[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

摘要

本发明属于实测海洋环境数据同化领域，具体涉及一种集合卡尔曼滤波静态局地化方案的自适应补偿方法。本发明包括对大气海洋环境实测数据进行预处理；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；顺序地同化所有的观测资料；计算其集合平均和集合扰动；计算观测余量并更新集合成员。本发明对集合卡尔曼滤波中的静态局地化方法进行了改进，有效地提取了观测信息中静态局地化方法未能提取的多尺度信息，显著提高了集合卡尔曼滤波的同化精度。

主权项

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。