UKF滤波算法在数据同化中的应用

被引：2

作者：

黄春林

李新

机构：

[1] 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所

来源：

关键词：

UKF滤波; 数据同化; Lorenz模型;

D O I：

10.16032/j.issn.1004-4965.2007.06.012

中图分类号：

P456.7 [数值预报方法];

学科分类号：

摘要：

介绍了一种新的数据同化算法(UKF,Unscented Kalman Filter),该算法不需要计算伴随矩阵,就能够解决模式的非线性问题。以Lorenz系统为例,进行了数据同化的数值试验。结果表明:基于UKF的同化方案与背景场的初始值无关,它能有效地抑制状态变量误差的增长,同化结果精度高。

引用

页码：617 / 622

页数：6

共 4 条

[1] 土壤水分同化系统的敏感性试验研究 [J].

黄春林 ;

李新 .

[2] 关于集合Kalman滤波的理论和方法的发展 [J].

刘成思 ;

薛纪善 .

[3] 雷达TREC风的三维变分同化应用与试验 [J].

万齐林 ;

薛纪善 ;

陈子通 ;

刘春霞 .

庄照荣 ;

薛纪善 .