基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度估计算法

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.

关键词：原子钟差、时间尺度、渐消因子、钟差模型、Kalman滤波

所属期刊栏目：44

分类号：P228(大地测量学)

资助基金：国家自然科学基金11473029,11703030

在线出版日期：2019-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1205-1211,1219