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摘要：本发明公开了一种基于最优估计的气溶胶粒子类型识别方法，其特征在于，包括以下步骤：利用最具有辨识度的光学参数，通过决策树方法对目标物可能含有的气溶胶成分信息预估，返回状态向量的第一个初始值S；将激光雷达反演得到的参数信息写成状态矢量矩阵Xa＝[LR387,PDR355,PDR532,BAE]，S和Xa之间通过正演模型F建立关系：S＝FXa+ε,ε为误差项；模型预待估计的目标是S，可观测的是Xa，需要建立目标函数J，使S和K*Xa之间的误差最小，即目标函数J＝S‑KXaT*S‑KXa+λKTK；利用来最小化目标物函数，求得全局最优估计的S。本发明建立了一种新的基于激光雷达数据的气溶胶分类方法，经过系统的标定、质控、反演流程，获得与浓度无关的气溶胶光学、微物理参数，利用最优估计方法检索垂直方向上的气溶胶类型。
主权项：1.一种基于最优估计的气溶胶粒子类型识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：利用最具有辨识度的光学参数，通过决策树方法对目标物可能含有的气溶胶成分信息进行预估，返回状态向量的第一个初始值S；步骤2：将激光雷达反演得到的参数信息写成状态矢量矩阵Xa＝[LR387,PDR355,PDR532,BAE]，S和Xa之间可以通过正演模型F建立关系：S＝FXa+ε,ε为误差项；步骤3：模型预待估计的目标是S，可观测的是Xa，需要建立目标函数J，使S和K*Xa之间的误差最小，即目标函数J＝S-KXaT*S-KXa+λKTK；步骤4：利用来最小化目标物函数，求得全局最优估计的S，即真实大气气溶胶中五种基础类型占比。
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百度查询： 北京城市气象研究院 一种基于最优估计的气溶胶粒子类型识别方法
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