Ensemble-based Kalman Filters in Strongly Nonlinear Dynamics

• 作 者: Zhaoxia PU Joshua HACKER
• 机 构: DepartmentofAtmosphericSciences,NationalCenterforAtmosphericResearch
• 出 处: 大气科学进展：英文版
• 发表日期: 2009年3期
• 关键词: 卡尔曼滤波器 非线性动力学 数据同化 抽样误差 过滤器 集合 洛伦兹 平方根 ensemble Kalman filter nonlinear data a
• 基金项目: Acknowledgements. The authors would like to express their appreciation to Drs. J. Anderson and X. Wang for useful discussion. The authors are also grateful to three anonymous reviewers for their revie

当模型从吸引力的一盆跳到其它时，这研究在预言发生的政体转变与 Lorenz-63 模型，和特别地他们的使用的强烈非线性的动力学在数据吸收检验整体 Kalman 过滤器的有效性。过滤数据吸收技术的基于整体的 Kalman 的四种配置包括整体 Kalman 过滤器，整体调整 Kalman 过滤器，整体平方根过滤器和整体转变 Kalman 过滤器，在预言政体转变(也叫的阶段转变)与他们的能力被评估并且也以他们的敏感被比作观察并且采样错误。到整体的尺寸的每个基于整体的过滤器的敏感也被检验。