集合卡爾曼濾波算法

集合卡爾曼濾波算法是一種集合數據同化算法，被廣泛運用於氣象預報、大氣污染預報等領域。該方法是傳統卡爾曼濾波方法的延申，克服了卡爾曼濾波僅限於處理線性問題的弱點，不再需要線性模型和伴隨模式，而且解決了卡爾曼濾波方法對於預報誤差協方差矩陣的估計問題。集合數據同化不僅可以給出最優估計的分析結果，還可以給出結果的不確定性度量。

基本介紹

• 中文名：集合卡爾曼濾波算法
• 外文名：Ensemble Kalman Filter(EnKF)

通過模型向前積分，與新的觀測數據進行整合,得到一組分析場集合，通過卡爾曼濾波方程來更新集合;更新後的集合作為下一個時刻的背景場,繼續向前作短期預報，與下一個時刻的新觀測數據同化，以此類推，循環到最後。集合卡爾曼濾波算法(EnKF)不僅克服了卡爾曼濾波僅限於處理線性問題的弱點，而且解決了卡爾曼濾波方法對於預報誤差協方差矩陣的估計問題。