一、原子钟相位一时间起伏周期的小波分析（论文文献综述）
王宇谱[1]（2017）在《GNSS星载原子钟性能分析与卫星钟差建模预报研究》文中指出全球导航卫星系统（GNSS）是以时间测量为基础的系统,星载原子钟作为系统测距的星上时间参考,又是系统有效荷载的核心之一,其性能直接决定着导航定位的精度。开展GNSS星载原子钟的相关研究对于系统的正常维持和运行具有重要的理论意义和实践价值。在GNSS星载原子钟的相关研究中,进行在轨星载原子钟性能的评估和分析,是掌握卫星钟运行状况的一种重要手段;而卫星钟差的建模和预报研究,在维持系统时间同步、满足实时动态精密单点定位的需求等方面具有重要的作用。同时,合理地评定钟差数据的质量以及有效地进行钟差数据的预处理是星载原子钟性能分析和卫星钟差建模与预报的前提。基于此,本文采用GNSS卫星钟差产品对钟差数据预处理、钟差产品质量评定、星载原子钟性能分析及卫星钟差建模与预报进行了系统的研究。论文主要成果和创新点为:1.设计了一种基于中位数（MAD）方法的长时间段钟差数据预处理策略。该策略首先提取长时间段卫星钟差数据的非空历元,基于MAD方法对其进行预处理,然后使用MAD方法对每天的钟差数据进行再次预处理得到最终处理后的钟差数据。通过对一年BDS卫星钟差数据的预处理证明了所提预处理策略的有效性。2.提出了一种基于小波分析的异常钟差数据预处理方法。该方法首先对频率数据进行小波分解,得到分解后的低频小波系数和各层的高频小波系数,然后结合小波系数图和阈值公式判断小波系数中异常点的位置并对其进行处理,最后将处理后的小波进行重构,还原得到处理后的钟差数据。从所提方法对粗差点的处理效果、不同尺度小波分解对处理结果的影响以及不同小波函数预处理效果的差异三个方面,验证和分析了所提方法的有效性及其相关特性。3.基于3年的多星定轨联合解算的BDS精密卫星钟数据,利用改进的MAD方法进行数据预处理分析了卫星钟差数据的特点,使用卫星钟差二次多项式拟合模型分析了卫星钟的相位、频率、钟漂及钟差模型噪声的长期变化特性,根据频谱分析的方法分析了卫星钟差的周期特性,采用重叠Hadamard方差计算并讨论了卫星钟的频率稳定性,同时计算和分析了频率准确度与日漂移率的长期变化特点。综合上述方法及其实验结果较为全面地分析和评估了BDS星载原子钟的长期性能。4.通过星载原子钟的频率准确度、频率漂移率、频率稳定度、观测噪声水平和钟差周期特性这5个指标的长期变化,分析评估了GPS BLOCK IIF星载原子钟的长期性能。计算分析表明:铷钟的频率准确度为7.1?10-12(?2.1?10-13),短期频率漂移率和日漂移率分别为3.4?10-19(?1.2?10-20)/秒和5.5?10-14(?1.1?10-14)/天,平均噪声水平约为0.2纳秒;铯钟的频率准确度为1.0?10-12(?2.9?10-15),短期频率漂移率和日漂移率分别为1.4?10-18(?4.9?10-20)/秒和3.4?10-15(?5.4?10-16)/天,平均噪声水平约为1.0纳秒,并且指标变化相对平稳;铷钟的2小时、6小时、12小时和天稳定度分别为3.4?10-14、2.3?10-14、7.3?10-15和6.4?10-15,铯钟对应的稳定度指标分别为1.9?10-13、1.1?10-13、7.9?10-14和5.6?10-14;卫星钟差存在显着周期项,主周期分别近似为卫星轨道周期的1/2倍、1倍或2倍。5.为了更好地反映钟差特性并提高其预报精度,建立了一种能够同时考虑星载原子钟物理特性、钟差周期性变化与随机性变化特点的钟差模型。首先采用附有周期项的二次多项式（MQP）模型进行拟合提取卫星钟差的趋势项与周期项,然后根据拟合残差的特点采用时间序列ARIMA模型对残差进行建模;最后将两种模型的结果结合得到最终钟差预报值。使用IGS精密钟差数据进行预报试验,将新方法与二次多项式（QP）模型、灰色（GM）模型及ARIMA模型进行对比,证明了新方法能够更高精度地预报卫星钟差,且可以一定程度上改善ARIMA存在模型识别与定阶不准的不足。6.基于抗差最小二乘配置（LSC）方法提出了一种能够同时顾及星载原子钟物理特性、钟差周期性变化与随机性变化特点的钟差模型。首先使用MQP进行拟合提取卫星钟差的趋势项与周期项,然后针对剩余的随机项及其可能存在的粗差,采用抗差LSC的原理进行建模,其中LSC模型的协方差函数通过对比协方差拟合的方法并结合试验进行确定。基于IGS精密钟差数据进行预报试验,将该方法与QP模型、GM模型进行对比,预报精度分别提高了0.457纳秒和0.948纳秒,而预报稳定性则分别提高了0.445纳秒和1.233纳秒,证明了新模型能够更加准确地反映卫星钟差的特性并且更好地进行钟差预报,同时也说明了所提协方差函数确定方法的有效性。7.对钟差一次差分预报原理进行了改进,并设计了针对钟差一次差分数据的预处理方法。分析了几种常用钟差预报模型在钟差一次差分数据条件下的预报特性,并从原理上推导证明了钟差一次差分数据符合一次多项式模型;据此再结合对IGS RTS卫星钟差改正数的分析,提出一种钟差改正数预报方法,实验表明进行30秒预报时其精度可达0.06纳秒。8.根据卫星钟差的特点,基于小波神经网络（WNN）提出了一种能够改善卫星钟差预报效果的方法。首先相邻历元钟差数据进行一次差分得到对应的钟差一次差分序列,然后对该序列进行预处理,并基于预处理后的一次差分数据对WNN进行建模;在建模的过程中,采用遗传算法优化WNN的初始网络参数。模型确定后,根据时间序列预报一次差分值,最后将预报的一次差分值还原得到对应的钟差预报值。实验结果表明:所提的一次差分方法使得预报钟差的WNN不但模型结构简单而且预报精度高,针对钟差一次差分序列所设计的数据预处理方法通过降低数据粗差的影响能够进一步改善WNN的预报性能,新方法一天内的预报效果优于IGU-P钟差,并且其中长期预报性能优于几种常用模型。
柯熙政,刘宏良[2]（1997）在《原子钟相位一时间起伏周期的小波分析》文中提出文中根据小波变换的奇异性检测原理，分析了环境温度变化对原子钟特性的影响。基于小波变换的信号重建原理，将温度变化引起原子钟相位-时间起伏进行时-频域分离。用小波变换理论分析了由于昼夜温度变化引起原子钟周期性波动的原因，结合传统的港分析方法，认证了原子钟相位－时间起伏的周期性。结果表明：在有环境温度调节的环境中，氢原子钟的相位－时间起伏标准差41ns左右，在一般环境中，她原子钟的相位一时间起伏标准差21us左右。改善环境条件可以提高原子钟的频率稳定度。
柯熙政[3]（1999）在《混沌、分形及小波分析的若干应用》文中研究指明科学实验数据的处理是一项重要的工作。在天文测量数据处理中,由于测量过程不能重复进行,因此应用新的分析方法显得特别重要。本文根据混沌、分形以及小波分析的基本理论,研究了测量数据中的非线性特性,得出了一些普遍性的结论。主要工作包括: 1.分析了原子钟噪声中的混沌现象,表明环境条件对原子钟工作状态有很大影响。 2.用复小波分析研究了地球极移的周期变化,所得结果与前人的研究成果可互相印证。 3.提出了非平稳时间序列建模的新方法—分域递推模型,从数学上进行了严格证明,并将该方法应用与太阳黑子数和极移的分析。 4.用小波矩量法研究了粗糙面电磁散射问题,对各种周期粗糙面和随机粗糙面进行了分析,并讨论了高阶矩特性。 5.用现代谱估计方法研究了粗糙面的电磁散射特性,结果表明:这种方法具有很高的实用价值。 6.研究了分形粗糙面的后向增强效应,对有关实验现象进行了分析研究,所得结果与实验现象相当吻合。
柯熙政,任燕,刘宏良[4]（1997）在《用小波变换原理检测原子钟环境温度的变化》文中研究表明根据小演变换的奇异性检测原理，分析了环境温度变化对原子钟特性的影响；基于小坡变换的信号重建原理，将温度变化引起原子钟相位－时间起伏进行时域一频域分析；用小演变换理论分析了由于昼夜温度变化引起原子钟周期性波动的原因，结合传统的谱分析方法，认证了原子钟相位－时间起伏的周期性。结果表明：在有环境温度调节的环境中，氢原子钟的相位－时间起伏标准差为41ns左右；在一般环境中，铯原子钟的相位－时间起伏标准基为21ns左右，改善环境条件可以提高原子钟的频率稳定度。
