原子钟噪声变化时改进的Kalman滤波 时间尺度算法
Kalman滤波时间尺度算法是一种实时的原子钟状态估计方法,在时间保持工作中具有重要的实用价值.本文引入自适应因子改进Kalman滤波时间尺度算法,对Kalman滤波时间尺度算法中状态预测协方差矩阵引入自适应因子,利用统计量实时计算自适应因子的量值,控制状态预测协方差矩阵的增长,降低原子钟状态估计的扰动,从而提高时间尺度的准确度和稳定度.模拟数据和实测数据表明,原子钟噪声强度变化时或噪声强度估计存在误差时改进的Kalman滤波时间尺度算法有效地提高了时间尺度的准确度和长期稳定度.
原子钟噪声、Kalman、滤波、自适应因子、时间尺度
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国家自然科学基金 批准号, 11703030, 11873049
2020-09-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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