基于Sage窗的自适应Kalman滤波用于钟差预报研究
钟差预报是时间保持工作中的一项关键技术.Kalman算法作为一种最优预报算法,具有实时性的特点,在时间保持工作中得到了广泛的应用.但是由于经典Kalman算法需要准确确定模型随机误差和测量误差,否则状态估计会引入一定的误差,在原子时算法中表现为原子钟噪声和钟差测量噪声.原子钟的噪声参数值通常是通过Allan方差估计,若估计不够准确,Kalman预报将会出现误差.通过研究基于Sage窗的自适应Kalman预报算法,实时修正状态模型误差.利用自适应因子调整状态预测协方差阵有效降低了模型误差,提高了预报精度,最后通过两台氢原子钟和两台铯原子钟的实测数据验证了算法的有效性.
钟差预报、Kalman滤波、自适应因子、原子钟噪声
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TH761.2(仪器、仪表)
国家自然科学基金11473029
2017-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
1809-1816
