[发明专利]一种基于导航卫星掩星资料同化的SPSA气象参数解算方法在审

专利信息
申请号: 201510712646.7 申请日: 2015-10-27
公开(公告)号: CN105372720A 公开(公告)日: 2016-03-02
发明(设计)人: 夏娜;许保殿 申请(专利权)人: 合肥工业大学
主分类号: G01W1/00 分类号: G01W1/00
代理公司: 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 代理人: 陆丽莉;何梅生
地址: 230009 安*** 国省代码: 安徽;34
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摘要: 发明公开了一种基于导航卫星掩星资料同化的SPSA气象参数解算方法,其特征是按如下步骤进行:首先建立掩星资料同化的代价函数,然后计算代价函数的一阶近似梯度,接着利用近似梯度更新大气状态向量,最后求解当前大气状态向量下的代价函数值,并判断是否满足停止迭代条件,若满足条件,即可获得大气状态向量的解。本发明避免了设计观测算子的切线性算子和伴随算子,极大地简化了代价函数的求解算法,提高了求解大气状态向量的效率和可行性,有广阔的应用前景。
搜索关键词: 一种 基于 导航 卫星 资料 同化 spsa 气象 参数 方法
【主权项】:
一种基于导航卫星掩星资料同化的SPSA气象参数解算方法,其特征是按如下步骤进行:步骤1、建立如式(1)所示的掩星资料同化的代价函数J(x):<mrow><mi>J</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mn>2</mn></mfrac><msup><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>-</mo><msup><mi>x</mi><mi>b</mi></msup><mo>)</mo></mrow><mi>T</mi></msup><msup><mi>B</mi><mrow><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msup><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>-</mo><msup><mi>x</mi><mi>b</mi></msup><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><mfrac><mn>1</mn><mn>2</mn></mfrac><msup><mrow><mo>(</mo><msup><mi>y</mi><mi>o</mi></msup><mo>-</mo><mi>H</mi><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>)</mo><mo>)</mo></mrow><mi>T</mi></msup><msup><mi>R</mi><mrow><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msup><mrow><mo>(</mo><msup><mi>y</mi><mi>o</mi></msup><mo>-</mo><mi>H</mi><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>)</mo><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>式(1)中,x为大气状态向量,即为待求解的参数;并有:x=(T,p,q)T,T表示大气温度,p表示大气压强,q表示大气比湿;xb表示背景场的状态向量,并有xb=(Tb,pb,qb)T;Tb表示背景场的大气温度,pb表示背景场的大气压强,qb表示背景场的大气比湿;B为背景场的误差协方差矩阵;yo是观测场掩星资料;H(x)是观测算子;R是观测场的误差协方差矩阵;步骤2、定义迭代次数为k,并初始化k=1;定义阈值为Jmin;令xk=xb;步骤3、利用式(1)获得在x=xk处的第k次迭代的代价函数Jk(x),并判断k≥2且|Jk(x)‑Jk‑1(x)|≤Jmin是否成立,若成立,则停止迭代,获得第k次迭代大气状态向量xk;否则,执行步骤4;步骤4、利用式(2)求解式(1)在x=xk处的近似导数Jk':<mrow><msup><msub><mi>J</mi><mi>k</mi></msub><mo>&prime;</mo></msup><mo>=</mo><mfrac><mrow><msup><msub><mi>J</mi><mi>k</mi></msub><mo>+</mo></msup><mo>-</mo><msup><msub><mi>J</mi><mi>k</mi></msub><mo>-</mo></msup></mrow><mrow><mn>2</mn><mo>&CenterDot;</mo><msub><mi>c</mi><mi>k</mi></msub></mrow></mfrac><mo>&times;</mo><msub><mi>&Delta;</mi><mi>k</mi></msub><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>2</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>并有:Jk+=Jk(x+ck.·Δk)   (3)Jk=Jk(x‑ck.·Δk)   (4)式(2)‑式(4)中,ck表示第k次迭代的扰动参数向量,并有:<mrow><msub><mi>c</mi><mi>k</mi></msub><mo>=</mo><mfrac><mi>c</mi><msup><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow><mi>&gamma;</mi></msup></mfrac><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>5</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>式(5)中,c表示初始扰动参数向量;γ表示非负系数;式(2)‑式(4)中,Δk表示第k次迭代的m维随机扰动向量,并由Monte Carlo方法产生,并有:Δk=|Δk1,…,Δkm|T   (6)步骤5、利用式(7)获得第k+1次迭代的大气状态向量xk+1:xk+1=xk+ak.·J'   (7)式(7)中,ak表示第k次的迭代步长向量;并有:<mrow><msub><mi>a</mi><mi>k</mi></msub><mo>=</mo><mfrac><mi>a</mi><msup><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>+</mo><mi>A</mi><mo>)</mo></mrow><mi>&alpha;</mi></msup></mfrac><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>8</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>式(8)中,a表示初始步长向量;A和α表示非负系数;步骤6、将k+1赋值给k;并返回步骤3顺序执行。
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