Kalman算法在原子时计算中的应用研究

为了寻求改进地方原子时算法的可能性,基于原子钟的离散动态模型,分析研究了Kalman滤波算法在地方原子时计算中的具体应用。采用中国科学院国家授时中心的18台铯原子钟数据,分别计算出基于ALGOS算法和经典Kalman算法的时间尺度。结果表明,两种时间尺度在性能方面极为相似,短期和长期频率稳定度相当。     

原子钟状态模型的自适应Kalman滤波算法(摘要)

原子钟的统计模型及其解算方法是建立原子时基准的重要内容之一。利用Kalman滤波技术模拟原子钟运行过程和预测过程的未来值,以及由此建立起来的原子钟噪声模型和整套解算方法正在逐步完善并不断地得到重视和应用。文章回顾了近10年来国内外在时频领域中应用Kalman滤波技术的概况;简要介绍了原子钟的状态模型及其Kalman滤波算法;在此基础上,详细介绍了自适应Kalman滤波算法的原理、方法以及计算结果。     

原子钟信号的神经网络模型

时间尺度的连续性要求对原子钟信号进行必要的预测,预测的实质是建立一个模型来逼近原子钟的信号,前向神经网络具有良好的副近非线性 函数的能力,用神经网络模型来预测原子钟信号,并与AD模型的预测结果作了比较。     

原子钟噪声误差估计方法研究

给出了原子钟不同噪声的模拟方法.研究了利用马氏过程理论模拟原子钟的频率闪变噪声,利用维纳过程理论估计频率白噪声的最大区间误差的方法.结合国家授时中心时频基准实验室9台铯原子钟的运行情况,估计了幂律谱模型的噪声系数,并根据噪声模型进行了仿真,最后得到了这9台铯原子钟的频率白噪声产生的最大区间误差估计.     

一种基于小波变换的氢铯联合守时算法研究

氢铯联合守时方法主要是研究两类性能不同的原子钟的有效组合而产生稳定的时间尺度.基于此,研究了一种联合守时算法,取得了初步结果.算法首先通过铯原子钟建立参考时间尺度,用于估计氢原子钟的速率和频率漂移;其次,利用小波多尺度分解的方法降低氢原子钟钟差多种噪声的影响;最后,利用氢原子钟的可预测性能,建立由氢原子钟产生的时间尺度.此算法的优点在于产生的时间尺度充分利用了氢原子钟的短期稳定度、氢原子钟的可预测性能并考虑了测量钟差带来的多种噪声的影响,是一种优化的原子时尺度算法.     

地方原子时算法研究

产生和保持一个稳定、准确、可靠的时间尺度是所有时间实验室追求的目标.传统的ALGOS算法主要考虑时间尺度的长期稳定度,而地方原子时尺度需兼顾长、短期的稳定度.通过对原子钟噪声模型的分析研究,在保证地方原子时尺度长期稳定度不降低的条件下,提出适合中国科学院国家授时中心(National Time Service Center,NTSC)守时钟类型单一、钟性能相近的时间实验室计算地方时间尺度TA(NTSC)的一套完整算法.应用NTSC 2008年全年所有参加国际原子时(International Atomic Time,TAI)计算的钟的数据进行新算法的验证计算,得到的TA(NTSC)的短期稳定度指标与长期稳定度指标均有提高.研究结果适用于与NTSC守时系统结构相似的时间实验室的原子时尺度计算.     

主动型氢原子钟性能监测及评估方法研究

主动型氢原子钟是时间尺度建立和保持的主要频率源,具有短期稳定度高及相位噪声低等特性,目前在国际原子时TAI (International Atomic Time)及各地方时间尺度中的作用日益重要.首先结合主动型氢原子钟内部状态参数,分析状态参数与氢原子钟比对数据的相关性,提出了氢原子钟性能监测方法.其次,针对氢原子钟性能特点,在衡量氢原子钟性能最主要的两方面,即频率稳定度及"可预测性"方面,给出了氢原子钟性能评估方法,并利用该方法对目前国际通用的两种主动型氢原子钟(CH1-75型及MHM-2010型)进行性能评估.原子钟状态参数与比对数据联合分析结果表明,状态参数监测可以有效预报钟性能的变化.原子钟频率稳定度及"可预测性"评估结果表明,中、长期稳定度越高的原子钟"可预测性"也越好. BIPM (Bureau International des Poids et Measures)权重验证结果表明,基于BIPM公布数据以及基于2次模型两种预报方法计算出来的钟"可预测性"均与BIPM公布的权重相吻合,可以作为钟"可预测性"的定量评估方法.     

泛函网络在导航卫星钟差中长期预报中的应用

为了更好地反映导航卫星钟差特性以及提高导航卫星钟差中长期预报精度,在对卫星原子钟差预报建模时,除考虑卫星原子钟频移、频漂和频漂率等物理性质外,还考虑了卫星钟差的周期性变化和随机性等特点.在传统多项式预报模型基础上,采用泛函网络对卫星钟差的周期项和随机项部分进行建模,利用GPS导航卫星钟差数据进行预报实验,并与传统的多项式模型、灰色系统模型、差分自回归滑动平均(ARIMA)模型以及Kalman滤波方法的预报结果进行比对,结果表明,基于泛函网络建立的混合预报模型能有效减小导航卫星钟差的中长期预报误差.     

Vondrak平滑因子最佳确定方法及在时间比对数据中的应用

考虑到原子钟比对数据和远程时间比对数据的噪声水平具有时变性,因此选用Vondrak平滑方法对这两种数据进行平滑,并用交叉证认法动态地选取平滑因子。利用模拟数据验证了交叉证认法的有效性,并利用实测的原子钟比对数据及远程时间比对数据对该方法进行分析验证,结果表明交叉证认法可以针对不同类型的数据,计算得到客观、最佳的平滑因子,有效地滤除原子钟比对数据和远程时间比对数据中的大部分噪声,对进一步提高时间保持精度有积极的意义。     

铷钟光谱灯老化的实验研究和寿命评估

铷光谱灯(铷灯)是汽泡式铷原子钟的关键部件。铷灯内金属铷的损耗是决定铷原子钟使用寿命的主要因素。为了预测铷灯使用寿命期内的铷消耗量,采用差示扫描量热技术对6个铷光谱灯开展了8a的铷消耗量测量。依据铷消耗模型的经验公式对铷消耗量数据用最小二乘法线性拟合,得到了一种肖特耐碱金属玻璃铷光谱灯铷消耗模型的各项参数。数据分析结果表明:铷与灯泡内所含杂质的反应消耗量在20~60μg之间,铷的消耗率稳定在0.18~0.28μg/h之间。以正常工作时铷消耗量最多的铷灯的拟合参数计算,10a使用寿命期的铷消耗量约为127μg。与相应时间内实际的铷量消耗的比较表明,使用该模型预测的结果是相对保守和可靠的。