一种改进的局部线性回归估计器及其在雷达高度计海况偏差估计中的应用

发布时间：2018-10-15 19:01

【摘要】：在建立雷达高度计海况偏差(Sea State Bias,SSB)非参数模型时,通常会用到局部线性回归(Local Linear Regression,LLR)估计器,而传统的局部线性回归估计器涉及高维矩阵运算,当建模的数据量较大时,估计海况偏差需要大量的时间,从而使得非参数估计方法很难用于高维海况偏差模型。该文提出一种改进的局部线性回归(Improved Local Linear Regression,ILLR)估计器,可以避免传统的LLR估计器所需的高维矩阵运算,在不影响海况偏差估计结果的条件下,将局部线性回归估计器获取加权函数的时间复杂度由O(N)2降低为O(N),从而大幅地降低估计海况偏差所需的时间,为实现高维非参数海况偏差模型的实时运算奠定了基础。
[Abstract]:The local linear regression (Local Linear Regression,LLR) estimator is usually used in the establishment of the non-parametric model of radar altimeter sea condition deviation (Sea State Bias,SSB), while the traditional local linear regression estimator involves high dimensional matrix operation. It takes a lot of time to estimate the sea condition deviation, which makes it difficult to use the nonparametric estimation method in the high-dimensional sea condition deviation model. In this paper, an improved local linear regression (Improved Local Linear Regression,ILLR) estimator is proposed, which can avoid the high dimensional matrix operation required by the traditional LLR estimator, without affecting the result of sea condition deviation estimation. The time complexity of the local linear regression estimator to obtain the weighting function is reduced from O (N) 2 to O (N), which greatly reduces the time required to estimate the sea condition deviation, which lays a foundation for the real-time operation of the high-dimensional non-parametric sea condition deviation model.
【作者单位】： 中国科学院微波遥感技术重点实验室;中国科学院国家空间科学中心;中国科学院大学;国家海洋局烟台海洋环境监测中心站;
【分类号】：P714.1

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本文编号：2273520