1 中国科学院合肥物质科学研究院 安徽光学精密机械研究所 通用光学定标与表征技术重点实验室，安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学，安徽 合肥 230026
3 合肥市农业行业首席工作室，安徽 合肥 230031
针对卫星载荷大气校正仪分系统PSAC在陆地上空气溶胶反演领域的应用需求，基于最优化反演框架，引入信息量和后验误差分析方法，讨论了不同观测模式下气溶胶和地表参数的信号自由度（DFS）的观测角度依赖性，给出了气溶胶和地表参数的后验误差。在此基础上，分析了气溶胶和地表参数的DFS随光学厚度（AOD）和地表反射率的变化趋势。研究表明：1）不同的观测几何下，气溶胶参数总的DFS有很大差异，反演气溶胶参数的最优散射角范围是140°～180°；2）任意观测角度，细粒子为主的细模柱浓度，粗粒子为主的气溶胶柱浓度和能被反演出来，谱分布部分参数以及折射指数部分参数在大散射角能被反演获得；3）对不同AOD和地表反射率下参数的DFS分析，偏振信息的增加有助于亮地表下气溶胶参数的反演，增加短波红外波段能提升在AOD高值条件下对地表参数的获取能力。
偏振扫描大气校正仪（PSAC） 偏振遥感 短波红外 气溶胶 信息量分析 最优估计反演 polarized scanning atmospheric corrector（PSAC） polarization remote sensing shortwave infrared aerosol information analysis optimal estimation inversion
1 河南科技大学农业装备工程学院, 河南 洛阳 471003
2 中国兵器工业集团江苏北方湖光光电有限公司, 江苏 无锡 214035
3 中国科学院空天信息创新研究院, 国家环境保护卫星遥感重点实验室, 北京 100101
偏振探测是提高气溶胶卫星遥感能力的重要途径。 作为目前全球重要的偏振数据源, 我国高分五号卫星搭载的多角度偏振探测仪(DPC)能够测量不同的偏振量, 包括Stokes矢量偏振分量、 偏振辐亮度(Lp)和线偏振度(DOLP)。 各偏振量所包含的有效信息和测量误差不同, 进而影响气溶胶参数的反演精度。 针对此, 在最优估计反演框架下, 利用信号自由度(DFS)和后验误差定量化分析了各偏振量对气溶胶参数反演的影响, 为后续DPC气溶胶算法开发提供参考。 研究结果表明: Stokes矢量包含的信息量最高, 其次是线偏振度和偏振辐亮度, 相应的气溶胶总DFS分别为7.5, 6.1和5.2; 采用不包含偏振方向信息的LP反演时, 复折射指数虚部和粒子谱有效方差的信息量比采用Stokes矢量和DOLP反演时显著下降, 表明这两个参数对偏振方向和测量误差敏感, 增加偏振方向信息和降低测量误差能够有效提高这两个参数的可反演性; 偏振方向的探测对提高气溶胶遥感能力有重要价值, 采用LP和DOLP反演时, 气溶胶各参数的后验误差比采用Stokes矢量反演分别增加67.6%和65.5%, 其中细模态体积柱浓度和粒子谱有效半径受到的影响最大; 在全部气溶胶参数中, 复折射指数实部后验误差最小, 虚部的反演不确定性最大。 总体来说, 细模态气溶胶的三个参数(体积柱浓度、 复折射指数实部和粒子谱分布有效半径)在三种偏振量反演情况下平均DFS均大于0.85, 能够较好的通过DPC观测反演得到, 而粗模态气溶胶反演与气溶胶类型有关, 参数反演不确定性较大。
高分五号 偏振遥感 气溶胶 信息量分析 最优估计反演 Gaofen-5 Polarimetric remote sensing Aerosol Information content analysis Optimal estimation inversion 光谱学与光谱分析
2021, 41(7): 2212
1 上海无线电设备研究所, 上海 200090
2 上海目标识别与环境感知工程技术研究中心, 上海 200090
利用太赫兹云雷达的外场观测数据, 分析了观测时间段内的雷达回波特征; 基于最优估计理论, 研究太赫兹云雷达的液态云微物理参数反演算法, 反演得到液态云的微物理参数, 包括有效粒子半径、液态水含量、粒子数浓度和分布宽度参数。外场观测数据用例属于低云, 云层结构较稳定, 云类为层云或层积云, 云底和云顶回波较弱。反演结果与相关文献中的云微物理参数统计值基本相符, 在回波强度较大的区域有效粒子半径较大, 液态水含量较高, 云中粒子数浓度呈现随高度增加逐渐减小的趋势。
