基于小波变换的原子钟数据的系统分析

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本课题来自我校承担研制的总装备部“‘天河网’组合导航系统演示验证”的子项目“‘天河网’时间系统”。  时间尺度的建立就是根据原子钟组比对的数据,用统计的方法计算出平均时间尺度,其目的是使综合时间尺度的噪声最小。小波分解原子时这种方法能提取各个原子钟的共同特性,多分辨率的综合时间尺度的平稳性在实际工程应用中已显示出优越性。  为了解释多分辨率综合原子时的特性,本文对小波分解原子时算法进行系统地分析,主要包括:  (1)介绍了小波原子时算法。利用不同尺度的小波变换系数的小波方差进行加权平均,这样既考虑了不同原子钟在稳定性方面的差异,又顾及同一台原子钟在不同小波尺度的变化特性,使综合的时间尺度的所有噪声都达到最小。  (2)提出基于小波分析的传递函数的概念。这个概念是从基于原子钟钟差数据的小波分析、基于小波分解原子时子模型的理论分析而引出的,根据小波变换的特点可以拓宽到基于该定义的系统的结构图与系统的小波传递函数,以及运用梅逊公式来求系统的小波传递函数,从而进一步认识小波分解算子时算法。  (3)基于小波分析的原子时算法的过程辨识。MIMO过程辨识问题利SISO过程一样,也是利用输入输出数据在一定准则意义下寻找与过程等价的数学模型。取六个钟差数据ui(k)(i=1,2…6)作为输入,归算后的小波分解原子时结果y(k)作为输出,w(k)为测量噪声,z(k)为小波分解原子时数据测量值,利用数据序列,极小化准则函数,得出参数估计值,找出与过程等价的数学模型,为以后用等价模型替代小波分解原子时模型,提高系统实时性提供思路。
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