【摘 要】
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本文基于现代多普勒天气雷达的回波数据，介绍了临近预报中风暴的识别与追踪的问题。由于传统的追踪方法难以处理分裂合并与漏测问题，本文提出了一种新的方法，把该问题建立在状态
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本文基于现代多普勒天气雷达的回波数据，介绍了临近预报中风暴的识别与追踪的问题。由于传统的追踪方法难以处理分裂合并与漏测问题，本文提出了一种新的方法，把该问题建立在状态空间模型上，引入了序贯MonteCarlo(SMC)方法，通过重要性抽样和重抽样的步骤，得到加权随机样本并近似条件概率分布，并随着时间的前进更新随机样本，进而判定风暴的运动路径。对于通常的追踪方法下所出现的分裂合并问题，本文的方法都取得了较好的结果。本文同时利用基于SMC思想的延迟逻辑方法，处理了风暴的漏测问题。定性抽样试验和定量试验评价表明了本文提出方法的有效性，可以取得较好的结果。
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