[发明专利]一种集合卡尔曼滤波静态局地化方案的自适应补偿方法

权利要求书

1.一种集合卡尔曼滤波静态局地化方案的自适应补偿方法，其特征是：

(1)对大气海洋环境实测数据进行预处理

剔出实测数据中的无效数据和异常数据，然后将数据转化为同化所需的格式；

(2)对每个观测资料，根据实时的观测系统，利用不同观测要素的观测误差、观测数目以及显著性水平，计算后续需要使用的阈值；

(3)顺序地同化所有的观测资料：

利用静态局地化因子以及标准的集合卡尔曼滤波方法，对每个观测资料进行同化，对模式状态的先验集合成员进行更新，得到集合卡尔曼滤波的后验集合成员；

(4)利用步骤(3)中的集合卡尔曼滤波的后验集合成员，计算其集合平均和集合扰动；

(5)计算观测余量并更新集合成员：

将步骤(4)得到的后验集合平均投影到观测位置，从而得到后验观测值，从原始观测值中减去后验观测值，得到观测余量，并计算原始观测值和后验观测值之间的均方根误差RMSE，如果RMSE大于步骤(2)得到的阈值，则：

(5.1)提取观测余量中的多尺度信息：

利用多重网格分析技术MGA提取观测余量中的多尺度信息，从而得到MGA的分析场；

(5.2)对后验集合平均进行更新：

将MGA得到的分析场叠加到步骤(4)得到集合卡尔曼滤波的后验集合平均上，得到最终的集合平均的分析场；

(5.3)将最终的集合平均分析场叠加到步骤(4)得到的集合扰动上，得到最终的集合成员的分析场。

2.根据权利要求1所述的一种集合卡尔曼滤波静态局地化方案的自适应补偿方法，其特征在于，所述的步骤(2)包括：

根据特定的观测系统，按照下式计算自适应补偿机制所需的阈值(θ)：

θ(α,K,r)≡χ1-α2(K)K·r,]]>

其中，α为显著性水平，取为0.01，K为观测数，r为观测误差标准差，为自由度为K的卡方分布的(1-α)上侧分位数。

3.根据权利要求1所述的一种集合卡尔曼滤波静态局地化方案的自适应补偿方法，其特征在于，所述的步骤(3)包括：

对每个观测资料y^o，重复进行以下步骤：

(3.1)计算y^o的先验观测集合成员

对模式状态向量x的第i个先验集合成员，利用线性插值算子H将其投影到y^o的地理位置上，从而得到y^o的第i个先验集合成员；

(3.2)计算y^o的观测增量

根据第(3.1)步计算的y^o的先验集合、观测值y^o以及观测误差标准差r，按照下式计算y^o的观测增量Δy_i：

Δyi=(r2r2+(σyp)2-1)(yip-y‾p)+(σyp)2r2+(σyp)2(yo-y‾p)]]>

其中，表示y^o的第i个先验集合成员，表示y^o的先验标准差，表示y^o的先验集合平均；

(3.3)对状态变量进行更新

基于一个静态局地化函数ρ_j,y，根据计算出的y^o的观测增量，按照下式对状态变量进行更新：

Δxi,j=ρj,ycovj,yp(σyp)2Δyi,]]>

表示观测与x_j的先验误差协方差；ρ_j,y的计算公式为：

其中a代表局地化因子，b表示观测y^o与状态变量x_j之间的物理距离。