基于线性和扩展卡尔曼滤波的中层大气温度反演算法对比分析  

作　　者：扎西白玛 

机构地区：[1]西藏民族大学

出　　处：《中国科技信息》2025年第6期121-123,共3页China Science and Technology Information

摘　　要：1背景现有的反演方法均需要假设大气满足流体静力学方程和理想气体状态方程,但这与大气的真实状态并不相符。近年来,卡尔曼滤波的应用愈加广泛,它可以在已知理想模型的前提下估计信号的过去、现在和未来状态。卡尔曼滤波以最小均方误差为最佳估计准则,通过信号与噪声的状态空间模型,利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新和修正状态变量的估计,从而对信号进行处理,满足最小均方误差的要求。本文利用线性卡尔曼滤波和非线性的扩展卡尔曼滤波,在大气系统的状态模型未知的条件下,选用NRLMSISE-00标准大气模型作为先验状态生成近似状态模型,利用模拟和实测的瑞利激光雷达回波光子数据对中层大气高度区间的温度进行反演。并将两种方法进行对比,分析了各方法的可靠性与可行性。

关 键 词：扩展卡尔曼滤波 最小均方误差 理想气体状态方程 状态空间模型 流体静力学 中层大气 温度反演 回波光子数 

分 类 号：P407[天文地球—大气科学及气象学]