太赫兹云雷达 最优估计 反演 云微物理参数 THz-band cloud profiling radar optimal estimation theory retrieval cloud microphysical parameters 太赫兹科学与电子信息学报
2019, 17(2): 189
1 中国工程物理研究院 总体工程研究所，四川 绵阳 621999
2 北京航空航天大学 宇航学院，北京 100191
提高火箭制导平台的导航定位精确度，是火箭试验技术的重要研究内容。针对某火箭制导平台，设计了一种基于微机电惯性导航(INS)与全球定位系统(GPS)多传感器相组合的，采用间接输出校正的导航解算算法。算法利用卡尔曼滤波器对系统误差进行最优估计，估计结果修正惯导解算输出和敏感元件输出。仿真结果表明，在GPS收星有效以及火箭动态过程平稳情况下，该组合导航算法对INS误差随时间积累有明显抑制作用。
惯性导航 卡尔曼滤波 最优估计 新息 Inertial Navigation System Kalman Filtering optimum estimate innovation 太赫兹科学与电子信息学报
2018, 16(5): 807
解放军理工大学气象海洋学院, 江苏 南京 211101
利用地基红外高光谱辐射数据可以反演得到高时间分辨率的边界层大气温度廓线。 目前的AERIoe最优化反演算法相比于传统的“剥洋葱”算法有较大的改进, 且对初值的依赖程度较低。 但AERIoe算法中正则化算子的选择对反演结果的稳定性和反演时间有重要影响。 目前主要采用经验的方法选择正则化算子, 迭代步数较多, 耗费大量的计算时间。 提出了利用L曲线方法代替经验法选取正则化算子的改进方案, 以提高AERIoe方法的反演速度。 改进后的算法通过绘制解范数和残余范数的二维曲线图, 取其拐点作为最优的正则化参数, 相比于传统的经验法有着更好的理论基础。 采用2011年美国大气辐射测量计划中SGP站点的晴空大气红外辐射数据进行反演实验。 结果表明, 利用该方法得到的反演结果具有很好的稳定性、 收敛性和精度。 相比于经验的方法, 利用L曲线方法获得的正则化算子反演温度廓线时的收敛速度更快, 迭代步数较少, 可以节约大量的计算时间; 在反演精度方面, L曲线方法在边界层中上层的反演精度更高, 1～3 km高度上温度廓线的RMSE值提高了大约0.2 K。
最优估计反演方法 L曲线 正则化算子 高光谱 Optimal inverse methods L-curve Regularization parameter Hyper-spectral 光谱学与光谱分析
2016, 36(11): 3620
针对大型特种载体位姿测量系统结构复杂、可靠性差、成本高的问题，基于光纤陀螺（FOG）捷联惯导系统（SINS），采用卫星、天文2级组合导航，提出了实现载体导航信息精密测量的新方法，给出了组合导航系统的滤波结构、误差方程、数学模型。数据分析与精度评估的结果表明，采用小型化、高可靠性、低成本的FOG SINS的组合导航方法能够实现载体速度、位姿的精密测量。基于FOG SINS的载体位姿的精密测量方法是实现导航低成本、高性能的一种有效途径。
测量 光纤陀螺 捷联惯导系统 最优估计 光学学报
2016, 36(10): 1012001
针对双轴调制激光惯导系统(D-INS)导航误差随时间发散的问题,提出了一种D-INS组合点校技术,利用多普勒计程仪的对地速度信息进行D-INS速度误差量测,基于最优估计理论完成D-INS姿态误差的估计与补偿,根据卫星导航系统的单点精确位置信息对D-INS位置误差进行校正,实现D-INS导航误差重调的同时有效抑制陀螺角随机游走引起的积累震荡误差,克服了现有两点校正误差重调技术需外界提供间隔特定时间的两点精确位置信息的使用限制。试验结果表明,利用该技术进行D-INS误差重调,可以实现系统一个自主导航周期的导航误差减小为相同条件下单点位置校正的50%,有效提高了系统长航时导航精度。
双轴调制 激光惯导 组合点校 最优估计 计程议 dual-axis rotational modulation inertial navigation system integration point position correction optimal estimation theory velocity log
