基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度估计算法

论文摘要

Kalman滤波时间尺度算法是一种实时的原子钟状态估计方法,在守时实验室具有重要实用价值。由于原子钟状态模型误差估计存在偏差,Kalman滤波时间尺度算法中状态估计可能出现相应异常扰动,应当对状态模型误差进行实时控制。对此,引入基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度算法。对状态预测协方差矩阵引入渐消因子,利用统计量实时计算渐消因子的量值,控制状态预测协方差阵的增长,降低了原子钟状态估计的扰动。实验结果表明,相比于标准Kalman滤波时间尺度算法和基于预测残差构造自适应因子的Kalman滤波算法,基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度算法能够提高原子钟状态估计的准确度,改进时间尺度的稳定度。

论文目录

• 1 渐消Kalman滤波时间尺度算法
•   1.1 原子钟的Jones-Tryon模型
•   1.2 渐消Kalman滤波时间尺度算法及原理
•   1.3 渐消因子的求解
• 2 实验与分析
• 3 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 宋会杰,董绍武,王燕平,安卫,侯娟

关键词: 原子钟差,时间尺度,渐消因子,钟差模型,滤波

来源: 武汉大学学报(信息科学版) 2019年08期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 自然地理学和测绘学

单位: 中国科学院国家授时中心,中国科学院时间频率基准重点实验室,中国科学院大学天文与空间科学学院

基金: 国家自然科学基金(11473029,11703030)~~

分类号: P228.4

DOI: 10.13203/j.whugis20180065

页码: 1205-1211+1219

总页数: 8

文件大小: 1847K

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