王宁[5]（2017）在《BDS星载原子钟钟差数据预处理与钟性能分析研究》文中指出星载原子钟作为卫星导航系统有效载荷的核心部分,其性能直接决定用户的导航定位与授时精度。随着北斗卫星导航系统（BeiDou Navigation Statellite System,BDS）已全面为亚太地区提供服务,而新一代面向全球的北斗导航卫星陆续升空,较为全面地评估和分析BDS星载原子钟的性能,对于提升系统的服务性能和系统的建设、维护等具有重要的意义。目前公开的基于多星定轨联合解算的BDS卫星钟差数据中含有较多的异常数据,为了得到准确的星载原子钟评估和分析结果,必须对钟差异常数据进行预处理。基于此,本文对BDS精密钟差数据中出现的数据异常进行了研究,然后利用预处理后的数据对星载原子钟的主要性能指标进行了深入的分析。论文主要的研究内容和创新工作如下:1.研究分析了BDS钟差数据主要的异常情况,提出了滑动窗口中位数粗差探测方法;基于小波分析的原理,提出了基于小波分析的钟差异常值探测方法。针对不同类型的BDS钟差数据的粗差,这两种方法都可以取得很好的粗差处理效果。此外,针对BDS钟差数据中无数据段比较多的问题,提出采用前一天的有效钟差数据基于二次多项式模型进行建模,通过预报的方法对无数据段进行补充;同时分析了补充数据对BDS星载原子钟稳定性分析结果的影响。2.深入研究了BDS星载原子钟的频率准确度、漂移率和噪声随机分布的特性。结果表明:BDS星载原子钟的频率准确度在10-11量级,频漂值都在10-18量级;其中,MEO卫星的原子钟频率特性最好,其频漂能够达到10-19的量级;而在星载原子钟噪声的随机分布和噪声水平方面,从整体来看GEO卫星和IGSO卫星的噪声水平相当,MEO星载原子钟的噪声性能最好;此外,星载原子钟的噪声识别表明,在轨原子钟主要受闪变调频噪声、白色调频噪声、闪变调相噪声三种噪声的影响,不同的卫星受到的噪声影响并不相同。3.对BDS星载原子钟的时域稳定性进行了分析,研究了不同方差和数据采样间隔对BDS星载原子钟稳定性评估的影响。研究表明:BDS星载原子钟的2小时、4小时、12小时和天稳定度都能达到10-13量级,但GEO卫星的天稳定度比IGSO卫星和MEO卫星整体要差,不同的GEO和IGSO卫星的天稳波动性比较大,而各颗MEO卫星的天稳值差异比较小;在星载原子钟中长期稳定性分析中,哈达玛总方差比阿伦系列方差和其他的哈达玛系列方差的稳定性分析效果要好;当数据质量较差时宜采用5min采样间隔的数据进行稳定性计算,而当数据质量较好时,15min采样的数据得到的结果更加准确。4.以本文研究的BDS精密钟差数据预处理、星载原子钟性能评估和钟差预报理论与方法为基础,开发了星载原子钟性能评估及钟差预报的软件原型,软件具有钟差数据预处理、星载原子钟性能评估和钟差预报等功能。
李迪亮[6]（2013）在《频率源的相位同步与控制技术》文中提出频率源相位同步与控制技术是导航系统的重要组成部分，其性能指标直接影响到导航定位和授时精度。因此对频率源的高精度相位同步与控制技术的研究有实际意义。本文主要研究时频生成与保持系统中频率源的相位同步与控制技术。根据合作单位要求，设计了引入噪声小控制精度高的系统电路。并从两方面进行频率控制信号算法研制，主钟的控制技术和备份钟的控制技术。由于主钟是正在使用的卫星钟，因此其性能指标直接影响导航定位和授时精度。本文利用采集历史数据建模补偿来改善卫星钟的频率-温度特性。重点论述了漂移率的补偿。由于时间的单方向性，漂移率的补偿不能像温补那样进行历史数据的采集建模补偿。因此本文采取了利用掌握已知所有钟的历史数据来进行模型库的建立，最后利用待测钟与模型库中模型的相关性来取待测钟的漂移率模型。避免了钟的漂移率模型难取这一问题。为了达到在主钟出现问题时，能快速准确的切换到备份钟这一目的。本文采用了反馈算法来调节备份钟，这样一旦主钟出现问题就能快速无缝切换到备份钟。为了提高主备钟的调节控制精度，在控制DDS时，加入了相位随机抖动注入技术来改善DDS相位截断杂散。本文不仅从理论上分析了主备钟的相位同步与控制方法，而且将其应用实际之中证明了其可行性。
王彬[7]（2016）在《BDS在轨卫星钟特征分析、建模及预报研究》文中研究指明我国从2004年开始启动北斗卫星导航系统建设,经过8年研发,顺利完成区域导航卫星星座组网,并于2012年12月27日对外宣布提供区域导航、定位、授时服务。按照三步走计划,我国将在2020年前后建成覆盖全球的卫星导航系统。GNSS系统性能与卫星钟性能以及系统对卫星钟特征参数的估计和预报能力密切相关。卫星钟作为GNSS系统的关键设备,是获取高精度时频信息的前提和条件。对北斗在轨卫星钟特征进行分析,并开展相应的卫星钟差预报研究,是一项具有理论意义和实用价值的研究课题,对于理解北斗系统服务现状,讨论北斗系统服务性能优化或改进方法具有重要意义。与地面原子钟不同,导航卫星原子钟特征分析和预报具有自己的特点：首先,卫星原子钟特征分析数据不能直接获取,卫星原子钟特征分析通常采用由星地时间比对算法估计的卫星钟差数据,该数据不仅包含卫星钟的影响,还受到时间比对算法的影响；其次,由于运行环境的不同,导航卫星原子钟受卫星轨道动力学环境的影响。星地时间比对算法包括单向和双向两种方式,常用的单向时间比对技术为ODTS技术,双向时间比对技术为TWTT技术。BDS系统采用TWTT技术进行卫星时间与地面系统时间的同步,具有创新性和独特性。TWTT技术与ODTS技术的不同主要体现在观测数据类型、数据处理策略以及算法时间基准等方面,两种技术估计的卫星钟钟差数据具有各自不同的特点：与ODTS钟差相比,TWTT钟差受卫星轨道误差的影响较小。两种钟差数据的对比分析,对于识别BDS卫星轨道及卫星钟差估计误差,进而提高其估计精度具有重要意义。目前,国内外对BDS卫星钟的特征分析主要集中在系统特征和随机特征两个方面,采用的数据量普遍较少,分析时间段普遍较短,尚未开展BDS卫星钟周期变化特征及其原因的分析工作。TWTT技术是BDS系统的创新,目前利用TWTT钟差与ODTS钟差进行BDS卫星钟特征分析的工作仍然较少。国内在卫星钟差预报方面的研究主要集中钟差预报函数模型组合、钟差随机分量的数学方法建模等方面,在卫星钟随机特征对卫星钟差预报模型参数估计误差的影响方面以及卫星钟预报性能分析方面的研究工作相对较少。本文以BDS卫星钟在轨性能评估为主要目标,以在轨特征分析为主要内容,以提高BDS卫星钟差预报精度为主要目的,利用ODTS及TWTT钟差数据,对BDS卫星钟的系统特征、周期变化特征、随机特征以及可预报性能进行分析,结合BDS卫星钟差预报现状,讨论BDS钟差预报精度优化及改进的相关方法,对BDS系统性能优化及改进具有一定的创新性和应用价值。