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数据同化系统中的集合时间局地化鲁棒滤波方法
被引量：
1
1
作者
摆玉龙
张转花
马明芳
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期114-120,共7页
针对传统的卡尔曼滤波方法对不确定因素不具备鲁棒性问题,在集合鲁棒滤波的基础上,提出一种从观测角度构建优化数据同化的方法,称之为放大观测协方差矩阵的集合时间局地化鲁棒滤波,并推导了新方法的算法准则和递归公式。利用非线性系统L...
针对传统的卡尔曼滤波方法对不确定因素不具备鲁棒性问题,在集合鲁棒滤波的基础上,提出一种从观测角度构建优化数据同化的方法,称之为放大观测协方差矩阵的集合时间局地化鲁棒滤波,并推导了新方法的算法准则和递归公式。利用非线性系统Lorenz-96模型,基于性能水平系数、驱动参数、观测数目和集合数目变化的条件,对新方法和集合卡尔曼滤波方法的鲁棒性和同化精度进行比较。结果表明:集合卡尔曼滤波方法的均方根误差大于时间局地化鲁棒滤波的;在观测数或集合数较少的情况下,集合卡尔曼滤波出现了滤波发散问题,而鲁棒滤波的均方根误差波动较小;相较于传统的集合卡尔曼滤波算法,观测角度构建的时间局地化的H_∞滤波方法对系统参数的变化更具鲁棒性,滤波精度更高。
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关键词
数据同化
集合鲁棒滤波
观测协方差
Lorenz-96模型
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职称材料
题名
数据同化系统中的集合时间局地化鲁棒滤波方法
被引量：
1
1
作者
摆玉龙
张转花
马明芳
机构
西北师范大学物理与电子工程学院
出处
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期114-120,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(41461078
41061038)
文摘
针对传统的卡尔曼滤波方法对不确定因素不具备鲁棒性问题,在集合鲁棒滤波的基础上,提出一种从观测角度构建优化数据同化的方法,称之为放大观测协方差矩阵的集合时间局地化鲁棒滤波,并推导了新方法的算法准则和递归公式。利用非线性系统Lorenz-96模型,基于性能水平系数、驱动参数、观测数目和集合数目变化的条件,对新方法和集合卡尔曼滤波方法的鲁棒性和同化精度进行比较。结果表明:集合卡尔曼滤波方法的均方根误差大于时间局地化鲁棒滤波的;在观测数或集合数较少的情况下,集合卡尔曼滤波出现了滤波发散问题,而鲁棒滤波的均方根误差波动较小;相较于传统的集合卡尔曼滤波算法,观测角度构建的时间局地化的H_∞滤波方法对系统参数的变化更具鲁棒性,滤波精度更高。
关键词
数据同化
集合鲁棒滤波
观测协方差
Lorenz-96模型
Keywords
data assimilation
ensemble robust filtering
observation covariance
Lorenz - 96 model
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
数据同化系统中的集合时间局地化鲁棒滤波方法
摆玉龙
张转花
马明芳
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
1
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