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
2 中国科学院大学, 北京 100039
针对微机电-船舶惯性导航/全球定位(MEMS-SINS/GPS)组合导航系统在GPS信号中断时造成的强非线性误差及重获信号后精度变差的问题, 设计了基于Rao-Blackwellised 无迹卡尔曼滤波(RB-UKF)的组合导航算法。首先, 基于捷联平台欧拉失准角定义了姿态误差, 建立了捷联惯导系统的非线性误差传播方程。然后, 针对组合导航的状态方程为非线性而量测方程呈线性的特点, 设计了RB-UKF算法, 在保证精度的同时降低了计算量。最后, 设计了滤波算法总体结构, 分别给出了GPS信号正常时和中断时组合导航滤波计算的流程。将提出的算法用于跑车实验, 结果表明: 在GPS失锁20 s和40 s再重获信号之后, 使用RB-UKF算法的组合导航系统位置精度分别优于6 m和7.5 m, 比扩展卡尔曼滤波(EKF)算法精度提高了1.5倍以上, 误差收敛速度提高了1.88~16.5倍, 计算量比UKF量测更新的计算量减小了41.7%。实验显示该方法显著提升了组合导航系统GPS信号中断再恢复后的滤波精度, 且易于工程实现。
组合导航 非线性误差 Rao-Blackwellised无迹卡尔曼滤波(RB-UKF) GPS失锁 最优估计 Integrated navigation non-linear error Rao-Blackwellised Unscented Kalman Filter(RB-UKF) GPS outage optimal estimation
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林 长春 130033
为准确获取半捷联图像导引头视线角速率，构建了Kalman观测器对电机平台进行框架角速率估计。首先，根据半捷联导引头稳定跟踪原理，建立了以Kalman观测器为状态反馈的数学模型；其次，根据编码器误差特性，应用最优估计理论计算分析了估计精度与观测器参数之间的关系；再次，在保证稳定平台带宽的前提下，设计了两种不同采样率下的Kalman观测器；最后，进行了数字仿真实验验证。结果表明：在2 000 Hz采样率下，估计算法角速率精度为0.098 9 (°)/s，优于200 Hz采样率下的0.301 3 (°)/s；两种采样率下导引头带宽均为59.6 rad/s，平台隔离度为1.5%。提高导引头稳定系统采样率并与相应控制参数匹配，能有效提高平台角速率估计精度。
半捷联机电平台 角速率最优估计 Kalman观测器 系统采样率 semi-strapdown electromechanical platform angular rate optimal estimation Kalman observer system sampling rate 红外与激光工程
2015, 44(12): 3794
1 中国科学院遥感与数字地球研究所, 遥感科学国家重点实验室, 北京 100101
2 环境保护部卫星环境应用中心, 北京 100029
3 国家环境保护卫星遥感重点实验室, 北京 100101
N2O是一种非常重要的温室气体和臭氧损耗物。 由于观测资料有限, 对于N2O在这两方面所发挥的作用定量描述还存在很多的不确定性。 利用热红外卫星数据AIRS可以反演监测甲烷和二氧化碳气体, 但对氧化亚氮的反演还很少见到。 因此该工作首次在国内针对高光谱红外卫星资料AIRS, 开展利用最优估计法反演大气N2O廓线的模拟研究。 讨论了先验廓线的获取方法及反演通道的选取方法, 并将反演结果和HIPPO飞机观测数据进行比较, 发现AIRS观测数据可以很好的捕获N2O的垂直分布, 在300～900 hPa, 与HIPPO数据趋势一致, 且反演精度较高, 相对误差仅为0.1%, 与所选取反演通道的jacobian峰值区间一致。 反演结果相比于特征向量统计法也有显著提高。
最优估计法 大气N2O廓线 AIRS Nitrous oxide Optimal estimate method Jacobian peaks jacobian 光谱学与光谱分析
2015, 35(6): 1690