本文主要研究内容和成果包括：1)总结了导航卫星钟差估计、特征分析及预报理论与方法研究现状,分析讨论了ODTS及TWTT钟差在BDS卫星钟特征分析、建模的作用,明确了BDS卫星钟特征分析、建模及卫星钟差预报误差特性分析对BDS系统服务性能优化和提升的重要性和必要性；2)研究了精确时间信息在GNSS系统中的生成与传递；分析了当前常用的卫星钟差估计算法及其数据处理策略对卫星钟差估值产生的影响；从卫星钟特征分析、建模及预报的角度出发,确定了本文的特征分析方案及与卫星钟差预报有关的研究内容;3)讨论了ODTS定轨策略对卫星钟差估计的影响；分析了WHU-BDS精密钟差的内符合精度及与其他分析中心精密钟差的符合程度；基于ODTS钟差数据,分析了BDS卫星钟的系统特征,讨论了GEO/IGSO卫星轨道长半轴变化对BDS卫星钟频漂的相对论影响；分析了BDS卫星钟周期变化特征,研究了卫星钟差周期变化特征与卫星动力学环境的相关性,讨论了BDS卫星钟周期变化的原因；分析了BDS卫星钟亚天频率稳定性及其时变特征,幂律噪声类型以及噪声水平等随机特征,从频率稳定性角度出发,给出了BDS卫星钟的稳定性分析参数；4)分析了TWTT钟差的内符合精度,讨论了TWTT钟差与ODTS钟差差异的周期变化与卫星轨道之间的相关性,得出了ODTS钟差受卫星轨道误差影响的结论；基于TWTT钟差数据,分析了BDS卫星钟的系统特征、周期变化特征及随机性特征；对比分析了TWTT中差与ODTS钟差数据特征及其相应的BDS卫星钟特征分析结果：5)基于卫星钟特征分析结果,定义了BDS卫星钟系统的随机微分方程,推导了该微分方程的Kalman滤波解,该系统能够顾及多种随机噪声以及卫星钟周期变化的影响；分别以ODTS钟差和TWTT钟差为观测量,利用Kalman滤波算法估计卫星钟状态,取得了良好结果；利用Kalman滤波算法,实现了ODTS钟差和TWTT钟差数据的融合；6)评价了BDS广播星历钟差精度,从理论角度分析了广播星历钟差预报精度改进的相关方法;进行了BDS卫星钟差滑动拟合、预报实验,讨论了多项式模型参数估计误差对BDS卫星钟差预报误差的影响；在此基础上设计了BDS卫星钟差混合区间拟合预报策略；以周期项对拟合、预报结果的影响为评价标准,讨论了周期项参数在BDS卫星钟拟合、预报数学模型中的显着性。
王继刚[8]（2010）在《基于GPS精密单点定位的时间比对与钟差预报研究》文中认为GPS精密单点定位（PPP）的时间比对就是利用IGS精密轨道和精密星钟数据,对单台接收机所采集的测码伪距和载波相位观测数据进行解算,获得IGST时间尺度下的接收机钟差,实现纳秒至亚纳秒级精度的时间比对。PPP方法观测灵活,与GPS共视比对（CV）相比,不需要同步观测,就可以实现任意时间和地点的时间传递,与GPS全视（AV）相比, PPP能充分利用载波相位观测精度高的特点,使得时间传递精度有较大的提高。与其它远程时间比对方法相比,PPP投入少,易实现。因此,PPP目前是国际时频界研究的热点问题。研究该方法对提高国际原子时（TAI）的计算精度,对建立我国综合地方原子时,对我国正在建设自主卫星导航系统,有着重要的意义。本文深入研究了PPP技术,分析了PPP的各种误差的消除方法,实现了PPP时间比对算法,平滑了比对结果,讨论了钟差预报等相关问题。本文的主要研究内容包括:（1）实现了PPP时间比对算法欲使PPP钟差解算精度达到纳秒至亚纳秒级,因此必须采用完善的模型加以改正影响GPS时间比对的各项误差,并将改正后仍然无法忽略的残差作为未知数进行估计。本文详细地分析了相关误差源及其改正方法,选择了Kalman滤波模型求解参数,并用Helmert方差估计调整测码伪距和载波观测伪距的验前方差,使得两类观测值精度合理匹配。用Matlab软件实现了PPP时间传递的算法,并选择了短基线法和比测法研究了模型的特点,将相关的计算结果与IGS结果相比较,得到的结论是,本文算法稳定、精度可靠,可以用于时间实验室之间远程时间比对。（2）比对数据的平滑比对数据的平滑是数据处理中重要内容。讨论了Vondrak法平滑PPP比对结果,该法随着选取的ε的不同而有不同的结果,通过对四条典型链路的平滑研究,认为ε的经验取值为200～400为宜。顾及到PPP和AV的各自特点,讨论了Vondrak-Cepek组合平滑这两种时间比对的结果。为该法组合平滑不同时间比对结果提供了新的思路。鉴于Vondrak-Cepek法的优良特性,在文中也运用该法组合了氢铯钟钟差,得到了较为理想的结果。（3）钟差预报方法钟差预报在时间传递、守时和导航中起着重要的作用。本文简单地讨论了一些常用的钟差预报模型,包括多项式模型、灰色模型、谱分析模型和自回归模型。重点地研究了Kalman滤波（KF）模型,讨论了确定状态噪声协方差阵ΣW k和观测噪声的协方差阵Σk的方法。针对经典KF方程不能有效地抵抗粗差的影响,讨论了基于小波多尺度分析、基于残差预报的自适应和基于Sage自适应的KF模型。考虑到各种模型的预报优点和局限性,首次将组合预报理论用于钟差预报中,根据组合模型的特性不同将组合方法分为线性组合预报模型和非线性组合预报模型,对于前者,根据定权方法不同,讨论了经典权和最优权,对于后者以神经网络为例讨论了建模特点。在实际运用过程中,针对钟差预报特点,提出了修正线性组合预报模型,修正后模型能提高组合预报的可靠性和准确性。
闵扬海[9]（2020）在《BDS原子钟特征分析与钟差预报研究》文中进行了进一步梳理随着BDS-3系统卫星的发射升空,BDS系统正在朝稳定、快速的方向上稳步发展,并且在很长一段时间内会保持BDS-3/BDS-2卫星一起运行。原子钟作为卫星导航的时间基准,其性质对定位而言非常重要。因此,对BDS-3新卫星的特征分析和处理,以及BDS-2运行现状进行研究,是具有重要意义的。同时,由于当下实时钟差产品的不稳定性,卫星钟差预报产品仍是实时或近实时用户需要了解的。基于此,本文利用了矿大解算的ODTS的BDS卫星钟差数据,研究了考虑到BDS系统数据质量的预处理方法;对部分BDS卫星钟进行了特征分析;针对BDS卫星的特性提出了几种钟差数据的钟差预报方法;并基于此开发了BDS卫星钟特征分析及钟差预报软件。本文的主要内容和结论如下:（1）简述了BDS卫星钟性能指标及特征分析的主要内容,讲述了卫星钟差数据预处理的基本理论,解释了钟差预报的几种主要模型。（2）针对BDS卫星钟差数据进行了原始数据绘图分析,绘图表明,BDS卫星数据存在严重的不连续和缺失问题;相位数据存在跳变现象、频率数据经常出现异常;从频率数据图可看出,BDS-3的卫星较BDS-2更为稳定;BDS-2的调相操作比BDS-3系统更频繁,异常情况出现时幅度更大。（3）针对BDS原始钟差数据质量较差的问题,提出了基于四分位数法和数据质量定权的卫星钟差数据预处理及修复模型,比较了该方法和常规预处理方法之间的优劣,同时对卫星钟差的粗差进行了有效的探测和修复,并将结果绘制成图。（4）从四个主要、直观的角度对BDS-2和BDS-3的部分卫星进行了特征分析。主要是频率准确度、频率漂移率、频率稳定度和周期性特征。BDS星载原子钟的频率准确度处在10-11量级,而频漂值多处在10-18量级,并且每颗卫星的情况各异。BDS系统卫星的频率稳定度处在10-14量级。从卫星类型的角度来看,MEO卫星相较于IGSO卫星而言,频漂特性、频率准确度、频率稳定度均更优。而BDS-3卫星由于使用了更优的原子钟,整体稳定性也较BDS-2卫星更好。从卫星钟差周期性的角度看,BDS-2和BDS-3卫星均存在明显的周期,同时,周期的时长与卫星运行周期有关。（5）对灰色神经网络模型在卫星钟差中的应用进行了研究,具体分析了串联型、并联型和嵌入型灰色神经网络各自的预报特性和适用范围。串联型在建模数据较少时使用更加,而并联型在数据充足时效果更好。同时基于几种灰色神经网络模型的优缺点,提出了基于灰色神经网络的卫星钟差自适应预报策略。实验证明该预报策略对卫星钟差预报的精度提升在1%3%左右。（6）分析了BDS-2卫星和BDS-3卫星的钟差拟合残差,根据残差中存在尚未建模的信息,提出基于Tikhonov正则化降噪模型的卫星钟差预报模型,并验证了BDS-2和BDS-3卫星的噪声分布情况和污染噪声的修复效果。实验证明BDS-2卫星的噪声水平更符合正态分布,类似于随机噪声,而BDS-3较为不符合,并且存在更多异常点。同时,修复效果与符合正态分布的程度成正相关。但BDS-3卫星的噪声绝对值较小,从侧面反映了BDS-3卫星钟较为优质。（7）基于对钟差拟合残差的分析,提出了基于Lasso正则化降噪和PLS残差处理方法的钟差预报模型,同时使用改进的中位数法对卫星钟差粗差进行处理。实验验证了预处理方法的有效性,同时,Lasso正则化降噪方法提高了卫星钟差残差对正态分布的符合程度。相较上文提及的Tikhonov正则化方法,Lasso方法去除了部分卫星钟差无效建模信息,因而建模效率更高,预报效果也较好。通过实验也验证了基于PLS残差处理方法对卫星钟差预报残差进行处理,对卫星钟差预报精度提升是有益的。（8）在对BDS卫星钟差数据进行处理和预报研究的基础上,开发了BDS卫星特征分析及钟差预报软件,并对其运行过程和界面进行了展示。测试结果表明,该软件能对卫星钟差数据进行高效处理和分析。
