【摘 要】
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Kalman滤波作为最优化自回归滤波器的基础,具有算法便于计算机编程实现,并能对所获得的数据进行实时的更新和处理等优点,基于此,本文关于Kalman滤波做了以下研究:首先,利用Ka
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Kalman滤波作为最优化自回归滤波器的基础,具有算法便于计算机编程实现,并能对所获得的数据进行实时的更新和处理等优点,基于此,本文关于Kalman滤波做了以下研究:首先,利用Kalman滤波做了滤波前后海洋有效波高与海洋浮标数据的对比分析,来验证Kalman滤波的有效性及其最优估计的精确性.并借鉴前人的研究结果,改进Kalman滤波的迭代方程,提高其运算精度与速率.其次,为了提高海洋卫星数据后处理精度,提出一个新的数据融合方法—— Kalman滤波融合法.并选取HY-2, Jason-2和SARAL/AltiKa三颗海洋卫星所获得的海洋数据做融合,对比分析融合前后数据的方差和覆盖率,以此来证明该方法的有效性及应用的灵活性.接着,分别利用Kalman滤波和反距离加权法反演全球海洋电离层TEC,并对两种方法反演出的海洋卫星电离层TEC数据做误差分析.同时也再次突出了 Kalman滤波的实用性及平滑的特点.最后,本文基于Lorenz-96模型,分析研究了集合Kalman滤波在资料同化过程中几个重要参数的取值问题,具有重要的应用前景.
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