1.一种用于降水量估算的卡尔曼滤波改进方法，其特征在于：在采样频率不变的前提下，给定如下初始值，包括 和Pk，这里k＝0，然后顺序执行以下步骤：步骤一、利用(1)式进行状态预测(1)式中,

为第k次状态预测估计矩阵；

Yk为中间计算值，且Yk＝Ek-HkKk，这里Ek为单位矩阵，Hk为第k次系统观测矩阵；

Kk为第k次系统滤波增益矩阵；

Uk为第k次系统观测值；

步骤二、利用(2)式确定预测误差方差矩阵(2)式中，

P1k为第k次一步预测误差方差矩阵；

Φk为第k次系统状态转移矩阵； 为Φk的转置；

Γk为第k次系统噪声矩阵； 为Γk的转置；

Hk-1为第k-1次系统观测矩阵；

Kk-1为第k-1次系统滤波增益矩阵；

Qk-1为第k-1次系统协方差矩阵；

步骤三、利用(3)式确定系统滤波增益矩阵(3)式中，

Kk为第k次系统滤波增益矩阵；Qk为第k次系统协方差矩阵；Hk为第k次系统观测矩阵,为Hk的转置；

步骤四、利用(4)式求解估计误差方差矩阵Pk＝(Ek-KkHk)P1k                               (4)(4)式中，

Pk为第k次估计误差方差矩阵；

步骤五、令k＝k+1，若满足k〉N，则算法结束；若满足k≤N，则返回步骤一；这里N是指总共的降水量测量次数，为预设值。