李变[10]（2011）在《机动条件下时间保持方法研究》文中进行了进一步梳理机动时频系统是地面固定时频系统的备份和补充,在战时或特殊情况下,替代固定时频系统提供高精度的时间频率信号,满足导航系统各类导航业务的需求。机动时频系统除具有与地面固定时频系统相似的功能外,由于机动条件下的工作环境较为恶劣、原子钟数量少,这就对时间保持方法提出了更高的要求。机动条件下,时间保持方法主要要解决以下几个方面的问题:1.综合时间尺度是机动时频系统时间产生的依据,而且机动条件下原子钟数量少,因此,研究适合的时间尺度算法是机动时频系统时间保持中首先要解决的问题;2.由外界温度变化及震动等引起的噪声、频率跳变、相位跳变及频率漂移等问题;3.为了保证在工作环境差和系统规模受限制等诸多不利因素的条件下,仍然能够提供高精度的时间频率信号,需要设计出一套机动条件下的系统时间监控方法。论文针对以上问题,研究了机动条件下的综合时间尺度产生算法、基于HHT的消噪方法和奇异点检测方法、频率预报方法和主钟监控方法,同时研究了时频基准配置等关键技术,利用中国科学院时间频率基准重点实验室的原子钟资源和相关时频设备,建立了时间保持实验系统,并对机动条件下系统时间的产生和保持进行仿真实验。论文的主要内容包括:研究了机动时频系统中综合时间尺度TAs的产生算法。针对机动条件下钟数量少的特点,对ALGOS算法中的权重计算和钟异常检测作了改进,提出了改进的ALGOS算法。为了满足机动条件下,对综合时间尺度TAs实时性和稳定性的要求,提出了改进ALGOS方法与Kalman算法相结合的算法。研究了噪声平滑滤波方法。机动条件下的工作环境差,使原子钟信号噪声变大、出现频率跳变和相位跳变等问题,因此,在建立时间尺度之前,必须对信号进行消噪和奇异点检测等预处理。论文首次将HHT中的时空滤波器,用于机动条件下,恶劣工作环境引起的原子钟噪声的消噪。研究了机动条件下的时间监控方法。主钟频率源频率预报方法是系统时间监控的关键,根据原子钟的统计特性,提出了基于EMD分解的原子钟频率预报新方法,该方法比传统的频率预报方法更高效、更准确。通过分析原子钟的稳定度指标、主备主钟切换方案、数据采集及对环境的要求,根据机动时频系统的功能和特点,提出了机动时频基准的配置方案。最后,建立了机动时间保持仿真实验系统,开发了系统时间自动监控软件,并利用该软件实现了不同时间保持模式下,系统时间ST的自动监控,达到了预期指标。创新点:1.根据机动时频系统的任务与功能,将改进ALGOS方法与Kalman算法相结合,产生综合时间尺度TAs。改进ALGOS方法解决了原子时Kalman算法的发散性问题,同时Kalman算法弥补了改进ALGOS方法τ<30d时稳定度较差的缺陷。2.时空滤波器基于局部特征时间尺度参数,不需要人为指定中心频率、带宽等各种参数,避免了人为因素的影响。首次将时空滤波器用于原子钟噪声的平滑滤波,并根据远程时间比对结果的特征,提出了时空滤波器+Vondrak平滑的消噪方法,提高了比对结果的精度。3.频率预报方法取决于钟的统计特性和有效的预报间隔。当τ≤10d时,噪声主要表现为白色调频噪声,利用EMD可以提取信号趋势项的功能,提出了基于EMD分解的原子钟频率预报新方法。该方法比目前使用的频率预报方法更准确。
二、原子钟相位一时间起伏周期的小波分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、原子钟相位一时间起伏周期的小波分析（论文提纲范文）
（1）GNSS星载原子钟性能分析与卫星钟差建模预报研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 GNSS星载原子钟及其性能概述 |
| 1.2.1 GPS系统 |
| 1.2.2 GLONASS系统 |
| 1.2.3 BDS系统 |
| 1.2.4 Galileo系统 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 钟差数据预处理 |
| 1.3.2 卫星钟差产品概况及其质量评定现状 |
| 1.3.3 GNSS星载原子钟性能评估与分析 |
| 1.3.4 GNSS卫星钟差的建模和预报 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 第二章 GNSS卫星钟性能评估及钟差建模预报的基本理论 |
| 2.1 基本概念 |
| 2.1.1 相位和频率 |
| 2.1.2 频率准确度 |
| 2.1.3 频率漂移率 |
| 2.1.4 频率稳定度 |
| 2.2 确定卫星钟差的常用方法 |
| 2.2.1 星地双向时间比对法 |
| 2.2.2 精密定轨同时解算钟差 |
| 2.2.3 卫星激光双向测距比对法 |
| 2.2.4 监测站伪距与星地距比对法 |
| 2.3 几种常用的卫星钟差预报模型 |
| 2.3.1 多项式模型 |
| 2.3.2 谱分析模型 |
| 2.3.3 灰色模型 |
| 2.3.4 时间序列模型 |
| 2.3.5 Kalman滤波模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 钟差数据预处理与卫星钟差产品质量评定 |
| 3.1 常见的钟差数据异常及其处理策略 |
| 3.2 基于MAD方法的卫星钟差数据预处理策略 |
| 3.2.1 MAD方法的工作原理 |
| 3.2.2 基于改进的MAD方法处理长时间段的钟差数据 |
| 3.2.3 算例分析 |
| 3.3 基于小波理论的异常钟差处理方法 |
| 3.3.1 小波分析的基本原理 |
| 3.3.2 利用小波分析处理钟差数据中的粗差 |
| 3.3.3 试验分析 |
| 3.4 卫星钟差产品的质量评定 |
| 3.4.1 MGEX卫星钟差产品的质量评定 |
| 3.4.2 IGR、IGU-O及IGU-P卫星钟差产品的精度评定 |
| 3.4.3 IGS RTS钟差的质量评定 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 GNSS星载原子钟的长期性能分析 |
| 4.1 星载原子钟长期性能分析的方法原理 |
| 4.1.1 卫星钟差模型 |
| 4.1.2 频率准确度的计算 |
| 4.1.3 频率稳定度的计算 |
| 4.1.4 频率漂移率的计算 |
| 4.1.5 基于频谱分析的周期项提取 |
| 4.2 BDS星载原子钟长期性能分析 |
| 4.2.1 BDS卫星钟差及其对应频率数据的特性分析 |
| 4.2.2 钟差（相位）、钟速（频率）、钟漂（频漂）指标的长期变化规律 |
| 4.2.3 钟差模型噪声的长期变化特点 |
| 4.2.4 频率准确度的长期变化规律 |
| 4.2.5 频率稳定度的长期特性分析 |
| 4.2.6 频率漂移率的长期变化特性 |
| 4.2.7 钟差周期特性分析 |
| 4.3 GPS BLOCK IIF星载原子钟长期性能分析 |
| 4.3.1 钟差（相位）、钟速（频率）、钟漂（频漂）指标的长期变化规律 |
| 4.3.2 钟差模型噪声的长期变化特点 |
| 4.3.3 频率准确度的长期变化规律 |
| 4.3.4 频率稳定度的长期特性分析 |
| 4.3.5 频率漂移率的长期变化特性 |
| 4.3.6 卫星钟差周期特性分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 GNSS卫星钟差的精确建模 |
| 5.1 卫星钟差的趋势项分析 |
