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基于集合Kalman滤波的中长期径流预报 被引量:5
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作者 刘源 纪昌明 +4 位作者 马皓宇 王弋 张验科 马秋梅 杨涵 《水资源保护》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期93-99,共7页
为降低中长期径流预报的不确定性,增加水电站水库的发电效益,针对现有方法侧重于提高单一预报模型确定性预报结果的准确性以降低径流预报不确定性的问题,提出一种基于集合Kalman滤波的入库径流确定性预报方法。以旬为预见期的锦西水库... 为降低中长期径流预报的不确定性,增加水电站水库的发电效益,针对现有方法侧重于提高单一预报模型确定性预报结果的准确性以降低径流预报不确定性的问题,提出一种基于集合Kalman滤波的入库径流确定性预报方法。以旬为预见期的锦西水库实例验证结果表明:相比传统的单一预报模型和传统的信息融合预报模型,基于集合Kalman滤波的中长期径流预报可使RMSE降低4.78 m^(3)/s,合格率可提高0.56%,且更有效地降低了汛期预报的不确定性,得到了更加准确、可靠的确定性径流预报结果,可为开展流域梯级水电站优化调度提供技术支持。 展开更多
关键词 中长期径流预报 数据融合 集合kalman滤波 锦西水库
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基于EnKF的水光互补系统适应性调度规则敏感性分析
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作者 李赫 张圣杰 +1 位作者 丁雨婷 左其亭 《华北水利水电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2024年第5期1-14,共14页
水光互补是解决电力能源供应问题、构建低碳能源体系、实现“双碳”目标的重要举措。采用集合卡尔曼滤波对线性调度函数的参数进行动态更新,构建了水光互补中长期适应性调度规则,并以龙羊峡水光互补电站为研究对象,在同化过程中引入预... 水光互补是解决电力能源供应问题、构建低碳能源体系、实现“双碳”目标的重要举措。采用集合卡尔曼滤波对线性调度函数的参数进行动态更新,构建了水光互补中长期适应性调度规则,并以龙羊峡水光互补电站为研究对象,在同化过程中引入预测误差、观测误差及集合规模3个不确定性参数,分析了不确定性参数取值对模型时变参数和运行结果的影响,并对参数的敏感性进行了定性分析。结果表明,预测误差、观测误差及集合规模对模型时变参数和运行结果没有显著影响,三者均不是敏感性参数。研究结果可为集合卡尔曼滤波参数不确定性分析及多能互补系统适应性调度研究提供参考。 展开更多
关键词 集合卡尔曼滤波 水光互补 变化环境 适应性调度 敏感性分析
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基于EnKF的高温气井钻进中井筒传热模型研究
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作者 彭涛 李白雪 +2 位作者 钱会 王静 张菲菲 《西安石油大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第6期130-139,共10页
深层气井钻进过程中,受到施工扰动和深层复杂地质条件的影响,现有方法很难准确描述井筒内的温压场变化。鉴于随钻实时监测和异常工况预警对精确描述温度场的迫切需求,使用集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)和全井段传热分析... 深层气井钻进过程中,受到施工扰动和深层复杂地质条件的影响,现有方法很难准确描述井筒内的温压场变化。鉴于随钻实时监测和异常工况预警对精确描述温度场的迫切需求,使用集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)和全井段传热分析相结合的方法,将实钻数据与传热模型融合同化,建立了一种适用于川西盆地高温气井井筒实时温度场监测和自修正分析的模型,并加以实例验证。结果表明:基于EnKF同化后的输出值及各项热温参数会随着测点迭代,修正结果逐渐精确。自修正技术在钻井井筒传热实时监测作业中的应用,提高了井下温压监测的准确度,可以满足更多钻井工况。 展开更多
关键词 随钻实时监测 井筒传热模型 状态估计 集合卡尔曼滤波 数据同化
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地下水位预测:集合卡尔曼滤波(EnKF)应用概述 被引量:8
