基于随机观测法的气象数据质量控制关键技术研究

发布时间：2022-02-14 15:18

　　精准的气象数据对国家的生态、军事安全具有重要的意义,因此对气象数据进行质量控制是气象观测中重要的环节。气象数据质量控制中有两个关键的技术问题,一个是数据的传输质量,比如:卫星图像在含有噪声信道中的传输,另一个则是数据的观测质量,比如:地面观测站失效传感器产生相互冲的突观测数据。但是,考虑到气象数据中蕴含的信息具有强烈的时效性,气象数据的大规模特性给上述问题带来了严峻的技术挑战。采用随机观测法,结合对观测量的一些先验知识,可以有效降低待处理的数据量,这一思想已经在压缩感知领域得到使用和验证。鉴于此,本文尝试将随机观测法这一思想运用于气象数据质量控制的关键技术问题研究中。本文的主要工作如下。首先,针对数据传输质量问题。本文提出了一种面向压缩感知的分块（BCS）方法推断图像分块数量对图像重构的影响。该方法的核心思想在于利用随机观测矩阵的特性寻找最优的图像矩阵分块数量。在前人理论基础上,假设原始图像服从高斯分布,通过方法分析了压缩视角下噪声的影响,推导了误差概率的范围,并提出了 BCS算法。实验结果表明图像的分块数量与图像恢复过程有很强的相关性。其次,针对数据观测质量问题。本文提出了 Rand... 

【文章来源】：湘潭大学湖南省

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１．１真值发现的体系结构??然而，真值发现也有存在不足的地方

２．２．３基于概率图形方法的模型介绍??一些真值发现方法［３６，４３，４４］基于概率图形模型（ＰＧＭ）。图２．１显示了一般的??ＰＧＭ，并通过以下的概率模型来获取真值：??Ｙ＼?［￣［?ｆ?Ｐ（ｖ〇?｜？）?ｐ（ｖ〇，ｖ〇，?ｗｓ）?Ｊ?（２．６）??ｓｅｓ?０６０?Ｖ?Ｓ＃??＇??在该模型中，观测值基于相应的真值和数据源权重ＭＺＳ生成，并且函数??ｐＯＪ，％，呎）将它们连接在一起。以高斯分布为例，在这种情况下，真值＜可以设??为分布平均值，而数据源权重呎为精度（方差的倒数）。然后，通过参数从??该特定分布中对观测值４进行采样。如果数据源权重呎高，则方差相对较小，因??此“生成”的观测值时将接近真值换句话说，真值％接近权重高的数据源提??供的观测值。同时

一般情况下，ｙ的维数远远小于ｘ的维数，也就是Ｍ《７Ｖ。??在ＢＣＳ方法中，２Ｄ图像ｘ首先被分割成Ｚ个子块，＆ｅｉ？Ｎ，Ｚ?＝?ｌ，２，…，Ｚ，??Ｚ?＜ｉＶ，如图３．１所示。本章假设图像ｘ服从一个均值ａ为和方差为的高斯分布。??另外，假设噪声ＶＶ服从—均值为０和方差为ｄ的高斯分布。测量矩阵中在发送??端和接收端是己知的。??＇遭愈?ｍｍ?＇??屬一靈．■肩一＼＂＿??图３．１图像分块??图３．２矩形方框显示了图像分块传输系统。假设二维图像被分割成Ｚ个图像??子块，图像子块有一个传输信道，每一个接收端经由接收信道接收图像子块。一??般情况下，图像块大小相等的，如图３．２所示。??广’－－－－－－）??，Ｙ，?一??１?ｗ?；??Ｔｒａｎｓｍｉｔ?、—一?Ｊ??ｉｉ?：?４?（，Ｗｎ?＂Ｌ’［?ｒ?．、??．ｖ：??＿、?ｙ?ｖ：＝＾ｔｖ．４－ｗ?；—－■???．．．ｊ??Ｘｉ??？Ｂ?Ｒｅｃｅｉｖｅ??Ｍ?，?Ｃｈｕｎｎｅｌ??）ｚ??■???图３．２图像分块传输系

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
[1]基于凸优化的参数化稀疏估计理论及其应用[D]. 刘翼鹏.电子科技大学 2011

硕士论文
[1]基于压缩感知的图像融合研究[D]. 赵康.武汉科技大学 2014
[2]基于压缩感知理论的卫星遥感图像融合算法研究[D]. 郭晶.北京交通大学 2013



本文编号：3624797