本文主要研究了新的原子時(shí)算法及原子鐘信號(hào)的處理方法，在國(guó)際上首次把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法應(yīng)用于原子鐘信號(hào)預(yù)測(cè)和噪聲分離。主要研究?jī)?nèi)容包括： （1）研究了原子鐘頻率穩(wěn)定度的表征問(wèn)題。分析了Allan方差及修正Allan方差在時(shí)域與頻域轉(zhuǎn)化過(guò)程中的“泄露”現(xiàn)象，提出用小波方差來(lái)表征原子鐘的頻率穩(wěn)定度，它可以表征原子鐘在不同頻率范圍內(nèi)的穩(wěn)定度。并推導(dǎo)出小波方差的實(shí)用形式。 （2）討論了現(xiàn)有原子時(shí)算法存在的問(wèn)題。研究了經(jīng)典算法的加權(quán)特點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)它存在的若干缺陷：首先，經(jīng)典算法只能對(duì)原子鐘取單一權(quán)值，這樣得到的時(shí)間尺度只能使某一種噪聲達(dá)到最小，不可能使所有噪聲都達(dá)到最��；再者，依據(jù)在某一種頻率穩(wěn)定度加權(quán)，使得此種穩(wěn)定度低而其他穩(wěn)定度高的原子鐘得到很小權(quán)，造成了資源浪費(fèi)；第三，僅僅根據(jù)原子鐘的歷史特性取權(quán)不能對(duì)原子鐘信號(hào)變化作出準(zhǔn)確估計(jì)和預(yù)測(cè)。 （3）提出了一種新的原子時(shí)算法——小波分解算法。它考慮了原子鐘在所有頻率范圍內(nèi)的頻率穩(wěn)定度，計(jì)算得到的時(shí)間尺度穩(wěn)定度比一般算法有明顯改善。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：用小波分解算法計(jì)算得到的時(shí)間尺度噪聲比基于經(jīng)典加權(quán)算法得到的時(shí)間尺度噪聲小。 （4）首次研究... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院國(guó)家授時(shí)中心)陜西省

【文章頁(yè)數(shù)】：92 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
緒論
第一章 頻率穩(wěn)定度的表征
    1.1 頻率穩(wěn)定度表征的基本原理
    1.2 Allan方差及修正Allan方差
    1.3 小波方差
    1.4 頻率穩(wěn)定度的實(shí)用形式
第二章 時(shí)間尺度算法的原理及經(jīng)典加權(quán)算法分析
    2.1 時(shí)間尺度計(jì)算的原理
    2.2 時(shí)間尺度的ALGOS算及其它類似算法
    2.3 經(jīng)典加權(quán)算法分析
第三章 建立在原子鐘動(dòng)態(tài)模型上的時(shí)間尺度算法
    3.1 時(shí)間尺度的Kalman算法
    3.2 時(shí)間尺度的最優(yōu)線性預(yù)測(cè)算法
    3.3 建立在原子鐘的動(dòng)態(tài)模型基礎(chǔ)上的原子時(shí)算法
第四章 時(shí)間尺度的小波分解算法
    4.1 小波分解及其在時(shí)間尺度計(jì)算中的應(yīng)用
    4.2 時(shí)間尺度的小波分解算法
第五章 原子鐘噪聲的分析與綜合
    5.1 原子鐘噪聲的多尺度分形特征
    5.2 振蕩器頻率穩(wěn)定度的小波反演
    5.3 原子鐘噪聲的分離
第六章 原子鐘信號(hào)的預(yù)處理過(guò)程
    6.1 原子鐘信號(hào)奇異點(diǎn)的檢測(cè)以及粗大誤差的剔除
    6.2 時(shí)間尺度的分域遞推模型
    6.3 原子鐘信號(hào)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
第七章 小波分解算法軟件設(shè)計(jì)及其用法
    7.1 小波分解原子時(shí)算法的軟件設(shè)計(jì)
    7.2 軟件的使用方法
結(jié)束語(yǔ)
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄
i） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分離噪聲程序
ii） 連續(xù)小波變換及其逆變換程序
iii） 小波分解原子時(shí)算法的程序
碩士期間發(fā)表的和已經(jīng)完成的文章
圖表目錄
圖1-1 各種方差的泄露現(xiàn)象
圖2-1 經(jīng)典加權(quán)算法的權(quán)值與噪聲的關(guān)系
圖4-1 小波基函數(shù)與尺度的關(guān)系
圖4-2 小波變換的基函數(shù)和時(shí)頻網(wǎng)格
圖4-3 兩個(gè)正弦信號(hào)的小波分解
圖4-4 經(jīng)典算法計(jì)算的時(shí)間尺度與TAI的差
圖4-5 WDA計(jì)算的時(shí)間尺度與TAI的差
圖4-6 經(jīng)典算法計(jì)算的時(shí)間尺度的噪聲
圖4-7 WDAT的噪聲
圖4-8 經(jīng)典算法計(jì)算的時(shí)間尺度TA（CLASSICAL）和WDAT的穩(wěn)定度
圖4-9 取樣時(shí)間5-40天時(shí)兩者的穩(wěn)定度的比較
圖4-10 分離出的相似的頻率成分
圖5-1 原子鐘噪聲的FBM模擬
圖5-2 不同分?jǐn)?shù)維的振蕩器噪聲
圖5-3 感知器模型
圖5-4 前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
圖5-5 網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的局部極小點(diǎn)
圖5-6 白噪聲調(diào)頻（f~2過(guò)程）和調(diào)幅白噪聲（f~0過(guò)程）的頻譜
圖5-7 用兩種方法提取的白噪聲調(diào)頻與真值的比較
圖5-8 用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法提取的f~（-2）過(guò)程
圖5-9 提取的f~2過(guò)程的頻譜
圖5-10 提取的閃變?cè)肼暫驼嬷档谋容^
圖5-11 原子鐘噪聲的分離過(guò)程
圖5-12 分離的白噪聲和其功率譜
圖5-13 分離的閃變?cè)肼暫推涔β首V
圖5-14 分離的白噪聲調(diào)頻和其功率譜
圖5-15 分離的閃變?cè)肼曊{(diào)和其功率譜
圖5-16 分離的頻率隨機(jī)游走噪聲和其功率譜
圖6-1 小波基函數(shù)的波形
圖6-2 函數(shù)在三種小波基函數(shù)下的小波變換
圖6-3 尺度j=2時(shí)小波變換函數(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果
圖6-4 尺度j=3時(shí)小波變換函數(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果
圖6-5 尺度j=4時(shí)小波變換函數(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果
圖6-6 合成的結(jié)果
圖6-7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)誤差
圖6-8 AR模型的預(yù)測(cè)誤差
圖7-1 小波分解算法的主程序
圖7-2 信號(hào)預(yù)處理程序流圖
圖7-3 權(quán)值計(jì)算的程序流圖
圖7-4 改正數(shù)計(jì)算的程序流圖
圖7-5 對(duì)隨機(jī)部分平均的程序流圖
圖7-6 MATLAB的路徑瀏覽器
圖7-7 加入路徑的對(duì)話框



本文編號(hào)：3493137