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作者 沈晔 李海涛 +1 位作者 黎涛 李文鹏 《水文地质工程地质》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期21-24,共4页
以地下水数值模型为例,分析了集合卡尔曼滤波在进行数据融合时的基本原理和步骤。根据集合卡尔曼滤波的实际功能,并结合中国地下水监测的实际状况,分析了集合卡尔曼滤波在地下水位预测中的应用前景:认为在未来地下水位预报预警工作中,... 以地下水数值模型为例,分析了集合卡尔曼滤波在进行数据融合时的基本原理和步骤。根据集合卡尔曼滤波的实际功能,并结合中国地下水监测的实际状况,分析了集合卡尔曼滤波在地下水位预测中的应用前景:认为在未来地下水位预报预警工作中,利用集合卡尔曼滤波技术提高地下水位预测的准确性,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 集合卡尔曼滤波(enkf) 地下水位 预测 数值模拟
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集合Kalman滤波在土壤湿度同化中的应用 被引量:18
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作者 张生雷 谢正辉 +1 位作者 师春香 陈锋 《大气科学》 CSCD 北大核心 2008年第6期1419-1430,共12页
基于非饱和土壤水模型和集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,简称EnKF)并结合陆面水文模型——可变下渗能力模型(Variable Infiltration Capacity,简称VIC模型)发展了一个土壤湿度同化方案。利用1998年6~8月淮河流域能量和水... 基于非饱和土壤水模型和集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,简称EnKF)并结合陆面水文模型——可变下渗能力模型(Variable Infiltration Capacity,简称VIC模型)发展了一个土壤湿度同化方案。利用1998年6~8月淮河流域能量和水循环试验(HUBEX)项目外场观测试验区——史灌河流域梅山站土壤湿度逐日观测资料及1986~1993年合肥和南阳两站点的土壤湿度旬观测资料进行同化试验,结果表明该同化方案能完整估计土壤湿度廓线,同化的土壤湿度与观测资料基本吻合,反映了土壤湿度的日、旬、月、季变化,同化方案是合理的。与基于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,简称EKF)的土壤湿度同化方案的结果比较,基于EnKF的土壤湿度同化方案易于实现,且通过选择恰当的集合样本数其同化效果总体上略优于EKF同化方案,但前者同化时需要花费较多的计算时间。 展开更多
关键词 陆面数据同化 土壤湿度 集合卡尔曼滤波 扩展卡尔曼滤波 VIC模型
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黄海海雾短时临近预报中云水路径的EnKF同化研究 被引量:7
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作者 高小雨 高山红 《海洋与湖沼》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期248-260,共13页
在海雾的短时临近预报中,初始场的水汽凝结状态扮演着重要角色。为了改进初始场的云水含量,本文提出直接同化雾体云水信息的思路。针对2011年5月一次大范围的黄海海雾,借助EnKF (Ensemble Kalman Filter)方法,尝试进行了极轨卫星反演云... 在海雾的短时临近预报中,初始场的水汽凝结状态扮演着重要角色。为了改进初始场的云水含量,本文提出直接同化雾体云水信息的思路。针对2011年5月一次大范围的黄海海雾,借助EnKF (Ensemble Kalman Filter)方法,尝试进行了极轨卫星反演云水路径数据的同化试验。结果表明:(1)通过利用EnKF将云水混合比增加到背景场和分析场的控制变量中,构建云水观测数据与背景场之间的关系,实现云水路径数据的直接同化是可行的;(2)同化云水路径可显著改善海面气温与湿度状态,大幅提高海雾预报效果;(3)EnKF能够基于集合体动态统计流依赖的背景误差协方差是其取得良好同化效果的主要原因。值得指出的是,受集合样本误差的影响,需要特别关注云水含量与风之间的相关关系。 展开更多
关键词 黄海海雾 短时临近预报 enkf(ensemble kalman filter)同化 云水路径 海雾雾区
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基于集合Kalman滤波数据同化的热带气旋路径集合预报研究 被引量:25
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作者 黄小刚 费建芳 陆汉城 《大气科学》 CSCD 北大核心 2007年第3期468-478,共11页
构建了一个基于集合Kalman滤波数据同化的热带气旋集合预报系统,通过积云参数化方案和边界层参数化方案的9个不同组合,采用MM5模式进行了不同时间的短时预报。对预报结果使用“镜像法”得到18个初始成员,为同化提供初始背景集合。将人... 构建了一个基于集合Kalman滤波数据同化的热带气旋集合预报系统,通过积云参数化方案和边界层参数化方案的9个不同组合,采用MM5模式进行了不同时间的短时预报。对预报结果使用“镜像法”得到18个初始成员,为同化提供初始背景集合。将人造台风作为观测场,同化后的结果作为集合预报的初值,通过不同参数组合的MM5模式进行集合预报。对2003-2004年16个台风个例的分析表明,初始成员产生方法能够对热带气旋的要素场、中心强度和位置进行合理扰动。同化结果使台风强度得到加强,结构更接近实际。基于同化的集合路径预报结果要优于未同化的集合预报。使用“镜像法”增加集合成员提高了预报准确度,路径预报误差在48小时和72小时分别低于200 km和250 km。 展开更多
关键词 热带气旋 集合预报 集合kalman滤波数据同化 路径预报
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集合Kalman滤波同化理论及其数值试验 被引量:8
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作者 张红华 沈桐立 +1 位作者 王桂臣 朱琳 《高原气象》 CSCD 北大核心 2008年第3期619-627,共9页
集合Kalman滤波用于数值试验有着坚实的理论基础。本文介绍了集合Kalman滤波理论及其技术实现,在此基础上搭建了集合Kalman滤波同化系统,用MM5模式同化了实测探空资料并作了48 h的预报试验,并将预报结果与实测值及4D VAR同化的结果作了... 集合Kalman滤波用于数值试验有着坚实的理论基础。本文介绍了集合Kalman滤波理论及其技术实现,在此基础上搭建了集合Kalman滤波同化系统,用MM5模式同化了实测探空资料并作了48 h的预报试验,并将预报结果与实测值及4D VAR同化的结果作了比较。试验结果表明:集合Kalman滤波同化探空资料可以改进MM5模式的预报效果,且集合Kalman滤波同化后模式的预报效果明显优于4D VAR同化后模式的预报效果。 展开更多
关键词 资料同化 集合kalman滤波 集合预报
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关于集合Kalman滤波的理论和方法的发展 被引量:34
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作者 刘成思 薛纪善 《热带气象学报》 CSCD 北大核心 2005年第6期628-633,共6页
随着同化方法的不断的发展,一种新的资料同化方法——集合Kalman滤波正在兴起。简单地回顾了同化方法的发展,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。
关键词 同化 kalman滤波 集合kalman滤波
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基于动态时间规整的子通道程序数据同化技术研究
10
作者 国文慧 姜铭雨 +7 位作者 章静 王明军 巫英伟 贺亚男 郭凯伦 田文喜 苏光辉 秋穗正 《原子能科学技术》 北大核心 2025年第7期1407-1415,共9页
为提升子通道程序在核反应堆热工水力分析中的预测精度与可靠性,解决模型与实测数据因时间偏移导致的误差累积问题,本研究提出一种基于动态时间规整(DTW)的数据同化方法,旨为复杂工况下的安全评估与实时监控提供高精度辅助手段。利用DT... 为提升子通道程序在核反应堆热工水力分析中的预测精度与可靠性,解决模型与实测数据因时间偏移导致的误差累积问题,本研究提出一种基于动态时间规整(DTW)的数据同化方法,旨为复杂工况下的安全评估与实时监控提供高精度辅助手段。利用DTW对模型预测与实测温度序列进行非线性时间轴匹配,消除了因功率瞬变或噪声干扰引起的时间偏移;通过集合卡尔曼滤波(EnKF)融合对齐后的时序数据,结合集合统计量迭代修正模型参数。研究结果表明,数据同化技术有效抑制了模型预测误差,尤其在功率阶跃等瞬态工况下,同化路径的波动幅度较独立预测降低30%。因此,本研究提出的DTW-EnKF混合数据同化技术,为核反应堆热工参数实时预测与安全分析提供了可靠工具。 展开更多
关键词 动态时间规整 子通道程序 数据同化 集合卡尔曼滤波
