CN112636857A - 一种基于残差修正的高精度时频信号动态驾驭方法 - Google Patents

一种基于残差修正的高精度时频信号动态驾驭方法 Download PDF

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CN112636857A
CN112636857A CN202011365911.6A CN202011365911A CN112636857A CN 112636857 A CN112636857 A CN 112636857A CN 202011365911 A CN202011365911 A CN 202011365911A CN 112636857 A CN112636857 A CN 112636857A
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刘娅
李孝辉
薛艳荣
陈瑞琼
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Abstract

本发明提供了一种基于残差修正的高精度时频信号动态驾驭方法，将残差作为修正量修正时差模型和调整量，提高时差预报精度，在有源情况下，有效提高与参考源的同步精度，在无源情况下，通过动态驾驭方法，最大程度避免了由信号频偏和老化引起的相位偏差，使得信号源相位缓慢平稳变化，进而实现信号自维持，保证其与参考源的高精度同步，不会使得该系统因参考源异常导致性能下降，无法正常提供服务及测试。

Description

一种基于残差修正的高精度时频信号动态驾驭方法
技术领域
本发明涉及一种在利用残差修正有效提高预报精度的条件下，高精度时间频率信号产生与保持的动态驾驭方法。
背景技术
随着科学技术的发展，各个行业对时间精度的需求由毫秒微秒量级提升至纳秒甚至飞秒量级以上。例如全球卫星导航系统，其地面段时频基准需要和国家标准时间保持高精度时间同步；5G通讯中超高精度时间同步技术使得原有基站间时间同步精度从百纳秒提高到10纳秒；天文观测中，VLBI甚长基线干涉技术，时间同步精度越高、干涉效果越好、观测分辨率越高。诸如此类的应用都离不开高精度高稳定度的时间频率信号和系统时间。时间频率信号和系统时间的性能直接影响导航定位的精度。
通常，由原子钟产生高精度的时间频率信号。原子钟在不受外界控制、自由运行的情况下，受原子钟频偏和频漂老化影响，其输出信号会随着时间和外部环境发生频率跳变和相位抖动，影响信号的频率稳定度和频率准确度，导致应用此信号的测量系统或者导航系统出现测量偏差或者定位偏差。因此，必须对其输出的时频信号进行控制，产生高稳定度高准确度的时频信号，并生成与溯源参考高精度同步的系统时间。
通过光纤时频传递方法、GPS卫星共视、全视法等时间比对方法，与溯源参考建立溯源关系。实时获取系统时间与溯源参考的时差，根据时差结果，对原子钟输出的频率和相位进行精密的调整与控制，使系统时间与溯源参考时间同步，以此实现原子钟的驾驭过程。
目前，原子钟驾驭方法多采用相位调整和频率调整，手动或者自动控制原子钟或调整装置。原子钟驾驭效果和溯源方法及驾驭策略密切相关，不断改善溯源精度和完善驾驭策略是原子钟驾驭的研究内容。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于残差修正的高精度时频信号动态驾驭方法，根据残差实时修正时差预报模型和时差预报值，并根据时差预报值，自动、实时调整驾驭策略，在不影响未控原子钟频率稳定度的情况下，既提高了输出信号的准确度，又改善了输出信号的长期频率稳定度。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：
步骤1，将原子钟输出1PPS脉冲信号输入至时间间隔计数器中，将10MHz正弦信号输入相位微调器中，与国家标准时间UTC(k)进行时间比对，测量得到时频信号建立的时间尺度和溯源参考时间的时差数据；
步骤2，对步骤1的时差数据进行预处理，判断并识别时差数据的完好性、粗差剔除和数据异常，并剔除粗差，修正时差数据；
步骤3，将预处理后的时差数据作为有效的时差数据，当时差数据大于设定阈值时，调整信号相位或者频率，使该信号与参考信号的差值小于设定范围，并在下一时刻继续判断时差数据，若时差数据仍然大于设定阈值，则继续调整信号相位或者频率；当时差数据小于等于设定阈值时，进入下一步；
步骤4，当测量时间小于设定的测控周期时，累积时差数据；当测量时间等于设定的测控周期时，根据时间频率信号的规律，建立时差数据随着时间变化的时差模型；时差模型表达式为
Figure BDA0002805421350000021
其中y(t)为时差数据，a0为初始相位，a1为频偏，a2为老化率，t0为测量的起始时刻，t为测量时刻，xr(t)为随机误差；对参数a0、a1和a2进行实时估计，估计值记为
Figure BDA0002805421350000022
