基于卡尔曼滤波理论的气体浓度反演算法

• 作者: 刘华锋 毕智慧 沈小燕
• 来源期刊: 光电工程
• 学科: 地球科学
• 关键词: 差分吸收光谱技术 卡尔曼滤波 最小二乘法
• 年，卷（期）: 2008,（12）
• 所属期刊栏目: 大气光学
• 页码范围: 54-58
• 页数: 5页
• 分类号: X83
• 字数: 2621字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-501X.2008.12.012

摘要

广泛应用于气体探测的差分吸收光谱技术(DOAS)利用气体分子的窄带吸收特性结合最小二乘算法来推演气体浓度.但是,最小二乘法在外界环境因素干扰的情况下,往往产生较大的误差.本文引入了基于状态空间理论的气体浓度定量分析算法.通过把浓度变化视为状态方程,把光强吸收变化看作测量方程,从而组成状态空间方程,然后将卡尔曼滤波应用到气体状态空间中实现浓度反演.对于噪声统计信息未知的情况,通过自适应滤波算法,在滤波过程中利用已有的历史信息对噪声实现估计,从而使得整个系统在信噪比较低的情况下也能取得较好的反演精度.最后通过实验对最小二乘算法和卡尔曼滤波算法进行对比,证明卡尔曼滤波算法更具优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘华锋	浙江大学现代光学仪器国家重点实验室	35	199	7.0	12.0
2	沈小燕	浙江大学现代光学仪器国家重点实验室	1	3	1.0	1.0
3	毕智慧	浙江大学现代光学仪器国家重点实验室	1	3	1.0	1.0