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基于4DVAR和EnKF的遥感信息与作物模型冬小麦估产 被引量:14
11
作者 刘正春 徐占军 +3 位作者 毕如田 王超 贺鹏 杨武德 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期223-231,共9页
为了提高遥感信息与作物模型同化的估产精度,以山西省晋南地区的3个县为研究区,采用四维变分(Four-dimensional variational,4DVAR)和集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman filter,EnKF)两种同化算法将高时空分辨率Sentinel多源数据反演的叶... 为了提高遥感信息与作物模型同化的估产精度,以山西省晋南地区的3个县为研究区,采用四维变分(Four-dimensional variational,4DVAR)和集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman filter,EnKF)两种同化算法将高时空分辨率Sentinel多源数据反演的叶面积指数(Leaf area index,LAI)、土壤含水率(θ)和CERESWheat模型进行同化,对比两种算法同化LAI和θ的性能,并进行冬小麦产量估测。结果表明:两种同化算法均能结合遥感观测和作物模型模拟的优势,相比模型模拟值,同化精度均有所提高;4DVARLAI和4DVARθ的均方根误差(Root mean square error,RMSE)分别比EnKFLAI和EnKFθ低0.1490 m2/m2、0.0091 cm3/cm3,且根据遥感实际监测值4DVARLAI更能精确识别冬小麦的物候期,与实际冬小麦生长发育的物候期更相符,因此在Sentinel多源数据与CERESWheat模型同化中,4DVAR算法的性能更好;由4DVAR同化后的LAI和θ双变量建立的估产模型,RMSE和平均相对误差(Mean relative error,MRE)小于CERESWheat模型模拟估产的RMSE和MRE,说明估产模型的估产误差小,采用4DVAR算法同化Sentinel多源数据与CERESWheat模型有效提高了冬小麦区域估产精度。 展开更多
关键词 冬小麦 估产 四维变分 集合卡尔曼滤波 Sentinel多源数据 CERESWheat模型
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基于集合Kalman滤波的暂态电压扰动检测 被引量:10
12
作者 江辉 邹崇杰 +1 位作者 谢兴 彭建春 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2014年第14期38-44,共7页
随着电力系统中非线性负荷的增加,由暂态电压扰动引起的电能质量问题越来越严重,对暂态电压扰动信号的检测成为改善电能质量的关键。基于集合Kalman滤波方法进行暂态电压扰动检测分析,结合暂态电压扰动特点,构造了集合Kalman滤波的背景... 随着电力系统中非线性负荷的增加,由暂态电压扰动引起的电能质量问题越来越严重,对暂态电压扰动信号的检测成为改善电能质量的关键。基于集合Kalman滤波方法进行暂态电压扰动检测分析,结合暂态电压扰动特点,构造了集合Kalman滤波的背景集合。由k-1,k-2时刻的电压状态修正值组成背景集合,然后进行递归运算,提取出实时的电压幅值,从而定位暂态扰动发生的起止时刻以及跟踪突变的幅值。仿真结果表明,所提方法能快速检测到电压暂降/突升、暂态电压脉冲信号发生的起止时刻,跟踪到突变幅值。其对谐波加电压暂降混合扰动信号的扰动起止时刻以及混合扰动信号中基波、谐波的幅值的跟踪也非常有效。所提方法总体优于传统的Kalman滤波法和有效值法。 展开更多
关键词 电能质量 暂态电压扰动 集合kalman滤波 背景集合 扰动起止时刻
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基于离散余弦变换的集合Kalman滤波方法对河流相油藏渗透率场的反演 被引量:6
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作者 王玉斗 何健 李高明 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1900-1911,共12页