| 5.2 卫星钟差的周期项分析 |
| 5.3 附有周期项的二次多项式与ARIMA组合的卫星钟差模型 |
| 5.3.1 算法原理 |
| 5.3.2 试验与分析 |
| 5.4 顾及卫星钟随机特性的抗差最小二乘配置钟差模型 |
| 5.4.1 最小二乘配置模型 |
| 5.4.2 顾及卫星钟随机特性的LSC卫星钟差模型 |
| 5.4.3 LSC钟差模型协方差函数的抗差拟合及其确定 |
| 5.4.4 试验与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于一次差分处理的GNSS卫星钟差预报 |
| 6.1 基于修正钟差一次差分数据的卫星钟差预报 |
| 6.1.1 基于钟差一次差分数据的预报原理 |
| 6.1.2 钟差一次差分数据的预处理方法 |
| 6.1.3 钟差一次差分预报原理的改进 |
| 6.1.4 常用钟差预报模型基于一次差分预报原理的效果分析 |
| 6.1.5 利用一次差分预报原理提高GPS钟差改正数的预报精度 |
| 6.2 基于一次差分预报原理的小波神经网络钟差预报模型 |
| 6.2.1 小波神经网络的工作原理 |
| 6.2.2 小波神经网络钟差预报模型的构造 |
| 6.2.3 利用WNN钟差预报模型提高IGU-P钟差的预报性能 |
| 6.2.4 WNN模型在卫星钟差中长期预报中的应用 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（3）混沌、分形及小波分析的若干应用（论文提纲范文）
| 前言 |
| 上篇：混沌、分形及小波分析在时间测量和天体测量中的应用 |
| 第一章 时间尺度中的混沌现象 |
| 1.0 引言 |
| 1.1 原子钟噪声的动力学方程 |
| 1.1.1 确定性行为 |
| 1.1.2 混沌变化 |
| 1.2 噪声驱动的混沌过程 |
| 1.3 混沌过程的统计特性 |
| 1.4 原子钟噪声中的混沌现象 |
| 1.4.1 原子钟噪声 |
| 1.4.2 分数维 |
| 1.4.3 原子钟噪声的最大Lypunov指数 |
| 1.4.4 原子钟噪声的相图 |
| 1.5 原子钟噪声的分形描述 |
| 1.5.1 原子钟噪声的非线性数学模型 |
| 1.5.2 原子钟噪声的多尺度分形特征 |
| 1.5.3 fBm小波变换系数的频谱 |
| 1.5.4 闪变噪声的分形特征 |
| 1.6 结语 |
| 第二章 时间尺度的小波模型 |
| 2.0 小波分析 |
| 2.1 原子钟频率稳定度的小波反演 |
| 2.1.1 小波方差与Allan方差的关系 |
| 2.1.2 振荡器频率稳定度反演的数学基础 |
| 2.1.3 频率稳定度的反演 |
| 2.1.4 原子钟噪声模型 |
| 2.1.5 数值模拟 |
| 2.2 时间尺度的小波模型 |
| 2.2.1 小波分析 |
| 2.2.1.1 小波分析 |
| 2.2.1.2 信号的正交分解 |
| 2.2.2 非平稳过程的分解 |
| 2.2.3 分域递推模型 |
| 2.2.3.1 基本方程 |
| 2.2.3.2 分域递推方法 |
| 2.2.3.3 时间尺度的分域递推模型 |
| 2.2.4 结论 |
| 第三章 地球极移的小波分析与重建 |
| 3.1 数学原理 |
| 3.1.1 问题的提出 |
| 3.1.2 小波分解的数学原理 |
| 3.1.3 算子方程的解 |
| 3.2 极移的多分辨率重建及其统计特性 |
| 3.2.1 极移周期变化的分离 |
| 3.2.2 低频变化分离的小波变换 |
| 3.2.3 讨论 |
| 3.2.4 本节结论 |
| 3.3 极移振幅和相位的时—频域统计分析 |
| 3.3.1 小波分析与统计模型 |
| 3.3.2 极移的时频域统计分析 |
| 3.3.3 本节结论 |
| 第四章 太阳黑子数的小波分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 太阳黑子数周期分析 |
| 4.2.1 信号突变检测原理 |
| 4.2.2 太阳黑子数的周期分析 |
| 4.3 太阳黑子数的时—频域模型 |
| 4.3.1 核函数的实验研究 |
| 4.3.1.1 核函数 |
| 4.3.1.2 核函数与原函数 |
| 4.3.2 问题与讨论 |
| 下篇：分形及小波分析理论在电磁散射中的应用 |
| 第五章 二维随机粗糙面fBm的模拟及其统计特性 |
| 5.0 引言 |
| 5.1 分形布朗运动的特征 |
| 5.2 二维随机粗糙面的fBm模拟 |
| 5.3 统计特性 |
| 5.3.1 基本特征 |
| 5.3.2 二维随机粗糙面相关函数 |
| 5.4 分数维的小波估计 |
| 5.4.1 二维小波变换 |
| 5.4.2 分数维的小波估计 |
| 5.5 粗糙面的分数维与统计参数 |
| 5.6 本章结论 |
| 第六章 一维粗糙面后向增强效应的Monte Carlo方法研究 |
| 6.0 引言 |
| 6.1 基本理论和方法 |
| 6.1.1 基本方程 |
| 6.1.2 分形粗糙面 |
| 6.2 结果讨论 |
| 6.2.1 随机分形粗糙面 |
| 6.2.2 Wieeistiass-mandelloio分形函数 |
| 6.2.3 Gauss分布的随机粗糙面f(t)的自相关函数可表示为 |
| 6.2.4 指数相关函数具有如下形式 |
| 6.3 数值结果分析 |
| 6.4 本章结论 |
| 第七章 粗糙面电磁散射特性的谱估计方法 |
| 7.0 引言 |
| 7.1 粗糙面电磁散射 |
| 7.1.1 微扰法 |
| 7.1.2 基尔霍夫近似法 |
| 7.2 粗糙面散射的谱估计方法 |
| 7.3 方法讨论 |
| 7.4 实验研究 |
| 第八章 一维粗糙面电磁散射的小波基解析方法 |
| 8.0 引言 |
| 8.1 随机粗糙面的电磁散射 |
| 8.2 非高斯分布粗糙面电磁散射场的高阶矩 |
| 8.3 小波矩量法基本思想 |
| 8.4 数值结果 |
| 8.4.1 周期粗糙面的散射特性 |
| 8.4.2 分形布朗运动粗糙面 |
| 8.5 结果讨论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 博士后期间发表的主要论文 |
| 攻读博士学位期间发表的论文目录 |
| 个人简历 |
| 通信地址 |
（5）BDS星载原子钟钟差数据预处理与钟性能分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 钟差数据预处理方法 |
| 1.2.2 星载原子钟性能分析的研究现状 |
| 1.2.3 星载原子钟性能分析软件的研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 星载原子钟时频特性分析的基本原理 |
| 2.1 基本定义 |
| 2.1.1 时间和频率 |
| 2.1.2 时间、相位和频率之间的关系 |
| 2.2 星载原子钟时频特性 |
| 2.2.1 频率准确度 |
| 2.2.2 频率稳定度 |
| 2.2.3 频率漂移率 |
| 2.3 星载原子钟的数据特点 |
| 2.3.1 概述 |
| 2.3.2 原子钟数据确定性时间模型 |
| 2.3.3 原子钟随机噪声模型和频率稳定度计算方法 |
| 2.3.4 原子钟频偏和频漂的估计方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 BDS星载原子钟钟差数据处理研究 |
| 3.1 BDS钟差数据绘图分析 |
| 3.1.1 原始数据整理 |
| 3.1.2 绘图分析 |
| 3.2 BDS卫星钟差数据异常处理方法 |
| 3.2.1 常规的中位数粗差探测方法 |
