GPS可驯钟数据预处理算法研究

发布时间：2017-05-02 07:10

  本文关键词：GPS可驯钟数据预处理算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：时间频率作为现代科学技术中重要的测量物理量,是科学技术发展的重要基础之一,在科学发展的过程中起到至关重要的作用。尤其是在科技飞速进步的现在,高精度时间频率得到越来越广泛的应用,从基础科学研究到工程技术,比如深空深海的科学探测、电力系统、导航定位等领域均涉及到时间频率。卫星定位定时系统能够提供远距离传输的高精度标准时间信号,具有高精度定时、定位和测速能力。高精度时间同步的实现需要用更高精度的时间频率来驯服,GPS作为目前应用最广泛的时间定位定时系统,可以为时间同步提供所需的高精度时间频率,可驯钟是一种很好的实现手段。可驯钟是利用GPS标准时间信号来锁定本地晶振令其输出高精度频率信号的技术,这种技术不但能使本地振荡器在短期内保持较好的稳定度,而且能在本地被控晶振上有效地复现接收到的GPS标准时间信号的长期稳定度和准确度。但是传统的可驯钟系统成本很高,因为它采用的是模拟或半数字体制,而且容易受环境因素影,很难建立噪声模型,非常不便于调试。本文对此提出并实现了一种基于FPGA和ARM技术的可驯钟系统,同时为了提高时间同步精度,论文重点对可驯钟系统中的钟模型估计进行了分析。钟差主要包括系统性偏差和随机性偏差。其中系统性偏差包括初始时刻偏差、频率偏差和老化;随机性偏差即五种独立的幂律谱噪声。本文主要研究比对了Vondrak算法与Kalman滤波算法在GPS可驯钟数据预处理中的效果。通过对可驯钟数据预处理算法比对选优及Matlab仿真后采用Vondrak滤波技术将晶振噪声模型融合到锁相环结构中。最后在性能评估中,经过优化的GPS可驯钟系统在滤波控制后,采集了它输出的1PPS并计算其阿伦方差,结果表明该GPS可驯钟在一定程度上能提高本地晶振的频率稳定度和准确度。论文围绕GPS可驯钟系统硬件设计优化以及钟差数据预处理算法展开研究,并考虑了实际工程的约束条件,所以,本文的研究成果可为可驯钟技术提供一些理论和实际工程方面的参考。
【关键词】：GPS可驯钟 锁相环 Kalman滤波 Vondrak滤波 1PPS
【学位授予单位】：中国科学院研究生院(国家授时中心)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P228.4;TB939
【目录】：

• 致谢3-4
• 摘要4-5
• ABSTRACT5-12
• 1 引言12-16
• 1.1 研究背景及意义12-13
• 1.2 研究现状13-14
• 1.3 本文研究内容与文章结构14-16
• 2 基于GPS系统的时间同步方法16-34
• 2.1 振荡器的噪声模型16-29
• 2.1.1 频率稳定度和相位噪声16-18
• 2.1.2 频率稳定度测量方法18-19
• 2.1.3 频率稳定度的表征19-20
• 2.1.4 Allan方差与随机噪声的函数关系20-22
• 2.1.5 关键参数的确定方法22-24
• 2.1.6 振荡器钟差模型24-26
• 2.1.7 振荡器相位噪声的计算机模拟26-29
• 2.2 GPS时间同步29-32
• 2.2.1 传统时间同步方法30-31
• 2.2.2 GPS全球定位系统概述31
• 2.2.3 GPS接收机31
• 2.2.4 GPS导航定位系统授时基本原理31-32
• 2.3 锁相环原理32-34
• 3 GPS可驯钟数据预处理算法分析34-47
• 3.1 粗点剔除方法34-36
• 3.1.1 3σ准则34
• 3.1.2 最小二乘法34-35
• 3.1.3 最大阈值法35-36
• 3.2 KALMAN滤波36-39
• 3.2.1 Kalman滤波的基本原理36-38
• 3.2.2 Kalman滤波的递推公式38-39
• 3.3 VONDRAK滤波39-47
• 3.3.1 Vondrak滤波的基本原理40-41
• 3.3.2 Vondrak滤波的递推公式41-43
• 3.3.3 Vondrak滤波平滑因子的选取43-46
• 3.3.4 最佳平滑因子的判断标准46-47
• 4 GPS可驯钟系统的方案设计与实现47-54
• 4.1 GPS可驯钟系统的基本原理47
• 4.2 系统硬件设计方案47-49
• 4.3 硬件平台设计与搭建49-52
• 4.3.1 鉴相芯片的选型49-50
• 4.3.2 ARM-STM3250
• 4.3.3 DAC751250
• 4.3.4 FPGA电路设计50-51
• 4.3.5 压控晶振51-52
• 4.4 系统软件设计与开发52-54
• 5 GPS可驯钟数据预处理的算法选优与性能评估54-64
• 5.1 利用MATLAB进行KALMAN滤波仿真54-57
• 5.1.1 利用MATLAB进行Kalman滤波仿真的实现过程54-55
• 5.1.2 利用MATLAB进行Kalman滤波仿真的结果分析55-57
• 5.2 利用MATLAB进行VONDRAK滤波仿真57-60
• 5.2.1 利用MATLAB进行Vondrak滤波仿真的实现过程57-58
• 5.2.2 利用MATLAB进行Vondrak滤波仿真的结果分析58-60
• 5.3 算法分析与比较60-61
• 5.4 性能测试与评估61-64
• 6 总结与展望64-65
• 6.1 总结64
• 6.2 展望64-65
• 参考文献65-68
• 作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果68

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