一种提取海冰观测值分解的空间多尺度信息的方法技术

本发明专利技术公开一种提取海冰观测值分解的空间多尺度信息的方法。空间多尺度递归滤波器的算法设计，与其他方法不同的是，它通过在每次迭代中使用递归滤波器依次检索所需波长，将尺度信息合并到最小化算法中。该方法无需人工干预，可通过搜索算法自动确定权重参数，且可以在一次迭代过程中处理所有空间尺度的观测。本发明专利技术基于多尺度数据同化方法对海冰观测数据中的多尺度信息进行提取，用于实现对观测稀疏或缺失区域的数据填补。

【技术实现步骤摘要】
一种提取海冰观测值分解的空间多尺度信息的方法
本专利技术涉及海冰观测数据信息提取领域，提出海冰多尺度数据同化方法，用于提取海冰观测数据中的多尺度信息。该方法可以从长到短连续提取不同的观测尺度，它比传统的一次分析所有观测尺度的方法具有更大的优势，而且参数的指定也更加方便。
技术介绍
在实际观测中，由于受天气条件或其它因素影响，海冰观测并不能覆盖整个研究海域。有效的客观分析方案应能够在数据稀疏区域中检索到可分辨的长波长，并在数据密集区域中保留详细信息，进而实现对观测稀疏或缺失区域的数据填补。如果没有有效的机制，同时提取多个波长，分析场可能会受到观测误差或数据分布不规则等噪声的严重污染。解决这一问题的一种切实可行的方法是先对大尺度进行分析，再对小尺度进行分析。长波越精确，噪声对分析场的影响就越小。
技术实现思路
本专利技术的目的是提出海冰多尺度数据同化方法，应用于提取海冰观测值分解的空间多尺度信息。由于空间多尺度递归滤波器的滤波尺度随着迭代次数增加而减小，因此，将其用于海冰观测信息的提取时，能够在一次迭代过程中处理所有空间尺度的观本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种提取海冰观测值分解的空间多尺度信息的方法,其特征在于,采用空间多尺度递归滤波器的算法设计，包括以下几个步骤：/n具体如下：/n(1)定义代价函数/n变分问题的基本问题是将代价函数最小化，如下所示：/nminJ(x)/n其中,x是控制变量，通常

【技术特征摘要】
1.一种提取海冰观测值分解的空间多尺度信息的方法,其特征在于,采用空间多尺度递归滤波器的算法设计，包括以下几个步骤：
具体如下：
(1)定义代价函数
变分问题的基本问题是将代价函数最小化，如下所示：
minJ(x)
其中,x是控制变量，通常
考虑下面的问题，使估计值和观测值之间的差异最小化



这里x是分析场，xo是观测场，H为从分析空间到观测空间的插值算子，R为观测误差协方差矩阵，(·)T代表转置，(·)-1代表逆；
J(x)的梯度表示为：



事实上，代表观测值xo与分析网格上的估计值x之间的残差；
为了进一步抑制观测噪声，将式(1)所描述的问题替换为：



其中，B是一个递归滤波算子，滤波参数α非常小；
(2)给定初猜值w＝w0，然后选择一个较小的滤波参数α0和一个较大的参数α；
(3)将参数为α0的递归滤波器应用于w，计算Bw；
(4)计算xo-HBw，即观测残差；
(5)计算梯度
(6)在最小化过程的每次迭代中，应对代价函数的梯度应用递归滤波器，将另一个带参...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨璐，付红丽，张学峰，张连新，胡旭辉，王奭璠，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津;12