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应用SVD分解简化卡尔曼增益计算的理论研究

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在总结前人关于卡尔曼滤波简化的基础上,提出了一种新的简化方法,即利用矩阵的奇异值将数据矩阵进行SVD分解,从而得到能够描述原状态向量的新的较少维数向量的有效秩,根据该有效秩,不仅可以得到和前人相一致的简化表达形式,而且可以得到舍去部分的表达公式.经过和HAMSOM模式结合,利用渤海区域的SST进行同化实验验证,证明SVD分解简化可行.推求得到的附加的舍去误差公式为定性的讨论舍去部分的影响提供了理论基础.
Study on the theory of reducing Kalman filter gain matrix with SVD decomposition

马寨璞、黄大吉、章本照

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浙江大学,力学系,浙江,杭州,310027

国家海洋局海洋动力过程与卫星海洋学重点实验室

国家海洋局第二海洋研究所,浙江,杭州,310012

卡尔曼滤波 SVD分解 数据同化

国家重点基础研究发展计划(973计划)国家自然科学基金

G199904370140076010

2003

浙江大学学报(工学版)
浙江大学

浙江大学学报(工学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.625
ISSN：1008-973X
年,卷(期)：2003.37(1)
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