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基于兩種卡爾曼濾波算法的時間尺度穩(wěn)定性比較:

  Kalman濾波時間尺度算法是時間可以產(chǎn)生和保持社會工作的常用教學方法，在守時實踐中具有非常重要的實用價值。

  網(wǎng)絡時間服務器針對自動化系統(tǒng)中的計算機、控制裝置等進行校時的高科技產(chǎn)品，網(wǎng)絡時間服務器它從GPS衛(wèi)星上獲取標準的時間信號，將這些信息通過各種接口類型來傳輸給自動化系統(tǒng)中需要時間信息的設(shè)備，這樣就可以達到整個系統(tǒng)的時間同步。然而，當鐘差數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)異常時，會使Kalman濾波時間尺度算法中狀態(tài)估計問題出現(xiàn)一些異常擾動，從而達到降低學習時間尺度的準確性和穩(wěn)定性。因此，應當對原子鐘異常相關(guān)數(shù)據(jù)技術(shù)系統(tǒng)實時處理。

  近日，中國社會科學院國家授時服務中心時頻基準實驗室關(guān)于原子鐘異常信息數(shù)據(jù)一般情況下可以改進的Kalman濾波處理時間價值尺度分析算法通過研究取得了新進展。該研究方法引入等價協(xié)方差矩陣和自適應因子，對Kalman濾波時間不同尺度算法需要不斷改進。研究主要構(gòu)造等價協(xié)方差矩陣來控制系統(tǒng)測量異常值對原子鐘狀態(tài)估計的影響，利用統(tǒng)計量實時計算模型自適應因子的量值來控制環(huán)境狀態(tài)預測協(xié)方差矩陣的增長，以降低原子鐘異常對狀態(tài)估計的影響。

  從模擬數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù)兩方面分析了原子鐘異常數(shù)據(jù)情況下的卡爾曼濾波算法，并與經(jīng)典的卡爾曼濾波算法了比較，改進的卡爾曼濾波算法能夠有效地抵抗異常數(shù)據(jù)對時間尺度的影響，提高時間尺度的精度和穩(wěn)定性。研究還分析了當測量噪聲為非高斯噪聲時，該算法的性能，并將最小二乘閾值設(shè)置應用于離群數(shù)據(jù)處理，結(jié)果表明，改進卡爾曼濾波的時間尺度穩(wěn)定性優(yōu)于最小二乘預處理。

  相關(guān)研究成果發(fā)表在《儀器儀表學報》(第16卷，2021年6月jinst16p06032)上，題目是《數(shù)據(jù)異常的魯棒卡爾曼濾波時標算法》。評審者認為該算法提出了一種針對異常原子鐘數(shù)據(jù)的改進卡爾曼濾波時標算法。仿真數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù)驗證了算法的有效性，具有實用價值。該研究得到了國家重大科技基礎(chǔ)設(shè)施長波短波授時系統(tǒng)、國家自然科學基金、中科院西部之光的支持;基于以上兩種不同算法的原子鐘改正時間偏差比較。