单状态变量和两级Kalman滤波器时间尺度算法

发布时间：2017-12-16 10:35

  本文关键词：单状态变量和两级Kalman滤波器时间尺度算法

  更多相关文章： 时间尺度算法 Kalman滤波器 虚拟Kalman采样间隔 权重 频率稳定度

【摘要】：本文首先提出一种单状态变量Kalman滤波器时间尺度算法;推导了算法的权重和预测值的解析表达式;在该解析表达式的基础上,引入虚拟Kalman采样间隔;理论分析和仿真实验都证明:通过选取不同的虚拟Kalman采样间隔,可以使时间尺度在任何指定的平滑时间的频率稳定度达到最优.在此基础上,提出了一种两级Kalman滤波器时间尺度算法;详细描述了算法原理;算法生成的时间尺度只含有频率随机游走噪声(RWFM),不含有频率白噪声(WFM);算法相当于按照RWFM的强度进行加权;生成的时间尺度的中短期频率稳定度更高.
【作者单位】： 国防科技大学电子科学与工程学院;
【分类号】：P127.1
【正文快照】： 1引言时间尺度算法(Time Scale Algorithms)在守时实验室和全球导航卫星系统(GNSS)中发挥着重要作用.时间尺度算法[1 3]的目的是为了综合钟组中所有的原子钟,生成一个可靠性、频率稳定度更高的、自由的纸面时间.单台钟和纸面时间都可以视为是一个时间尺度;没有被驾驭的时间尺

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本文编号：1295728