卫星导航系统时间尺度的研究与应用

论文摘要

卫星导航系统实际上是一个时间同步系统,系统的时间基准是影响整个系统的定位精度和授时精度的关键因素。目前,我国北斗二号卫星导航系统时间系统正在建设之中。论文以此为背景,对于卫星导航系统时间系统关键技术的研究,将主要立足于时间基准的建立与维持和时间统一系统的建立这两方面展开。时间尺度算法在时间基准的建立中居于核心地位。对于时间尺度算法,其理论基础是原子钟噪声模型。论文介绍了原子钟噪声模型的基础知识,包括原子钟输出信号模型、原子钟噪声模型、原子钟的频率稳定度及其表征、原子钟噪声的辨识方法等。论文介绍了国内外主要的时间尺度算法,包括ALGOS算法、AT1算法、Kalman滤波算法、小波分解算法,论述了它们的算法思想和基本原理,介绍了加权平均算法的理论极限,通过对比分析,得出结论:Kalman滤波算法更适用于卫星导航系统。建议我国北斗二号卫星导航系统时间基准的建立可以考虑采用Kalman滤波算法。论文实现了对参与时间尺度计算的原子钟进行性能分析:通过Allan方差结合原子钟的动态模型分析了其频率稳定度和噪声特性;通过Allan方差反演法获得各原子钟的噪声系数和噪声方差,进一步深化对原子钟性能的分析;论文对运用这两种方法得到的结果作了对比分析。论文实现了ALGOS算法,分析了等权平均算法和加权平均算法的仿真结果,分析了ALGOS算法的不足,由于其权重主要与一种噪声有关,无法使时间尺度的短期稳定度和长期稳定度同时达到最优,为此需要研究能够同时对多种噪声进行建模的Kalman滤波算法。论文深入研究了Kalman滤波器在卫星导航系统中的运用,其中包括:运用于原子钟状态估计;运用于时间尺度的建立。论文实现了这两类运用,通过对滤波后时差、频差、频漂、Allan偏差以及噪声系数的分析,得出结论,证明Kalman滤波算法在这两类运用中都能取得较理想的结果。通过和ALGOS算法对比,Kalman滤波算法计算得到的时间尺度明显优于只能主要抑制一种噪声的ALGOS算法,其长期稳定度提高更为显著。因此,Kalman滤波算法运用于卫星导航系统原子钟状态估计与时间同步和卫星导航系统时间基准的建立具有明显优势。论文介绍了时间统一系统以及时间服务器在时间同步网中的重要作用,针对由于成本等原因而造成许多实验室没有配置时间服务器这一现状,实现了一台基于PC的简易网络时间服务器。通过测试,该网络时间服务器的性能完全满足一般的工程需求,其实现成本低,配置简单、方便灵活,有较高的实际应用价值。最后,对论文的主线、创新点、研究成果及其工程应用进行了回顾总结;并对下一步要开展的工作进行了规划和展望。论文的研究成果必将对北斗二号卫星导航系统的建设有一定的借鉴意义。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 课题背景
• 1.3 研究发展现状
• 1.4 论文主要工作
• 第二章 原子钟噪声模型与时间尺度算法
• 2.1 原子钟噪声模型
• 2.1.1 原子钟输出信号模型
• 2.1.2 原子钟噪声模型
• 2.1.3 原子钟的频率稳定度及其表征
• 2.1.4 原子钟噪声辨识
• 2.1.5 小结
• 2.2 时间尺度算法的基本原理
• 2.2.1 时间尺度的基本概念
• 2.2.2 时间尺度的衡量标准
• 2.2.3 时间尺度算法的基本原理
• 2.3 国内外主要的时间尺度算法及其基本原理
• 2.3.1 ALGOS 算法基本原理
• 2.3.2 AT1 算法基本原理
• 2.3.3 Kalman 算法基本原理
• 2.3.4 小波分解算法基本原理
• 2.3.5 各种时间尺度算法对比分析
• 2.4 加权平均算法的理论极限
• 2.5 本章小结
• 第三章 ALGOS 算法的测试结果与分析
• 3.1 原子钟性能简单分析
• 3.2 原子钟噪声特性的时域分析
• 3.3 模拟ALGOS 算法的测试结果与分析
• 3.3.1 等权平均算法实例分析
• 3.3.2 加权平均算法实例分析
• 3.4 本章小结
• 第四章 Kalman 滤波算法在卫星导航系统时间系统中的应用
• 4.1 KALMAN 滤波算法在原子钟状态估计中的运用
• 4.1.1 基本原理
• 4.1.2 实例分析
• 4.2 KALMAN 滤波算法在时间尺度的建立中的运用
• 4.2.1 基本原理
• 4.2.2 实例分析
• 4.3 KALMAN 滤波算法总结
• 4.4 本章小结
• 第五章 时间服务器与时间统一系统的建立
• 5.1 时间统一系统及各种授时技术对比分析
• 5.2 基于PC 的网络时间服务器的设计
• 5.2.1 设计的基本原理
• 5.2.2 PC 时间校准方法
• 5.3 网络时间服务器的性能测试
• 5.3.1 测试方法
• 5.3.2 测试结果及分析
• 5.3.3 测试结论
• 5.4 本章小结
• 结束语
• 致谢
• 参考文献
• 作者在学期间取得的学术成果