[发明专利]一种改进型同步扰动随机逼近算法的大气参数求解方法

说明书

本发明公开了一种改进型同步扰动随机逼近算法的大气参数求解方法，其特征是按如下步骤进行：首先建立掩星资料同化的大气参数求解代价函数；然后采用同步扰动随机逼近算法求解代价函数的最优解，以代价函数的近似梯度引导算法的搜索过程，避免了复杂的代价函数梯度求解。在求解过程中，对搜索空间网格化划分可改进算法的全局搜索能力；同时对初始步长的自适应改进可以提高算法的收敛速度。本发明简化了掩星资料同化技术中代价函数的求解，提高了求解大气参数向量的效率和可行性，有广阔的应用前景。

技术领域

本发明属于GPS气象学领域，具体地说是一种改进型同步扰动随机逼近算法的大气参数求解方法。

背景技术

无线电掩星观测技术是GPS气象学的一个重要学科，是利用信号的延迟和弯曲来分析大气参数。GPS导航卫星连续发射L1和L2两个波段的载波信号。载波信号穿过大气层时会发生延迟和弯曲，被低轨道卫星上的卫星接收机接。在信号接收端对两个波段的载波信号进行线性组合，可以消除电离层的影响，并计算出中性大气层引起的信号传输延迟量和信号弯曲角廓线；进一步通过Abel积分变换可以得到大气折射率廓线。弯曲角和大气折射率就是最常用的GPS掩星资料，它们具有精度高、时间分辨率高、垂直分辨率高、全球覆盖、全天候观测、易于在业务应用中普及等优点。这些掩星资料同化进数值天气预报模式中，可以明显改善数值天气预报的初始场，提高数值天气预报的预报能力。掩星资料同化技术中代价函数的求解是关键问题。

现有技术中，一般采用LM迭代法或准牛顿迭代法求解代价函数最优解。这两种方法都必须先求解代价函数的一阶导数和二阶导数，然后对矩阵方程进行迭代计算，直至达到停止条件。当观测算子比较复杂时，无法直接计算出一阶导数和二阶导数。需要先设计出观测算子的切线性算子及其伴随算子，再利用LM迭代法或拟牛顿方法求解。该过程大大增加了算法的复杂度，而且切线性算子和伴随算子的设计是个难点。

发明内容

本发明是为克服上述现有技术的不足之处，提出了一种改进型同步扰动随机逼近算法的大气参数求解方法，以期简化掩星资料同化技术中代价函数的求解，提高求解大气参数向量的效率和可行性。

本发明为达到上述发明目的，采用如下技术方案：

本发明一种改进型同步扰动随机逼近算法的大气参数求解方法的特点是按如下步骤进行：

步骤1、建立如式(1)所示的掩星资料同化的大气参数求解代价函数J(x)：

式(1)中，x为大气参数向量，即为待求解的参数，并有：x＝(t,p,q)^T，其中t表示大气温度，且t∈[t_i,t_f]，t_i表示大气温度t的取值范围的下限，t_f表示大气温度t的取值范围的上限；p表示大气压强，且p∈[p_i,p_f]，p_i表示大气压强p的取值范围的下限，p_f表示大气压强p的取值范围的上限；q表示大气比湿，且q∈[q_i,q_f]，q_i表示大气比湿q的取值范围的上限，q_f表示大气比湿q的取值范围的下限；x^b表示背景场的参数向量，并有x^b＝(t^b,p^b,q^b)^T；t^b表示背景场的大气温度，p^b表示背景场的大气压强，q^b表示背景场的大气比湿；B为背景场的误差协方差矩阵；y^o是观测场掩星资料；H(x)是观测算子；R是观测场的误差协方差矩阵；