發(fā)布時間：2018-10-15 19:01

【摘要】：在建立雷達高度計海況偏差(Sea State Bias,SSB)非參數(shù)模型時,通常會用到局部線性回歸(Local Linear Regression,LLR)估計器,而傳統(tǒng)的局部線性回歸估計器涉及高維矩陣運算,當建模的數(shù)據(jù)量較大時,估計海況偏差需要大量的時間,從而使得非參數(shù)估計方法很難用于高維海況偏差模型。該文提出一種改進的局部線性回歸(Improved Local Linear Regression,ILLR)估計器,可以避免傳統(tǒng)的LLR估計器所需的高維矩陣運算,在不影響海況偏差估計結果的條件下,將局部線性回歸估計器獲取加權函數(shù)的時間復雜度由O(N)2降低為O(N),從而大幅地降低估計海況偏差所需的時間,為實現(xiàn)高維非參數(shù)海況偏差模型的實時運算奠定了基礎。
[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.
【作者單位】： 中國科學院微波遙感技術重點實驗室;中國科學院國家空間科學中心;中國科學院大學;國家海洋局煙臺海洋環(huán)境監(jiān)測中心站;
【分類號】：P714.1

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本文編號：2273520