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首先给出典型的原子钟时差观测量模型,包括确定性部分(时差、频差、线性频漂和周期性波动项)、随机性部分(即原子钟噪声)和观测噪声;分析了各分量对应的Allan偏差的表达式。针对部分文献对Kalman滤波器估计原子钟状态原理描述不清晰的问题,描述了原子钟随机微分方程模型和各物理量的含义,从最优估计和低通滤波器两个角度阐述其原理。针对观测噪声过大、存在周期性波动等原因造成无法准确估计原子钟噪声强度的情况,提出了综合Kalman滤波器状态估计结果和Allan偏差图,估计原子钟噪声和观测噪声强度的方法;提出了3种不同的估计线性频漂幅度的方法,并通过实测数据相互验证;针对周期性波动在时差中不明显的问题,结合原子钟随机微分方程模型,提出了综合Kalman滤波器状态估计的结果和对数Allan偏差图估计周期性波动周期和幅度的方法。对两台国产氢钟的实测数据进行了验证,证明该方法物理原理清晰,操作简便易行,具有实用性。通过该方法可以外推得到所有平滑时间的Allan偏差估计值。 相似文献
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针对奇异谱分析(singular spectrum analysis,SSA)方法在重建准周期项时容易存在频率混叠的现象,傅里叶带通滤波器(fourier band pass filtering,FBPF)提取准周期项时,边界值极易受到残留的趋势项的影响而导致其不够精确,本文提出了一种SSA与FBPF相结合的方法(SSA+FBPF),即先利用SSA方法对信号进行分层选组重建,再对重建信号进行傅里叶带通滤波。仿真试验结果表明在信噪比(SNR)为0.017的情况下,SSA+FBPF方法重建周期信号精度比SSA方法提高了35%,比FBPF方法提高了26%,这说明该方法不仅抑制趋势项对边界值的影响,而且具有良好抗噪声干扰的能力。将SSA+FBPF方法用于重建北斗卫星PC06和PC07的24h周期项,发现北斗卫星钟PC06和PC07周期项幅值均存在明显变化。 相似文献
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