使用Kalman滤波器调整预测值的时间尺度算法

摘要：

时间尺度算法用于综合钟组内所有的原子钟,建立一个频率稳定度更高的时间尺度,其核心环节可以概括为通过N-1组观测量(钟差)计算得到N台钟的权重和预测值.传统算法主要关注如何调整权重来提高时间尺度的稳定度,本文算法通过调整预测值来提高时间尺度的稳定度.本文算法使用Kalman滤波器对观测钟差进行状态估计,在Kalman滤波器每一次递推的过程中,调整一次预测值,通过每次实时调整预测值来建立时间尺度.理论推导和仿真实验都表明,本文建立的时间尺度滤除了频率白噪声,主要只含有频率随机游走噪声,所以具有很高的中短期稳定度.该时间尺度是一个连续、实时、可预测的时间尺度.

关键词：时间尺度算法、权重、预测值、频率稳定度、Kalman滤波器

所属期刊栏目：41

分类号：P228.41(大地测量学)

在线出版日期：2016-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1253-1258