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基于卡尔曼滤波理论的气体浓度反演算法被引量：1: 2008年; 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。; 沈小燕毕智慧刘华锋; 关键词：差分吸收光谱技术卡尔曼滤波最小二乘法

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沈小燕