| 3.2.2 滑动窗口中位数粗差探测方法 |
| 3.2.3 基于小波分析的钟差异常值探测方法 |
| 3.3 BDS原子钟无数据段的处理方法 |
| 3.4 BDS卫星钟差数据其他异常情况的处理方法 |
| 3.4.1 数据间断 |
| 3.4.2 相位数据和频率数据的跳变 |
| 3.5 BDS精密钟差长期数据预处理 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 BDS星载原子钟性能分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 BDS星载原子钟频率准确度 |
| 4.3 BDS原子钟的频率漂移率分析 |
| 4.4 BDS在轨卫星钟差模型噪声的长期特性分析 |
| 4.5 BDS星载原子钟的周期性特性分析 |
| 4.6 BDS星载原子钟的钟差预报特性分析 |
| 4.7 BDS星载原子钟的时域稳定性分析 |
| 4.7.1 不同方差对BDS在轨卫星时域稳定性分析的影响分析 |
| 4.7.2 不同采样率的BDS卫星钟差数据对频率稳定性分析的影响 |
| 4.7.3 BDS星载原子钟的稳定度分析 |
| 4.7.4 BDS星载原子钟的噪声特性分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 星载原子钟性能评估及钟差预报软件研制 |
| 5.1 软件设计 |
| 5.1.1 软件需求分析 |
| 5.1.2 架构设计 |
| 5.1.3 软件开发环境 |
| 5.2 软件组成与功能 |
| 5.2.1 软件组成 |
| 5.2.2 软件功能 |
| 5.3 软件应用实例 |
| 5.3.1 数据查看 |
| 5.3.2 钟差数据预处理应用实例 |
| 5.3.3 星载原子钟性能分析实例 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望与不足 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（6）频率源的相位同步与控制技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和现状 |
| 1.2 研究意义方法 |
| 1.3 课题背景 |
| 1.3.1 卫星时频生成与保持系统的组成模块 |
| 1.3.2 卫星时频生成与保持系统的模块功能 |
| 1.3.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文主要内容及安排 |
| 第二章 频率源的相位频率测量方法 |
| 2.1 时间间隔的测量 |
| 2.1.1 直接法 |
| 2.1.2 模拟内插法 |
| 2.1.3 游标法 |
| 2.1.4 量化时延法 |
| 2.2 频率值的测量 |
| 2.2.1 直接法 |
| 2.2.2 差频周期法 |
| 2.3.3 频差倍增法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 频率源的相位同步控制技术理论 |
| 3.1 频率源指标 |
| 3.1.1 频率准确度 |
| 3.1.2 频率稳定度 |
| 3.1.3 频率漂移率 |
| 3.2 频率源的温度补偿技术和方法 |
| 3.3 频率源的漂移率补偿技术和方法 |
| 3.3.1 铷原子钟漂移率补偿方式 |
| 3.3.2 铷原子钟漂移率补偿方法 |
| 3.3.3 频率源的漂移率补偿理论方案 |
| 3.3.4 频率源的漂移率补偿算法 |
| 3.4 频率合成与控制技术 |
| 3.4.1 直接模拟频率合成(DAFS)技术 |
| 3.4.2 锁相环及其在频率源合成与控制中的应用 |
| 3.4.3 第三代频率合成与控制技术 |
| 3.5 DDS 指标和杂散分析 |
| 3.5.1 DDS 杂散来源分析 |
| 3.5.2 AD9852 参数分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 频率源的相位同步与控制 |
| 4.1 频率源的相位同步与控制系统方案 |
| 4.1.1 基准频率生成方案 |
| 4.1.2 基准频率生成方案分析 |
| 4.2 相位同步控制的数据采集 |
| 4.3 相位同步控制理论方法及分析 |
| 4.3.1 理论方法步骤 |
| 4.3.2 实际数据采集分析 |
| 4.4 相位同步控制实际方法及分析 |
| 4.4.1 实际调节方法步骤 |
| 4.4.2 相位同步控制后的结果 |
| 4.5 相位同步控制指标分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 频率源的相位同步技术研究 |
| 5.1 频率源部分 |
| 5.1.1 频率源的温度补偿 |
| 5.1.2 频率源的漂移率补偿 |
| 5.2 软件编程部分 |
| 5.2.1 编程注意事项 |
| 5.2.2 系统程序流程 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（7）BDS在轨卫星钟特征分析、建模及预报研究（论文提纲范文）
| 博士生自认为的论文创新点 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 GNSS系统地面监控部分的时间要求 |
| 1.1.2 GNSS系统空间卫星的时间要求 |
| 1.1.3 GNSS卫星钟特征分析及预报的研究意义 |
| 1.2 导航卫星钟的发展 |
| 1.2.1 空间原子钟的特殊性 |
| 1.2.2 导航卫星原子钟的发展 |
| 1.3 导航卫星钟估计、特征分析及预报理论与方法研究进展 |
| 1.3.1 卫星钟差估计理论与方法 |
| 1.3.2 卫星钟特征分析理论与方法 |
| 1.3.3 星钟差建模、预报理论与方法 |
| 1.4 本文研究目标与研究内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.5 小结 |
| 2 GNSS时间系统与卫星钟差估计、卫星钟特征分析及预报基本理论 |
| 2.1 GNSS时间系统 |
| 2.1.1 世界时、原子时和协调世界时 |
| 2.1.2 地球动力学时、地心坐标时和质心动力学时 |
| 2.1.3 GNSS系统时间 |
| 2.1.4 卫星时间 |
| 2.1.5 接收机的卫星时间重建 |
| 2.1.6 GNSS中的相对论效应 |
| 2.1.7 GNSS时间系统的转换关系 |
| 2.2 星钟差估计 |
| 2.2.1 GNSS观测值模型 |
| 2.2.2 单向伪距时间同步 |
| 2.2.3 双向伪距时间同步 |
| 2.3 卫星钟特征分析 |
| 2.3.1 基本定义 |
| 2.3.2 卫星钟差数据预处理 |
| 2.3.3 卫星钟系统性特征分析 |
| 2.3.4 卫星钟周期性特征分析 |
| 2.3.5 卫星钟随机性特征分析 |
| 2.3.6 卫星钟特征分析方案设计 |
| 2.4 卫星钟建模与卫星钟差预报 |
| 2.4.1 卫星钟建模理论 |
| 2.4.2 卫星钟差预报理论 |
| 2.5 小结 |
| 3 基于ODTS钟差数据的BDS卫星钟特征分析 |
| 3.1 WHU定轨策略对卫星钟差估计的影响 |
| 3.1.1 WHU定轨所采用的地面跟踪网 |
| 3.1.2 WHU定轨策略对卫星钟差估计影响 |
| 3.2 WUM钟差精度 |
| 3.2.1 BDS卫星钟差总体特征及时间维持策略 |
| 3.2.2 WHU-BDS钟差内符合精度 |
| 3.2.3 不同分析中心ODTS钟差的符合精度 |
| 3.2.4 BDS卫星钟差的频率跳变 |
