东南大学仪器科学与工程学院; 出处《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期787-794,共8页; 基金国家重点研发计划(2022YFC2806704)。; 文摘针对地形辅助导航系统中递归地形匹配方法在平坦地形条件下位置估计鲁棒性差的问题,提出了一种基于集合卡尔曼滤波和正则化粒子滤波(RPF)的地形匹配方法。首先分别以航行器的水平位置分量和多波束声纳的高程测量值作为地形匹配系统的状态量和观测量,然后采用基于投影的方案补偿航行器姿态变化导致的测深误差,最后利用集合卡尔曼滤波器更新RPF中的条件建议分布以实现递归地形匹配。通过船载湖试数据评估了改进RPF在不同初始匹配位置误差条件下的地形匹配跟踪性能,结果表明:所提地形匹配滤波器能始终保持有界的定位误差,位置跟踪精度和置信区间估计性能较高,在10 m分辨率的先验数字地形图中地形匹配误差均值小于2个网格。; 关键词惯性导航地形辅助导航集合卡尔曼滤波粒子滤波器; Keywords inertial navigation terrain aided navigation ensemble Kalman filter particle filter; 分类号 U666.1 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于InSAR与多源数据融合的堆石坝外观变形重构被引量：7: 5; 作者郭承乾马刚梅江洲张贵科李宏璧周伟; 机构武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室武汉大学水工岩石力学教育部重点实验室雅砻江流域水电开发有限公司; 出处《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期347-355,共9页; 基金国家重点研发计划资助项目(2018YFC1508503) 国家自然科学基金资助项目(52179141,U1865204) 雅砻江流域水电开发有限公司资助项目(0023-20XJ0011)。; 文摘为了满足200~300 m级堆石坝变形监测的需求,弥补利用单轨道合成孔径雷达(SAR)数据只能测得地物视线向与方位向二维变形的不足,基于集合卡尔曼滤波将合成孔径雷达干涉(InSAR)观测与常规点式监测数据进行跨尺度融合,提高堆石坝外观变形的监测精度;利用多维度监测数据,重构堆石坝外观变形场.以水布垭面板堆石坝为例进行研究,结果表明,多源数据融合能够实现"大范围、低精度、高效率"的新型监测技术与"离散点、高精度、低效率"的常规监测技术的优势互补.基于多维度监测数据重构外观变形场能够全面地掌握堆石坝的整体变形性态,降低单维度监测结果对实际变形漏判或误判的可能性.该方法可以用于库岸边坡的变形监测和变形场重构.; 关键词堆石坝数据融合合成孔径雷达干涉(InSAR) 集合卡尔曼滤波(enkf) 变形重构; Keywords rockfill dam data fusion interferometric synthetic aperture radar(InSAR) ensemble Kalman filter(enkf) deformation reconstruction; 分类号 TV641 [水利工程—水利水电工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SODA方法的HyMOD模型不确定性分析被引量：1: 6; 作者李帅文小浩杜涛; 机构中国长江三峡集团公司三峡枢纽建设运行管理局华中科技大学水电与数字化工程学院长江水利委员会水文局; 出处《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2017年第9期6-13,23,共9页; 基金国家重点研发计划项目(2016YFC0402306-01) 国家自然科学基金项目(51539009); 文摘为了改进水文建模过程中的不确定性处理,采用一种融合全局优化和数据同化(Simultaneous Optimization and Data Assimilation,SODA)的混合框架,对Hy MOD模型进行了不确定性分析,并与经典SCEM-UA方法进行了比较。SODA方法具有如下特点:(1)具备较高的参数搜索效率和寻优能力;(2)明确考虑包括输入、输出、参数以及模型结构在内的重要不确定性来源。SODA方法在渭河流域的实例应用结果表明:与SCEM-UA方法相比,SODA方法不仅显著提高了预报精度,而且推求出了性质更为优良的预报区间。SODA方法的成功应用,有助于模型概念的改进及对水文系统功能的理解。; 关键词 SODA HyMOD模型水文模型不确定性 SCEM-UA 集合卡尔曼滤波(enkf); Keywords simultaneous optimization and data assimilation （SODA） HyMOD hydrological modeling uncertainty Shuffled Complex Evolution Metropolis-University of Arizona （SCEM-UA） Ensemble Kalman Filter（enkf）; 分类号 P333 [天文地球—水文科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于集合卡尔曼滤波的帽儿山森林多源LAI产品重建及融合校正方法	包塔娜范文义	《浙江农林大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于EnKF和RSSI的井下人员跟踪定位研究	郭落乐	《山西焦煤科技》	2019	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于多源数据融合的土体空间参数不确定性缩减	贾唯龙常鹏飞李亚军钱铖郭祺李瑞杰傅中志张彬	《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	平坦地形条件下改进RPF的TAN方法	丁鹏程向红杨申申王磊沈丹	《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于InSAR与多源数据融合的堆石坝外观变形重构	郭承乾马刚梅江洲张贵科李宏璧周伟	《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	7	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于SODA方法的HyMOD模型不确定性分析	李帅文小浩杜涛	《长江科学院院报》 CSCD 北大核心	2017	1	在线阅读下载PDF 职称材料