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卫星数据处理(二)——MVA分析

2021-06-17 21:18 作者:Berton9407  | 我要投稿

(二)MVA分析

当然,也可以直接从磁场的观测数据,利用其协变方差矩阵得到“另一种角度”稳定的磁场位形。这种方法称为最小方差分析法(Sonnerup & Cahill, 1967; Sonnerup & Scheible, 1998),基于一段时间内观测的磁场数据,寻找一个单位矢量%5Chat%7Bn%7D%20,使得磁场在此单位矢量的投影序列达到最小方差:

%5Csigma%20_%7BB%7D%5E%7B2%7D%3D%5Cfrac%7B%5Csum%7B%7C%5Cleft(%20%5Cboldsymbol%7BB%7D_i-%5Cleft%3C%20%5Cboldsymbol%7BB%7D%20%5Cright%3E%20%5Cright)%20%5Ccdot%20%5Cwidehat%7Bn%7D%7C%5E2%7D%7D%7BN%7D.

则可间接引入其协变矩阵%5Cchi%20,其矩阵内元素%5Cchi%20%5E%7B%5Cmu%20%5Cnu%7D%5Cleft(%20%5Cmu%20%2C%5Cnu%20%5Cin%20%5Cleft%5C%7B%20x%2Cy%2Cz%20%5Cright%5C%7D%20%5Cright)%20由下式给出:

%5Cchi%20%5E%7B%5Cmu%20%5Cupsilon%7D%3D%5Cfrac%7B1%7D%7BN%7D%5Csum%7B%5Cleft(%20%5Cboldsymbol%7BB%7D_%7Bi%7D%5E%7B%5Cmu%7D%5Cboldsymbol%7BB%7D_%7Bi%7D%5E%7B%5Cnu%7D%20%5Cright)%7D-%5Cfrac%7B1%7D%7BN%5E2%7D%5Csum%7B%5Cboldsymbol%7BB%7D_%7Bi%7D%5E%7B%5Cmu%7D%7D%5Csum%7B%5Cboldsymbol%7BB%7D_%7Bi%7D%5E%7B%5Cnu%7D%7D%0A%20%20%5Cequiv%20%5Cleft%3C%20%5Cboldsymbol%7BB%7D%5E%7B%5Cmu%7D%5Cboldsymbol%7BB%7D%5E%7B%5Cnu%7D%20%5Cright%3E%20-%5Cleft%3C%20%5Cboldsymbol%7BB%7D%5E%7B%5Cmu%7D%20%5Cright%3E%20%5Cleft%3C%20%5Cboldsymbol%7BB%7D%5E%7B%5Cnu%7D%20%5Cright%3E%20.

从而,可以求解%5Cchi%20的特征值%5Clambda%20_m%5Cleft(%20m%3D1%2C2%2C3%20%5Cright)%20及其特征向量e_m,令其特征值由大至小依次排序,则有%5Clambda%20_1%5Cgeqslant%20%5Clambda%20_2%5Cgeqslant%20%5Clambda%20_3,则对应的(e_1%2Ce_2)平面为局地磁场主要扰动平面,若%5Clambda%20_1%5Capprox%20%5Clambda%20_2,则说明其主要扰动平面为圆偏振,若有明显倍差则说明磁场的扰动体现出各向异性,而e_3则是磁场的最小扰动方向,几乎可以看成是波矢k的方向,从而可以计算出%5Ctheta_%7BkB_0%7D的大小。

由此,对于非%5Chat%7Bn%7D%20的单位矢量%5Chat%7Bn%7D%20%5E%5Cprime,方差矩阵可以转化为:

%5Csigma%20_%7BB%7D%5E%7B2%7D%3D%5Cfrac%7B%5Csum%7B%7C%5Cleft(%20%5Cboldsymbol%7BB%7D_i-%5Cleft%3C%20%5Cboldsymbol%7BB%7D%20%5Cright%3E%20%5Cright)%20%5Ccdot%20%5Cwidehat%7Bn%7D'%7C%5E2%7D%7D%7BN%7D%3D%5Csum_%7B%5Cmu%20%5Cnu%7D%7B%5Cwidehat%7Bn%7D'%5E%7B%5Cmu%7D%7D%5Cchi%20%5E%7B%5Cmu%20%5Cnu%7D%5Cwidehat%7Bn%7D'%5E%7B%5Cnu%7D.

将此式达到三个特征矢量构建的空间后,即n_%7Bm%7D%5E%7B'%7D%3D%5Cwidehat%7Bn%7D'%5Ccdot%20%5Cboldsymbol%7Be%7D_m,则%5Csigma%20_%7BB%7D%5E%7B2%7D%3D%5Csum_m%7B%5Clambda%20_mn_%7Bm%7D%5E%7B'2%7D%7D。同时,可以结合%5Csigma%20_%7BB%7D%5E%7B2%7D%3D%5Csum_m%7B%5Csigma%20_%7Bm%7D%5E%7B2%7D%7D%7C%5Cboldsymbol%7Bn%7D'%7C%5E2%3D%5Csum_m%7Bn_%7Bm%7D%5E%7B'2%7D%7D%3D1,得到%5Csum_m%7B%5Cfrac%7B%5Csigma%20_%7Bm%7D%5E%7B2%7D%7D%7B%5Clambda%20_m%7D%7D%3D1

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