针对河流相油藏参数场的非高斯性及油藏生产数据与地质模型之间的非线性关系,提出了耦合离散余弦变换的半迭代集合Kalman滤波方法对河流相油藏进行生产历史拟合及反演.将河流相油藏非高斯渗透率场利用离散余弦变换变为类似高斯分布的DCT... 针对河流相油藏参数场的非高斯性及油藏生产数据与地质模型之间的非线性关系,提出了耦合离散余弦变换的半迭代集合Kalman滤波方法对河流相油藏进行生产历史拟合及反演.将河流相油藏非高斯渗透率场利用离散余弦变换变为类似高斯分布的DCT(Discrete cosine transform)系数,利用能量压缩特性对DCT系数进行截断,使得反演渗透率场的分布变得光滑,较好地解决了河流相油藏的非高斯分布问题.半迭代集合Kalman滤波法很好地解决了油藏生产数据与地质模型之间的非线性问题.理论证明了半迭代集合Kalman滤波与EnRML方法的等效性.比较了标准EnKF、耦合DCT的EnKF及耦合DCT的半迭代EnKF法对河流相油藏渗透率场的反演.讨论了DCT系数保留模式及系数保留数量对耦合DCT的半迭代集合Kalman滤波方法反演结果的影响,结果表明三角形系数保留模式可以用更少的系数保留参数场的地质特征,当保留2.5%的DCT系数时,反演结果已经充分反映了河流相油藏的地质特征. 展开更多
关键词 离散余弦变换 集合kalman滤波 河流相 历史拟合 反演
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基于WOFOST模型和遥感数据同化的区域夏玉米产量预测 被引量:1
14
作者 吴韡 温华炜 +2 位作者 李俊博 朱子情 曹良中 《绿色科技》 2025年第2期271-278,共8页
以山东省德州市禹城市为研究区域,夏玉米为研究对象。首先利用Sobol方法对模型内的作物参数进行全局敏感性分析,筛选出关键的待优化参数,并通过DIRECT-L和SUBPLEX算法对这些参数进行标定。最终,通过集合卡尔曼滤波方法同化遥感信息与作... 以山东省德州市禹城市为研究区域,夏玉米为研究对象。首先利用Sobol方法对模型内的作物参数进行全局敏感性分析,筛选出关键的待优化参数,并通过DIRECT-L和SUBPLEX算法对这些参数进行标定。最终,通过集合卡尔曼滤波方法同化遥感信息与作物生长模型,准确预测了区域内夏玉米的单产水平。结果显示:应用DIRECT-L和SUBPLEX算法对选出的敏感性参数标定,标定结果的相对均方根误差(RRMSE)均低于10%,显示出模拟精度高,这表明调整后的模型能够有效地模拟本研究区域内夏玉米的生长状况。通过集合卡尔曼滤波同化GLASS-LAI数据与WOFOST模型,预测区域夏玉米产量,LAI均方根误差由0.23降至0.14,相对均方根误差从9.15%降至5.52%,表明该方法有效提高了产量预测精度。 展开更多
关键词 产量预测 WOFOST模型 集合卡尔曼滤波 数据同化
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基于集合Kalman滤波的河道洪水预报研究 被引量:4
15
作者 岳延兵 李致家 李振兴 《水电能源科学》 北大核心 2011年第1期26-29,共4页
为提高河道洪水预报精度,研究了集合Kalman滤波法与最小二乘法对马斯京根模型参数率定的河道洪水预报技术,并以长水白马寺实测洪水为例进行了对比检验,探讨了集合Kalman滤波法的多时段预报洪水过程及其特点。检验结果表明,应用集合Kalma... 为提高河道洪水预报精度,研究了集合Kalman滤波法与最小二乘法对马斯京根模型参数率定的河道洪水预报技术,并以长水白马寺实测洪水为例进行了对比检验,探讨了集合Kalman滤波法的多时段预报洪水过程及其特点。检验结果表明,应用集合Kalman滤波技术优于最小二乘法的预报效果,可有效提高河道洪水预报的精度并能适度延长预报时段。 展开更多
关键词 集合kalman滤波 数据同化 信息融合 洪水预报
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集合KALMAN滤波和最优插值方法在不同观测分布的比较理想试验 被引量:6
16
作者 林彩燕 朱江 陆春谷 《气候与环境研究》 CSCD 北大核心 2006年第5期553-564,共12页
目前一种比较流行并且可行的同化方法-集合Kalman滤波(EnKF)能够计算依赖于流的误差统计量。理论上,EnKF能够比最优插值、三维变分等更准确地计算误差统计量,能更好地融合背景场和观测场的信息。作者利用二维平流扩散方程经过10天的同... 目前一种比较流行并且可行的同化方法-集合Kalman滤波(EnKF)能够计算依赖于流的误差统计量。理论上,EnKF能够比最优插值、三维变分等更准确地计算误差统计量,能更好地融合背景场和观测场的信息。作者利用二维平流扩散方程经过10天的同化循环,比较不同观测分布的情况下EnKF和最优插值(OI)的模拟能力。理想试验结果显示,随着观测分布密度的减小,尤其是当观测的分辨率大于OI估计的相关尺度时,集合Kalman滤波的结果比最优插值有更明显的改进。 展开更多
关键词 集合kalman滤波 最优插值 观测分布
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基于集合Kalman滤波的目标被动跟踪系统 被引量:2
