本文主要研究内容
作者宋会杰,董绍武,王燕平,安卫,侯娟（2019）在《基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度估计算法》一文中研究指出：Kalman滤波时间尺度算法是一种实时的原子钟状态估计方法,在守时实验室具有重要实用价值。由于原子钟状态模型误差估计存在偏差,Kalman滤波时间尺度算法中状态估计可能出现相应异常扰动,应当对状态模型误差进行实时控制。对此,引入基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度算法。对状态预测协方差矩阵引入渐消因子,利用统计量实时计算渐消因子的量值,控制状态预测协方差阵的增长,降低了原子钟状态估计的扰动。实验结果表明,相比于标准Kalman滤波时间尺度算法和基于预测残差构造自适应因子的Kalman滤波算法,基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度算法能够提高原子钟状态估计的准确度,改进时间尺度的稳定度。
Abstract
Kalmanlv bo shi jian che du suan fa shi yi chong shi shi de yuan zi zhong zhuang tai gu ji fang fa ,zai shou shi shi yan shi ju you chong yao shi yong jia zhi 。you yu yuan zi zhong zhuang tai mo xing wu cha gu ji cun zai pian cha ,Kalmanlv bo shi jian che du suan fa zhong zhuang tai gu ji ke neng chu xian xiang ying yi chang rao dong ,ying dang dui zhuang tai mo xing wu cha jin hang shi shi kong zhi 。dui ci ,yin ru ji yu jian xiao yin zi de gai jin Kalmanlv bo shi jian che du suan fa 。dui zhuang tai yu ce xie fang cha ju zhen yin ru jian xiao yin zi ,li yong tong ji liang shi shi ji suan jian xiao yin zi de liang zhi ,kong zhi zhuang tai yu ce xie fang cha zhen de zeng chang ,jiang di le yuan zi zhong zhuang tai gu ji de rao dong 。shi yan jie guo biao ming ,xiang bi yu biao zhun Kalmanlv bo shi jian che du suan fa he ji yu yu ce can cha gou zao zi kuo ying yin zi de Kalmanlv bo suan fa ,ji yu jian xiao yin zi de gai jin Kalmanlv bo shi jian che du suan fa neng gou di gao yuan zi zhong zhuang tai gu ji de zhun que du ,gai jin shi jian che du de wen ding du 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自武汉大学学报(信息科学版)的宋会杰,董绍武,王燕平,安卫,侯娟，发表于刊物武汉大学学报(信息科学版)2019年08期论文，是一篇关于原子钟差论文,时间尺度论文,渐消因子论文,钟差模型论文,滤波论文,武汉大学学报(信息科学版)2019年08期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自武汉大学学报(信息科学版)2019年08期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：原子钟差论文; 时间尺度论文; 渐消因子论文; 钟差模型论文; 滤波论文; 武汉大学学报(信息科学版)2019年08期论文;