当前位置:主页 > 科技论文 > 测绘论文 >

改进卡尔曼滤波算法在时钟驯服技术中的应用

发布时间:2017-10-12 22:27

  本文关键词:改进卡尔曼滤波算法在时钟驯服技术中的应用


  更多相关文章: 时钟驯服 频率校准 GPS Kalman滤波


【摘要】:时钟驯服系统中GPS信号存在随机抖动的情况,本文提出了一种改进的Kalman滤波算法,并对算法的原理、实现及实验验证进行了阐述。由实验结果可见,该算法很好的消除了抖动带来的误差,将误差控制在了±2ns之内,具有较好的应用价值。
【作者单位】: 上海机电工程研究所;上海无线电设备研究所;西安电子科技大学机电工程学院;
【关键词】时钟驯服 频率校准 GPS Kalman滤波
【分类号】:P228.4
【正文快照】: i引言 GPS系统己成为目前世界上应用范围最广、实用性最强的全球精密授时、测距和导航定位系统。时钟驯服技术以GPS秒脉冲(1PPS)信号为基准来校准本地时钟,将1PPS信号与本地振荡器产生的振荡信号进行比对,获得频率差;再利用频差对本地振荡器进行调节,把本地晶体振荡器的准确

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 曹轶之;隋立芬;;一种自适应两阶段卡尔曼滤波算法[J];测绘科学技术学报;2008年06期

2 虞培培;张永立;程会峰;;无迹卡尔曼滤波算法在二级倒立摆上的应用研究[J];模糊系统与数学;2011年05期

3 马平;卡尔曼滤波算法的收敛速度[J];山东师大学报(自然科学版);1997年03期

4 丁振,,吴锦涛,潘泉;单站被动式跟踪新算法研究[J];红外技术;1996年02期

5 王淇胜,李华军;纯方位目标跟踪—直角坐标卡尔曼滤波算法[J];青岛海洋大学学报(自然科学版);2000年02期

6 孙维广;;卡尔曼滤波算法在目标跟踪中的应用研究[J];科技信息;2009年05期

7 冯昆林;对匀速直线运动目标跟踪的转换坐标卡尔曼滤波算法[J];太原师范学院学报(自然科学版);2005年02期

8 赵昕,李杰;一类加权全局迭代参数卡尔曼滤波算法[J];计算力学学报;2002年04期

9 穆静;蔡远利;王长元;;基于L-M方法的迭代容积卡尔曼滤波算法及其应用[J];西安工业大学学报;2013年01期

10 郝钢;叶秀芬;陈亭;;加权观测融合非线性无迹卡尔曼滤波算法[J];控制理论与应用;2011年06期

中国重要会议论文全文数据库 前9条

1 刘栋;王惠林;;卡尔曼滤波算法在目标定位系统中的应用[A];第九届全国光电技术学术交流会论文集(上册)[C];2010年

2 周红波;耿伯英;;基于目标跟踪的无偏转换测量卡尔曼滤波算法研究[A];2007中国控制与决策学术年会论文集[C];2007年

3 陈婧;谢磊;李备;;水路交通中的卡尔曼滤波算法综述[A];第七届中国智能交通年会论文集[C];2012年

4 赵汝祺;赵祚喜;赵汝准;;基于多项式卡尔曼滤波算法的车辆定位试验研究[A];中国农业工程学会2011年学术年会论文集[C];2011年

5 曾翠娟;杜传利;;动态GPS自适应卡尔曼滤波算法的FPGA实现[A];第13届全国计算机、网络在现代科学技术领域的应用学术会议论文集[C];2007年

6 李鹏;宋申民;陈兴林;;自适应平方根无迹卡尔曼滤波算法[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第八分册)[控制理论与应用(专刊)][C];2009年

7 程慧俐;王纪文;张洪钺;;在未知噪声统计情况下的一种新的自适应卡尔曼滤波算法[A];1994中国控制与决策学术年会论文集[C];1994年

8 刘健;刘忠;玄兆林;;纯方位目标运动分析的自适应扩展卡尔曼滤波算法[A];2005年全国水声学学术会议论文集[C];2005年

9 朱宁;钱伟康;郭强;;基于嵌入式XP的光谱分析系统[A];全国第一届嵌入式技术联合学术会议论文集[C];2006年

中国博士学位论文全文数据库 前5条

1 孙景荣;X射线脉冲星导航及其增强方法研究[D];西安电子科技大学;2014年

2 葛磊;容积卡尔曼滤波算法研究及其在导航中的应用[D];哈尔滨工程大学;2013年

3 冯波;线性滤波估计算法研究及在惯性导航系统中的应用[D];北京理工大学;2014年

4 孟军英;基于粒子滤波框架目标跟踪优化算法的研究[D];燕山大学;2014年

5 周聪;基于非线性估计理论的线控转向汽车状态估计研究[D];西南交通大学;2012年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 庞瀛洲;关于电池BMS系统SOC估测算法的研究[D];长安大学;2015年

2 张冬梅;基于改进卡尔曼滤波算法的SOC估计方法研究[D];西南交通大学;2015年

3 林燕平;长基线导航系统滤波算法的研究与实现[D];沈阳理工大学;2015年

4 唐鹏;基于ADS-B数据监视性能评估技术研究[D];中国民航大学;2015年

5 陈辰;基于卡尔曼滤波算法的短期风电功率预测[D];新疆大学;2015年

6 徐红珍;基于粒子群的卡尔曼滤波算法改进和优化[D];武汉理工大学;2013年

7 邹振宇;基于DSP的Kalman滤波器的算法研究[D];成都理工大学;2012年

8 樊红娟;无先导卡尔曼滤波算法分析[D];西南大学;2007年

9 吴龙龙;一致性卡尔曼滤波算法及其应用研究[D];华东交通大学;2013年

10 李忠良;基于神经网络的卡尔曼滤波算法研究[D];湖南工业大学;2011年



本文编号:1021287

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/dizhicehuilunwen/1021287.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户8a388***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com