17
作者 崔波 张家树 杨宇 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2013年第1期7-9,17,共4页
针对传统的目标被动跟踪技术计算量大和滤波不稳定的问题,引入了基于集合预报思想的集合Kalman滤波算法,联合利用到达角和多普勒频率信息实现机动目标被动跟踪,探讨了不同条件下集合成员的数量和初始集合的差异对目标被动跟踪性能的影... 针对传统的目标被动跟踪技术计算量大和滤波不稳定的问题,引入了基于集合预报思想的集合Kalman滤波算法,联合利用到达角和多普勒频率信息实现机动目标被动跟踪,探讨了不同条件下集合成员的数量和初始集合的差异对目标被动跟踪性能的影响。仿真结果表明,集合Kalman滤波能够应用到目标被动跟踪系统中,并且跟踪性能更好。 展开更多
关键词 集合kalman滤波 目标被动跟踪 非线性 跟踪性能
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基于数字孪生的残差修正配电网故障定位方法 被引量:2
18
作者 季亮 李浩冉 +3 位作者 李博通 洪启腾 俞正嘉 郭玥 《智慧电力》 北大核心 2025年第5期90-98,共9页
针对配电网规模扩大、结构与潮流愈发复杂所导致的有限传感装置与数据传输延时、传统故障定位精度受影响问题,提出基于数字孪生的残差修正配电网故障定位方法。首先搭建IEEE 33节点配电网数字孪生模型,融合μPMU与智能电表的数据,进行... 针对配电网规模扩大、结构与潮流愈发复杂所导致的有限传感装置与数据传输延时、传统故障定位精度受影响问题,提出基于数字孪生的残差修正配电网故障定位方法。首先搭建IEEE 33节点配电网数字孪生模型,融合μPMU与智能电表的数据,进行实时状态估计并修正系统参数,提升模型准确性。其次,对比故障后数字孪生与配电网各节点残差,利用集成卡尔曼残差分析算法定位故障区段。再次,在故障区段设虚拟故障位置,比对加权测量残差实现精确故障定位。最后,通过仿真验证了所提方法在不同故障类型、位置及高阻接地等场景下的有效性。 展开更多
关键词 配电网 数字孪生 故障定位 集成卡尔曼滤波 残差修正
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基于分块EnKF的非线性目标跟踪算法 被引量:1
19
作者 崔波 张家树 杨宇 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期863-869,共7页
针对滤波航迹的相关性以及初始状态的选择会对跟踪性能产生影响的问题,将集合卡尔曼滤波算法引入到非线性目标跟踪领域,验证了其可行性和有效性,提出了基于分块集合卡尔曼滤波的非线性目标跟踪算法.采用分块思想生成初始集合,使用协方... 针对滤波航迹的相关性以及初始状态的选择会对跟踪性能产生影响的问题,将集合卡尔曼滤波算法引入到非线性目标跟踪领域,验证了其可行性和有效性,提出了基于分块集合卡尔曼滤波的非线性目标跟踪算法.采用分块思想生成初始集合,使用协方差矩阵加权方法解决分块间的航迹相关问题.仿真结果表明基于分块集合卡尔曼滤波的目标跟踪算法计算复杂度和以往的集合卡尔曼滤波算法同阶的情况下可以提供更高的运动参数估计精度,解决了粒子滤波算法计算量大难以进行实时跟踪的问题. 展开更多
关键词 集合卡尔曼滤波 非线性滤波 目标跟踪 分块
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过去状态估计之集合Kalman滤波扩充状态变量法研究 被引量:1
20
作者 韩月琪 彭跃华 +2 位作者 王云峰 吴祝慧 叶松 《高原气象》 CSCD 北大核心 2010年第4期968-974,共7页
集合Kalman滤波是由大气数据同化发展的新的同化算法,它利用蒙特卡罗方法计算背景场的误差协方差矩阵,克服了Kalman滤波需要线性化的模型算子和观测算子的难点。但是这种同化方法是一种顺序数据同化方法,无法对过去状态变量进行同化订... 集合Kalman滤波是由大气数据同化发展的新的同化算法,它利用蒙特卡罗方法计算背景场的误差协方差矩阵,克服了Kalman滤波需要线性化的模型算子和观测算子的难点。但是这种同化方法是一种顺序数据同化方法,无法对过去状态变量进行同化订正。而过去状态的估计对于建立大气或海洋历史资料库、获得准确的数值预报初始场有着重要的意义。本文在集合Kalman滤波同化方法的基础上,提出了可以对过去状态进行估计的集合Kalman滤波扩充状态变量法,然后分别采用空气质量方程和Lorenz系统对这种方法进行了检验。数值试验结果表明,这种方法可以对非线性系统中的过去状态变量进行有效的估计订正,说明该方法是可行的。 展开更多
关键词 过去状态估计 集合kalman滤波 扩充状态变量法
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