模式与雷达外推结果融合在山东半岛降水预报中的应用初探

利用中国气象局模式格点化预报3h降水数据以及山东省的灾害天气短时临近预报预警业务系统(Severe weather auto-matic nowcast system,简称SWAN)提供的降水估计产品,基于动态融合算法改进权重分配方式,对山东半岛2016-2018年9个降水实例20个时刻点的预报结果进行融合,结果表明:...     

辅助模型辨识方法(4):基本思想与梯度辨识

辅助模型辨识思想是针对系统存在一些不可测变量的辨识问题提出的,它是研究含有未知变量的线性系统、非线性系统辨识的重要手段.本文阐述了辅助模型辨识思想,针对白噪声干扰的输入非线性有限脉冲响应系统,研究辅助模型梯度辨识方法、辅助模型多新息梯度辨识方法、变递推间隔辅助模型多新息梯度辨识方法,以及派生的变递推间隔辅助模型梯度辨识方法、等递推间隔辅助模型梯度辨识方法和等递推间隔辅助模型多新息梯度辨识方法.     

系统辨识(2):系统描述的基本模型

控制是一切科学问题的核心.数学模型是一切控制问题的基础.事物的运动规律用方程描述就是数学模型.不同学科的发展就是建立其数学模型的过程.本文首次把线性动态系统数学模型分为三类:时间序列模型,方程误差类模型,输出误差类模型;详细介绍了线性系统的一些基本数学模型,包括连续系统离散化和模型等价变换,单输入单输出随机系统模型,多变量系统模型,类多变量系统模型,多输入和多输出系统模型(传递函数阵主模型、子模型、子子模型,多输入单输出系统模型,单输入多输出系统模型等).     

辨识方法的计算效率(1):递推算法

算法的计算量可用其乘法运算次数和加法运算次数表示(除法作为乘法对待,减法作为加法对待).一次乘法运算或一次加法运算称为一个flop,即一次浮点运算.作为"辨识方法的计算效率"系列3篇连载论文的第1篇,主要了讨论递推辨识算法的计算量,包括向量和矩阵基本运算的flop数,以及线性回归系统、多元线性回归系统、多变量系统的随机梯度辨识算法、最小二乘辨识算法、递推最小二乘辨识算法的最经济计算量,即实现算法的最少flop数.     

基于CFAR的三亚非相干散射雷达数据预处理研究

三亚非相干散射雷达是一部位于低纬度地区的先进的相控阵雷达系统,其主要任务是对地球电离层进行观测研究.在其探测区域内有许多航天器及碎片飞越,这些硬目标的存在导致回波信号比电离层非相干散射信号强度高出几个量级,进而影响电离层参量反演.为了有效消除原始数据中的硬目标信号,本文采用CFAR (constant false alarm rate)的方法来检测和消除硬目标.由于电离层背景不稳定,我们提出了基于传统OS-CFAR的自适应VI-OS-CFAR算法.在本文中,我们将新算法与传统的四种算法进行比较并将其应用于三亚雷达观测的数据处理中,结果证明了我们方法的有效性,该方法有望应用于三亚非相干散射雷达实际信号处理中.

     

磁化等离子体非相干散射理论谱中的共振线研究

本文对磁化等离子体非相干散射理论谱下的共振线进行了研究,简要介绍了等离子体线和回旋线的色散关系,并通过理论分析给出了二次回旋谐频处等离子体线分裂现象的色散关系.结合三亚非相干散射雷达（Sanya Incoherent Scatter Radar,SYISR）实际参数,对回旋线以及低频振荡、高频共振进行了分析讨论.分析后认为：SYISR拥有观测夜间200 km以下和400 km以上回旋线的可能性;在白天仅存在观测到H⁺振荡谱线的可能性;若观测数据足够良好,将可以观测到二次以及三次回旋谐频处的等离子体线分裂现象.     

系统辨识(6):多新息辨识理论与方法

基于NCEP／NCAR提供的1958-2008年逐日再分析资料,对2007／2008年冬季我国雨雪冰冻灾害期间副高指数特征与E1Nino／LaNina年平均冬半年副高指数特征以及50a平均冬半年副高指数特征进行对比分析。采用交叉小波和小波相干分析方法,进一步分析了它们之间的相关性和异同性以及对大气环流的影响,揭示了2007／2008年我国南方雨雪冰冻灾害期间副热带高压活动与环流变异特性的一些基本特征,如LaNina事件冬季（尤其是中等强度LaNina事件年份的冬季）,副高通常比一般年份副高的平均位置偏北。     

辅助模型辨识方法(2):输入非线性输出误差系统

针对具有已知基的输入非线性输出误差系统,提出了基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法和辅助模型递阶辨识方法,提出了基于关键项分离的辅助模型递推辨识方法、基于关键项分离的辅助模型两阶段辨识方法和辅助模型三阶段辨识方法,提出了基于双线性参数模型分解的辅助模型随机梯度算法和基于双线性参数模型分解的辅助模型递推最小二乘算法,并给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤.这些算法的收敛性分析都是需要研究的辨识课题.     

系统辨识(5):迭代搜索原理与辨识方法

递推辨识与迭代辨识构成了两类重要的参数估计方法.递推辨识的递推变量与时间有关,因而可以用于在线估计系统参数;迭代辨识的迭代变量是自然数,与客观世界的时间无关,通常用于离线估计系统参数.基于辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、递阶辨识原理、耦合辨识概念等辨识方法都可以用递推算法和迭代算法实现.迭代方法渊源很早,如求解矩阵方程Ax=b的雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代等.迭代辨识方法主要使用梯度搜索、最小二乘搜索、牛顿搜索原理来实现.为此主要研究了CARMA系统和Box-Jenkins系统的最小二乘迭代辨识方法与梯度迭代辨识方法.这些方法也可推广到其他所有方程误差类系统和输出误差类系统,以及非线性系统.迭代辨识方法通常用于有限量测数据的系统辨识,其收敛性证明是辨识领域极具挑战性的研究课题.     

我国油气资源勘探开发现状与对策

油气资源是重要的能源矿产和战略性资源,其供需形势和接替资源的发现与开发利用直接影响着国家经济安全和社会稳定,关系着可持续发展战略目标和全面小康社会目标的实现。党和国家领导人十分关心和重视油气资源的勘查开发工作,曾做过多次批示。温家宝总理指出:“石油自20世纪60年代成为世