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改進(jìn)卡爾曼濾波算法在時(shí)鐘馴服技術(shù)中的應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2017-10-12 22:27

  本文關(guān)鍵詞:改進(jìn)卡爾曼濾波算法在時(shí)鐘馴服技術(shù)中的應(yīng)用


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【摘要】:時(shí)鐘馴服系統(tǒng)中GPS信號(hào)存在隨機(jī)抖動(dòng)的情況,本文提出了一種改進(jìn)的Kalman濾波算法,并對(duì)算法的原理、實(shí)現(xiàn)及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證進(jìn)行了闡述。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可見,該算法很好的消除了抖動(dòng)帶來的誤差,將誤差控制在了±2ns之內(nèi),具有較好的應(yīng)用價(jià)值。
【作者單位】: 上海機(jī)電工程研究所;上海無線電設(shè)備研究所;西安電子科技大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】時(shí)鐘馴服 頻率校準(zhǔn) GPS Kalman濾波
【分類號(hào)】:P228.4
【正文快照】: i引言 GPS系統(tǒng)己成為目前世界上應(yīng)用范圍最廣、實(shí)用性最強(qiáng)的全球精密授時(shí)、測(cè)距和導(dǎo)航定位系統(tǒng)。時(shí)鐘馴服技術(shù)以GPS秒脈沖(1PPS)信號(hào)為基準(zhǔn)來校準(zhǔn)本地時(shí)鐘,將1PPS信號(hào)與本地振蕩器產(chǎn)生的振蕩信號(hào)進(jìn)行比對(duì),獲得頻率差;再利用頻差對(duì)本地振蕩器進(jìn)行調(diào)節(jié),把本地晶體振蕩器的準(zhǔn)確

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 曹軼之;隋立芬;;一種自適應(yīng)兩階段卡爾曼濾波算法[J];測(cè)繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報(bào);2008年06期

2 虞培培;張永立;程會(huì)峰;;無跡卡爾曼濾波算法在二級(jí)倒立擺上的應(yīng)用研究[J];模糊系統(tǒng)與數(shù)學(xué);2011年05期

3 馬平;卡爾曼濾波算法的收斂速度[J];山東師大學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);1997年03期

4 丁振,,吳錦濤,潘泉;單站被動(dòng)式跟蹤新算法研究[J];紅外技術(shù);1996年02期

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10 郝鋼;葉秀芬;陳亭;;加權(quán)觀測(cè)融合非線性無跡卡爾曼濾波算法[J];控制理論與應(yīng)用;2011年06期

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2 周紅波;耿伯英;;基于目標(biāo)跟蹤的無偏轉(zhuǎn)換測(cè)量卡爾曼濾波算法研究[A];2007中國(guó)控制與決策學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2007年

3 陳婧;謝磊;李備;;水路交通中的卡爾曼濾波算法綜述[A];第七屆中國(guó)智能交通年會(huì)論文集[C];2012年

4 趙汝祺;趙祚喜;趙汝準(zhǔn);;基于多項(xiàng)式卡爾曼濾波算法的車輛定位試驗(yàn)研究[A];中國(guó)農(nóng)業(yè)工程學(xué)會(huì)2011年學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2011年

5 曾翠娟;杜傳利;;動(dòng)態(tài)GPS自適應(yīng)卡爾曼濾波算法的FPGA實(shí)現(xiàn)[A];第13屆全國(guó)計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)在現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

6 李鵬;宋申民;陳興林;;自適應(yīng)平方根無跡卡爾曼濾波算法[A];2009年中國(guó)智能自動(dòng)化會(huì)議論文集(第八分冊(cè))[控制理論與應(yīng)用(?[C];2009年

7 程慧俐;王紀(jì)文;張洪鉞;;在未知噪聲統(tǒng)計(jì)情況下的一種新的自適應(yīng)卡爾曼濾波算法[A];1994中國(guó)控制與決策學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];1994年

8 劉健;劉忠;玄兆林;;純方位目標(biāo)運(yùn)動(dòng)分析的自適應(yīng)擴(kuò)展卡爾曼濾波算法[A];2005年全國(guó)水聲學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2005年

9 朱寧;錢偉康;郭強(qiáng);;基于嵌入式XP的光譜分析系統(tǒng)[A];全國(guó)第一屆嵌入式技術(shù)聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2006年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前5條

1 孫景榮;X射線脈沖星導(dǎo)航及其增強(qiáng)方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

2 葛磊;容積卡爾曼濾波算法研究及其在導(dǎo)航中的應(yīng)用[D];哈爾濱工程大學(xué);2013年

3 馮波;線性濾波估計(jì)算法研究及在慣性導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用[D];北京理工大學(xué);2014年

4 孟軍英;基于粒子濾波框架目標(biāo)跟蹤優(yōu)化算法的研究[D];燕山大學(xué);2014年

5 周聰;基于非線性估計(jì)理論的線控轉(zhuǎn)向汽車狀態(tài)估計(jì)研究[D];西南交通大學(xué);2012年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 龐瀛洲;關(guān)于電池BMS系統(tǒng)SOC估測(cè)算法的研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2015年

2 張冬梅;基于改進(jìn)卡爾曼濾波算法的SOC估計(jì)方法研究[D];西南交通大學(xué);2015年

3 林燕平;長(zhǎng)基線導(dǎo)航系統(tǒng)濾波算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D];沈陽(yáng)理工大學(xué);2015年

4 唐鵬;基于ADS-B數(shù)據(jù)監(jiān)視性能評(píng)估技術(shù)研究[D];中國(guó)民航大學(xué);2015年

5 陳辰;基于卡爾曼濾波算法的短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)[D];新疆大學(xué);2015年

6 徐紅珍;基于粒子群的卡爾曼濾波算法改進(jìn)和優(yōu)化[D];武漢理工大學(xué);2013年

7 鄒振宇;基于DSP的Kalman濾波器的算法研究[D];成都理工大學(xué);2012年

8 樊紅娟;無先導(dǎo)卡爾曼濾波算法分析[D];西南大學(xué);2007年

9 吳龍龍;一致性卡爾曼濾波算法及其應(yīng)用研究[D];華東交通大學(xué);2013年

10 李忠良;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卡爾曼濾波算法研究[D];湖南工業(yè)大學(xué);2011年



本文編號(hào):1021287

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