本文關鍵詞：改進卡爾曼濾波算法在時鐘馴服技術中的應用

  更多相關文章： 時鐘馴服 頻率校準 GPS Kalman濾波

【摘要】：時鐘馴服系統(tǒng)中GPS信號存在隨機抖動的情況,本文提出了一種改進的Kalman濾波算法,并對算法的原理、實現(xiàn)及實驗驗證進行了闡述。由實驗結果可見,該算法很好的消除了抖動帶來的誤差,將誤差控制在了±2ns之內(nèi),具有較好的應用價值。
【作者單位】： 上海機電工程研究所;上海無線電設備研究所;西安電子科技大學機電工程學院;
【關鍵詞】： 時鐘馴服 頻率校準 GPS Kalman濾波
【分類號】：P228.4
【正文快照】： i引言 GPS系統(tǒng)己成為目前世界上應用范圍最廣、實用性最強的全球精密授時、測距和導航定位系統(tǒng)。時鐘馴服技術以GPS秒脈沖(1PPS)信號為基準來校準本地時鐘,將1PPS信號與本地振蕩器產(chǎn)生的振蕩信號進行比對,獲得頻率差;再利用頻差對本地振蕩器進行調(diào)節(jié),把本地晶體振蕩器的準確

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 曹軼之;隋立芬;;一種自適應兩階段卡爾曼濾波算法[J];測繪科學技術學報;2008年06期

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

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

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

5 王淇勝,李華軍;純方位目標跟蹤—直角坐標卡爾曼濾波算法[J];青島海洋大學學報(自然科學版);2000年02期

6 孫維廣;;卡爾曼濾波算法在目標跟蹤中的應用研究[J];科技信息;2009年05期

7 馮昆林;對勻速直線運動目標跟蹤的轉換坐標卡爾曼濾波算法[J];太原師范學院學報(自然科學版);2005年02期

8 趙昕,李杰;一類加權全局迭代參數(shù)卡爾曼濾波算法[J];計算力學學報;2002年04期

9 穆靜;蔡遠利;王長元;;基于L-M方法的迭代容積卡爾曼濾波算法及其應用[J];西安工業(yè)大學學報;2013年01期

10 郝鋼;葉秀芬;陳亭;;加權觀測融合非線性無跡卡爾曼濾波算法[J];控制理論與應用;2011年06期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前9條

1 劉棟;王惠林;;卡爾曼濾波算法在目標定位系統(tǒng)中的應用[A];第九屆全國光電技術學術交流會論文集（上冊）[C];2010年

2 周紅波;耿伯英;;基于目標跟蹤的無偏轉換測量卡爾曼濾波算法研究[A];2007中國控制與決策學術年會論文集[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];第七屆中國智能交通年會論文集[C];2012年

4 趙汝祺;趙祚喜;趙汝準;;基于多項式卡爾曼濾波算法的車輛定位試驗研究[A];中國農(nóng)業(yè)工程學會2011年學術年會論文集[C];2011年

5 曾翠娟;杜傳利;;動態(tài)GPS自適應卡爾曼濾波算法的FPGA實現(xiàn)[A];第13屆全國計算機、網(wǎng)絡在現(xiàn)代科學技術領域的應用學術會議論文集[C];2007年

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

7 程慧俐;王紀文;張洪鉞;;在未知噪聲統(tǒng)計情況下的一種新的自適應卡爾曼濾波算法[A];1994中國控制與決策學術年會論文集[C];1994年

8 劉健;劉忠;玄兆林;;純方位目標運動分析的自適應擴展卡爾曼濾波算法[A];2005年全國水聲學學術會議論文集[C];2005年

9 朱寧;錢偉康;郭強;;基于嵌入式XP的光譜分析系統(tǒng)[A];全國第一屆嵌入式技術聯(lián)合學術會議論文集[C];2006年

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前5條

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

2 葛磊;容積卡爾曼濾波算法研究及其在導航中的應用[D];哈爾濱工程大學;2013年

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

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

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

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 龐瀛洲;關于電池BMS系統(tǒng)SOC估測算法的研究[D];長安大學;2015年

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

3 林燕平;長基線導航系統(tǒng)濾波算法的研究與實現(xiàn)[D];沈陽理工大學;2015年

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

5 陳辰;基于卡爾曼濾波算法的短期風電功率預測[D];新疆大學;2015年

6 徐紅珍;基于粒子群的卡爾曼濾波算法改進和優(yōu)化[D];武漢理工大學;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;2012年

8 樊紅娟;無先導卡爾曼濾波算法分析[D];西南大學;2007年

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

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

本文編號：1021287