NG21A-05 Real-time resolution of instrumental biases using Rao-Blackwellized Particle Filtering
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Particle filters are a non-linear data assimilation technique which use an ensemble of states to approximate the posterior density of the modelled geophysical system. While particle filters have nearly unparalleled flexibility to handle non-linear and non-Gaussian measurements, states, and errors, this comes at a cost of require comparatively large ensemble sizes when compared to other ensemble techniques. When the instruments which provide data to the model are subject to biases or calibration errors, each additional bias to be corrected adds another dimension to the state space, reducing the sampling efficiency of the entire ensemble. As the maximum ensemble size is generally limited by computational cost, this can create the perverse situation where adding additional observations decreases the performance of the data assimilation. Rao-Blackwellized particle filtering presents an efficient solution to this problem, allowing for the analytical solution of a conditionally linear Gaussian subset of the state space with minimal computational cost. This technique has been demonstrated successfully in two operational particle filter data assimilation models, the regional Assimilative Canadian High Arctic Ionospheric Model (A-CHAIM) and the global, real-time ionosphere/plasmasphere model Advanced Ionospheric Data Assimilation (AIDA). These models rely on the thousands of Global Navigation Satellite System (GNSS) receivers which provide an integrated measurement of electron density, but are subject to time-varying hardware-specific biases. The biases produced by these models will be compared to independently-derived values, and the improvement in model performance will be demonstrated.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle