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原子钟噪声变化时的改进的Kalman滤波时间尺度算法研究

宋会杰 董绍武 王翔 章宇 王燕平

原子钟噪声变化时的改进的Kalman滤波时间尺度算法研究

宋会杰, 董绍武, 王翔, 章宇, 王燕平, 等
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-12-18
  • 上网日期:  2020-06-01

原子钟噪声变化时的改进的Kalman滤波时间尺度算法研究

  • 中国科学院国家授时中心

摘要: 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。时间尺度算法需要估计原子钟的噪声,原子钟的噪声根据噪声强度进行量化。由于外界环境变化或原子钟老化等原因,造成噪声强度可能发生变化,导致在Kalman滤波时间尺度算法中原子钟状态估计的扰动,进而影响时间尺度的准确度和稳定度。另一方面,由于原子钟的噪声强度估计存在误差,也将影响时间尺度的性能。因此,应当对由于噪声强度变化或噪声强度估计误差而引起原子钟状态估计的扰动进行实时控制。对此,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滤波时间按尺度算法有效提高了时间尺度的准确度和长期稳定度。

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