| 3.3 BDS卫星钟系统性特征分析 |
| 3.3.1 BDS卫星钟频漂特征分析 |
| 3.3.2 长半轴变化对频漂的影响 |
| 3.4 BDS卫星钟周期变化及其原因分析 |
| 3.4.1 BDS卫星钟周期变化特征探测 |
| 3.4.2 BDS卫星钟周期变化原因分析 |
| 3.5 BDS卫星钟随机性特征分析 |
| 3.5.1 BDS卫星钟亚天频率稳定性分析 |
| 3.5.2 BDS卫星钟频率稳定性的时间变化 |
| 3.5.3 幂律噪声类型识别及噪声水平估计 |
| 3.6 小结 |
| 4 基于TWTT钟差数据的BDS卫星钟特征分析 |
| 4.1 TWTT钟差精度 |
| 4.1.1 TWTT钟差内符合精度 |
| 4.1.2 TWTT钟差与ODTS钟差符合程度 |
| 4.2 基于TWTT数据的BDS卫星钟系统特征分析 |
| 4.3 基于TWTT数据的BDS卫星钟周期变化特征分析结果 |
| 4.3.1 BDS卫星钟周期变化特征探测 |
| 4.3.2 BDS星钟周期与卫星轨道面太阳高度角的关系 |
| 4.4 基于TWTT数据的BDS卫星钟随机特征分析 |
| 4.4.1 时域稳定性方差分析 |
| 4.4.2 动态稳定性分析 |
| 4.4.3 噪声特性分析 |
| 4.5 TWTT钟差与ODTS钟差的比较分析 |
| 4.5.1 钟差数据特征比较 |
| 4.5.2 周期变化特征比较 |
| 4.5.3 随机特征比较 |
| 4.6 小结 |
| 5 BDS卫星钟的Kalman滤波状态估计 |
| 5.1 BDS卫星钟的Kalman滤波模型 |
| 5.1.1 随机微分方程 |
| 5.1.2 Kalman滤波模型 |
| 5.2 ODTS钟差的Kalman滤波建模 |
| 5.2.1 Kalman滤波模型 |
| 5.2.2 过程噪声参数估计 |
| 5.2.3 Kalman滤波结果及验证 |
| 5.3 TWTT钟差的Kalman滤波结果 |
| 5.3.1 Kalman滤波模型 |
| 5.3.2 过程噪声参数估计 |
| 5.3.3 Kalman滤波结果及验证 |
| 5.4 ODTS钟差与TWTT钟差的Kalman滤波融合 |
| 5.5 小结 |
| 6 BDS卫星钟差预报 |
| 6.1 BDS广播星历钟差精度分析 |
| 6.2 钟差预报误差理论分析 |
| 6.2.1 多项式模型卫星钟差预报误差 |
| 6.2.2 周期项对卫星钟差预报的影响 |
| 6.2.3 观测噪声对卫星钟差预报的影响 |
| 6.2.4 钟差预报误差的理论计算公式 |
| 6.3 滑动拟合预报实验 |
| 6.3.1 钟差预报误差特性分析 |
| 6.3.2 多项式模型参数最优拟合时间T_m分析 |
| 6.4 星钟差混合区间拟合预报 |
| 6.5 周期项对卫星钟差预报的影响 |
| 6.5.1 周期项对等区间卫星钟差预报的影响 |
| 6.5.2 周期项对混合区间卫星钟差预报的影响 |
| 6.6 小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 主要工作总结 |
| 7.2 下一步展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文及参加科研项目 |
| 致谢 |
（8）基于GPS精密单点定位的时间比对与钟差预报研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 图表目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.1.1 远程时间频率传递技术 |
| 1.1.2 GPS 时间传递 |
| 1.2 国内外PPP 时间传递的现状与动态 |
| 1.3 本文的研究意义和主要研究内容 |
| 1.3.1 本文的研究意义 |
| 1.3.2 本文主要研究内容 |
| 第二章 理论基础与数据预处理 |
| 2.1 时间和坐标系统 |
| 2.1.1 时间系统 |
| 2.1.2 坐标系统 |
| 2.2 观测方程 |
| 2.3 双频GPS 观测值的线性组合 |
| 2.4 周跳的探测与修复 |
| 第三章 误差改正 |
| 3.1 与卫星有关的误差 |
| 3.1.1 卫星轨道误差和卫星钟差 |
| 3.1.2 IGS 时间尺度 |
| 3.1.3 卫星天线相位中心偏差 |
| 3.1.4 相对论效应 |
| 3.2 与信号传播有关的误差 |
| 3.2.1 对流层延迟 |
| 3.2.2 电离层延迟 |
| 3.2.3 多路径效应 |
| 3.3 与接收机、测站有关误差 |
| 3.3.1 接收机钟差 |
| 3.3.2 接收机天线相位偏差 |
| 3.3.3 接收机的位置误差 |
| 3.3.4 接收机的测量噪声 |
| 3.4 其它误差改正 |
| 3.4.1 引力延迟改正 |
| 3.4.2 地球自转改正 |
| 3.4.3 固体潮改正 |
| 3.4.4 大洋负荷改正 |
| 3.4.5 极潮改正 |
| 3.4.6 大气负荷 |
| 3.4.7 天线相位缠绕 |
| 第四章 数学模型与参数估计方法 |
| 4.1 函数模型 |
| 4.2 函数模型的线性化 |
| 4.3 随机模型 |
| 4.3.1 观测值的随机模型 |
| 4.3.2 参数的随机模型 |
| 4.4 参数估计模型 |
| 4.4.1 序贯最小二乘模型 |
| 4.4.2 Kalman 滤波模型 |
| 4.5 Helmert 方差估计 |
| 第五章 比对原理、算法实现与精度分析 |
| 5.1 比对原理 |
| 5.2 数据处理流程 |
| 5.3 算例与结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 比对结果的平滑与组合 |
| 6.1 Vondrak 平滑原理 |
| 6.2 PPP 比对结果平滑 |
| 6.3 Vondrak-Cepek 平滑原理 |
| 6.3.1 理论基础 |
| 6.3.2 滤波器的一些特性，平滑系数的选取 |
| 6.4 Vondrak-Cepek 组合平滑PPP 与AV 结果 |
| 6.5 Vondrak-Cepek 平滑氢铯钟钟差 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 钟差预报 |
| 7.1 常用的预报模型 |
| 7.1.1 多项式模型 |
| 7.1.2 灰色模型 |
| 7.1.3 谱分析模型 |
| 7.1.4 自回归模型 |
| 7.1.5 Kalman 滤波模型 |
| 7.2 组合预报模型研究 |
| 7.2.1 线性组合模型 |
| 7.2.2 修正线性组合预报模型 |
| 7.2.3 非线性组合预报模型——以神经网络为例 |
| 7.2.4 组合预报算例 |
| 7.3 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 本文的主要工作 |
| 8.2 进一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 发表文章目录 |
| 致谢 |
（9）BDS原子钟特征分析与钟差预报研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 卫星钟差预处理、特征分析及预报理论与方法研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 2 星载原子钟定义、卫星钟特征分析及预报基本理论 |
| 2.1 基本定义 |
| 2.2 卫星钟性能指标及特征分析基本理论 |
| 2.3 卫星钟差数据预处理基本理论 |
