系统辨识(7)：递阶辨识原理与方法

递阶辨识是系统辨识的一个重要分支.递阶辨识原理是在大系统递阶控制的"分解-协调原理"基础上发展起来的,它不仅能够解决参数数目多、维数高、大规模系统辨识算法计算量大的问题,而且能够解决结构复杂的双线性参数系统、多线性参数系统以及非线性系统的辨识问题.首先介绍递阶辨识原理和线性方程组Ax=b的著名雅可比迭代和高斯-赛德尔迭代,给出了线性方程组的迭代方法族;其次将雅可比迭代思想和递阶辨识原理用于研究一般矩阵方程和耦合矩阵方程的递阶梯度迭代求解方法和递阶最小二乘迭代求解方法;再次介绍了方程误差模型的两阶段最小二乘辨识方法(一个简单的递阶辨识方法)和线性回归模型的递阶最小二乘辨识方法;最后研究了类多变量CARMA系统的递阶辨识方法.     

Ensemble-based Kalman filters in strongly nonlinear dynamics

This study examines the effectiveness of ensemble Kalman filters in data assimilation with the strongly nonlinear dynamics of the Lorenz-63 model, and in particular their use in predicting the regime transition that occurs when the model jumps from one basin of attraction to the other. Four configurations of the ensemble-based Kalman filtering data assimilation techniques, including the ensemble Kalman filter, ensemble adjustment Kalman filter, ensemble square root filter and ensemble transform Kalman filter, are evaluated with their ability in predicting the regime transition (also called phase transition) and also are compared in terms of their sensitivity to both observational and sampling errors. The sensitivity of each ensemble-based filter to the size of the ensemble is also examined.     

应用Jones—TryonKalman滤波器对在轨GPSRb钟进行状态监测

针对用于石英钟和GPS主控站原子钟状态监测的Jones—TryonKalman滤波器,尝试把其引入到在轨GPSRb钟状态监测中去,结合哈达玛方差分析了其过程噪声和观测噪声协方差矩阵的确定方法,并讨论了滤波初值的选取,从而得到一个适合在轨GPSRb钟状态监测的滤波器。算例表明,这种Jones—TryonKal—man滤波器可以较好地监测在轨GPSRb钟的状态。     

基于Kalman滤波器的卫星钟差预报精度分析

Kalman滤波器稳态条件下的卫星钟差预报精度可作为评估星地时间同步性能的重要依据,研究了基于Kalman滤波器的卫星钟差预报精度问题。在卫星钟差包括3阶白噪声情况下,建立了卫星钟差的状态方程和测量方程,利用离散Riccati方程的非递归代数解,得到了Kalman滤波器的稳态解,进一步得到了卫星钟差预报误差,做了典型参数情况下的数值分析。     

地下开采块状硫化物矿的一种简化经济滤波器

隐伏矿产资源评价和勘查早期，以及计划阶段，需要建立预可行成本模式。勘查过程中，区分经济与非经济矿床的这些成本模式有助于勘查企业集中在能获益的靶区勘查。资源评价过程中，这些模式用来排除那些即便发现但没有经济价值的矿床。美国矿业局（USBM）先前建立的简化成本模式就是为了解决这一问题的（Camm，1991）。这些成本模式采用矿床储量、品位和埋深参数评估运行成本和固定成本，也是USBM预可行分析软件的一部分（Smith，1991）。     

一种带通滤波器在MICAPS环境中的应用

利用带通滤波方法,对MICAPS环境中的数值预报产品的风场进行滤波处理,从而得到中尺度预报流场信息,并将滤波后的流场分布显示在MICAPS工作平台上,可为预报员提供中尺度预报信息。     

拾振器输入信号恢复方法的研究

为了补偿由于拾振器及其测量系统有限带宽而使测量结果产生的测量误差，本文提出了一种用FIR横向滤波器来恢复拾振器原始输入信号的方法。该方法是将拾振器的输出信号作为FIR横向滤波器的输入，用自适应RLS算法对FIR横向滤波器系数进行辨识而最终获得可以恢复拾振器原始输入信号的反卷积滤波器。通过用几组不同特点的信号对其进行实验检验，结果证明该方法的有效性和较好的泛化能力。     

航空重力数据窗函数法FIR低通数字滤波试验

采用窗函数法FIR低通数字滤波方法,对GT-1A型航空重力系统的测量数据进行了滤波试验研究,获得了一些有意义的结果.试验结果表明,通过选择合适窗形、窗口长度和滤波参数,窗函数法FIR低通数字滤波器是可以在航空重力数据的低通数字滤波处理中发挥应有的作用,获得满意的效果.     

由地震和爆炸激发的地震P波层析成像——第一部分基本概念与理论

地震波的数字宽频带观测日益普遍,它们正在取代传统的观测,因为后者仅仅给出了地震震源产生的地震波场的部分图像.新的观测提供了远场地震波场的丰富信息,有的似乎是全部信息.然而宽带记录看上去很复杂,如果需要提取更详细的震源过程的信息和相关介质的结构的信息,就需要新的分析方法.为了识别到达观测点的地震信号的形态,我们引入谱地震图的方法.据此,传统的地震波场的显示方法不能呈现的信息细节可以被呈现出来.     

超光谱遥感中的平滑技术问题

光谱平滑滤波器在光谱遥感中通常用于去除数据中的噪声。然而,在超光谱应用中主观上应用了大量的方法用于如何选择平滑类型及其相关参数。我们认为这些主观上认定的方法用于超光谱研究中选择平滑算法并不合适。研究显示,平滑滤波器对于光谱数据中的统计特性造成负面的影响。因此也影响了分析结果,而这些分析是建立在统计种类模型基础上的。充分验证了几种平滑技术后,推荐了一种方法-t测试算法来选择平滑滤波器用于超光谱数据,其可最小化对原始数据的统计特性的干扰。