| 2.4 卫星钟差预报基本理论 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于ODTS钟差数据的BDS卫星钟数据处理与特征分析研究 |
| 3.1 BDS钟差数据绘图分析 |
| 3.2 BDS卫星钟差数据预处理 |
| 3.3 BDS卫星钟特征分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 BDS卫星钟差预报 |
| 4.1 基于灰色神经网络的卫星钟差预报策略 |
| 4.2 基于Tikhonov正则化的钟差预报模型 |
| 4.3 基于Lasso法和偏最小二乘残差的钟差预报方法 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 BDS原子钟特征分析及钟差预报软件研制 |
| 5.1 软件设计 |
| 5.2 软件组成与功能 |
| 5.3 软件应用展示 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（10）机动条件下时间保持方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 目的意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 机动条件下的时间保持方法 |
| 1.5 主要成果及内容安排 |
| 第二章 机动时频系统中的时间尺度算法研究 |
| 2.1 时间尺度算法基本原理 |
| 2.2 ALGOS 算法 |
| 2.3 原子时 Kalman 算法 |
| 2.3.1 Kalman 算法的基本原理 |
| 2.3.2 ALGOS 算法与 Kalman 算法比较 |
| 2.3.2.1 Kalman 算法中参数的确定 |
| 2.3.2.2 ALGOS 算法与Kalman 算法比较 |
| 2.3.3 Kalman 算法稳定性分析 |
| 2.4 原子时的小波算法 |
| 2.4.1 小波分析的理论基础 |
| 2.4.2 原子时的小波分解算法 |
| 2.4.3 小波分解算法与ALGOS 算法比较 |
| 2.4.4 原子时小波分解算法分析 |
| 2.5 机动时频系统中的时间尺度算法 |
| 2.5.1 改进的 ALGOS 算法 |
| 2.5.1.1 权重的确定 |
| 2.5.1.2 最大权确定 |
| 2.5.1.3 参与钟选取原则 |
| 2.5.2 改进ALGOS 算法与ALGOS 算法比较 |
| 2.5.3 改进ALGOS 算法与Kalman 算法结合在机动时频系统的应用 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 机动条件下的时间同步技术及其数据处理 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 高精度远程时间比对技术 |
| 3.2.1 GPS CV 时间传递 |
| 3.2.2 GPS 全视法 |
| 3.2.3 GPS 载波相位时间传递 |
| 3.2.4 卫星双向时间比对 |
| 3.3 机动时频系统中的时间同步技术及其数据处理 |
| 3.3.1 共视时间比对数据处理 |
| 3.3.2 卫星双向时间比对数据处理 |
| 3.4 机动条件下同步设备的快速定标 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 HHT 及其在机动时频系统时间保持中的应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 Hilbert—Huang 变换的基本原理 |
| 4.2.1 特征时间尺度 |
| 4.2.2 本征模态函数 |
| 4.2.3 EMD 分解方法 |
| 4.2.4 EMD 分解的完备性 |
| 4.3 HHT 在机动式时间尺度建立中的应用 |
| 4.3.1 基于HHT 的原子钟信号奇异点检测 |
| 4.3.2 基于HHT 的滤波与去噪 |
| 4.3.2.1 基于EMD 分解的时空滤波器 |
| 4.3.2.2 时空滤波器在原子钟比对数据消噪中的应用 |
| 4.3.2.3 与小波阈值消噪的比较 |
| 4.3.2.4 时空滤波器＋Vondrak 平滑 |
| 4.4 本章小节 |
| 第五章 机动时频系统时间的监控方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 机动时频系统时间保持模式 |
| 5.2.1 被动时间保持模式 |
| 5.2.2 自主时间保持模式 |
| 5.2.3 准自主时间保持模式 |
| 5.3 机动时频系统时间监控方法 |
| 5.3.1 主钟频率源的频率预报方法 |
| 5.3.1.1 传统频率预报方法 |
| 5.3.1.2 基于EMD 的频率预报方法 |
| 5.3.2 主钟驾驭方法 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 机动时频基准系统配置方案 |
| 6.1 机动时频基准系统的任务和功能 |
| 6.2 机动时频系统时间的指标要求 |
| 6.3 机动时频基准系统的架构 |
| 6.3.1 守时钟的选择与配置 |
| 6.3.2 机动时频基准系统的数据采集 |
| 6.3.3 机动时频系统综合时间尺度算法 |
| 6.3.4 机动时频系统时间的监控 |
| 6.3.5 环境对原子钟的影响 |
| 6.3.5.1 温度对原子钟的影响 |
| 6.3.5.2 电源对原子钟的影响 |
| 6.3.5.3 震动对原子钟的影响 |
| 6.4 相关时频设备 |
| 6.5 主钟系统主备切换 |
| 6.6 机动时频基准配置方案 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 机动时频系统时间自动监控仿真 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 实验系统硬件组成 |
| 7.3 系统时间自动监控软件 |
| 7.3.1 数据采集及其预处理软件 |
| 7.3.2 综合时间尺度TAs 计算软件 |
| 7.3.3 主钟监控软件 |
| 7.4 实验系统时间ST 自动监控结果 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 结论 |
| 参考文献 |
| 博士在读期间发表的文章 |
| 致谢 |
四、原子钟相位一时间起伏周期的小波分析（论文参考文献）
- [1]GNSS星载原子钟性能分析与卫星钟差建模预报研究[D]. 王宇谱. 解放军信息工程大学, 2017(06)
- [2]原子钟相位一时间起伏周期的小波分析[J]. 柯熙政,刘宏良. 电子科技, 1997(01)
- [3]混沌、分形及小波分析的若干应用[D]. 柯熙政. 西安电子科技大学, 1999(11)
- [4]用小波变换原理检测原子钟环境温度的变化[J]. 柯熙政,任燕,刘宏良. 陕西天文台台刊, 1997(00)
- [5]BDS星载原子钟钟差数据预处理与钟性能分析研究[D]. 王宁. 解放军信息工程大学, 2017(06)
- [6]频率源的相位同步与控制技术[D]. 李迪亮. 西安电子科技大学, 2013(01)
- [7]BDS在轨卫星钟特征分析、建模及预报研究[D]. 王彬. 武汉大学, 2016(06)
- [8]基于GPS精密单点定位的时间比对与钟差预报研究[D]. 王继刚. 中国科学院研究生院（国家授时中心）, 2010(12)
- [9]BDS原子钟特征分析与钟差预报研究[D]. 闵扬海. 中国矿业大学, 2020(01)
- [10]机动条件下时间保持方法研究[D]. 李变. 中国科学院研究生院（国家授时中心）, 2011(09)