和
Figure BDA0002805421350000023
步骤5，利用步骤4得到的参数，建立时差模型，并预测下一个测控周期的时差数据
Figure BDA0002805421350000024
令测控周期为h,预报值
Figure BDA0002805421350000025
根据模型参数计算调整量
Figure BDA0002805421350000026
α表示频率调整因子，β表示相位调整因子；
步骤6，利用步骤4得到的参数，建立时差模型，并预测未来1个测控周期内的所有的时差数据。预报值
Figure BDA0002805421350000027
计算公式为
Figure BDA0002805421350000028
其中t1＝1,2…h。采集未来1个测控周期内时差测量的实际值，与步骤5得到的预报值
Figure BDA0002805421350000029
按时标相减，获得时差数据的残差
Figure BDA00028054213500000210
j为第j个残差，j＝1,2…m，m为残差的总个数；计算当前测控周期残差平均值的偏移量
Figure BDA00028054213500000211
步骤7，将步骤6得到的偏移量
Figure BDA00028054213500000212
修正至
Figure BDA00028054213500000213
得到新的
Figure BDA00028054213500000214
令k为测控周期数，则有
Figure BDA00028054213500000215
和
Figure BDA00028054213500000216
分别表示第k个和k+1个测控周期时差模型的一次项系数和修正一次项系数，完成残差修正；
步骤8，经过步骤7确定修正后时差模型的系数
Figure BDA0002805421350000031
建立新的时差模型；预报下一个测控周期h时刻的时差数据，判断该时差数据
Figure BDA0002805421350000032
与频率偏差
Figure BDA0002805421350000033
的乘积，当
Figure BDA0002805421350000034
调整量为
Figure BDA0002805421350000035
反之，判断
Figure BDA0002805421350000036
的大小。若
Figure BDA0002805421350000037
在±1ns以内，调整量为
Figure BDA0002805421350000038
若
Figure BDA0002805421350000039
调整量为
Figure BDA00028054213500000310
步骤9，当溯源参考可用时，重复步骤4至步骤8，计算得到调整量offadj，判断offadj与频率稳定度ADEVt的关系，当offadj＞ADEVt，则offadj＝ADEVt，反之，offadj＝offadj；当溯源参考不可用时，利用24小时的历史溯源数据，按照步骤4和步骤5拟合模型参数并预报下一个测控周期的时差值
Figure BDA00028054213500000311
若预报值增大，则offadj＝-ADEVt，
Figure BDA00028054213500000312
在此基础上，重新预报，循环类推，直到时差预报值减小；若预报值减小，当
Figure BDA00028054213500000313
offadj＝offadj；当
Figure BDA00028054213500000314
直至溯源参考恢复正常。
所述的步骤2中，时差数据的预处理通过采集数据的时标，结合测量周期，判断时差数据是否连续，如果时差数据不连续，则通过前两个时差数据求取平均值的方法内插数据，保证时差数据的连续性；使用3Sigma法则对时差数据进行粗差检验，当出现粗差时，剔除并内插数据；当时差数据跳变时，使用跳变前时差数据的平均值对跳变数据进行修正补偿。
所述的步骤3中，设定阈值选择为几十纳秒。
所述的步骤3中，设定阈值为G粗，信号相位或者频率调整量为offadj，信号源的固有频偏为freq，允许调整的最大相位值为Pham，时差数据为y(t)，若G粗＜Pham，则调整量offadj＝-y(t)，反之，offadj＝-Pham。
所述的步骤4中，通过最小二乘、多项式拟合、卡尔曼滤波、灰色模型或神经网络方法对参数a0、a1和a2进行实时估计。
所述的步骤4中，利用最小二乘法估计参数公式如下：
Figure BDA0002805421350000041
其中，m为时差数据的总个数，i表示第i个数据个数，i＝1,2…m。
所述的步骤5中，频率调整因子
Figure BDA0002805421350000042
所述的步骤9中，频率稳定度ADEVt的数值记做σy(τ)，其计算公式为
Figure BDA0002805421350000043
其中X(i)是以时间间隔为τ的第i个时差数据，N是总的数据个数加1。
本发明的有益效果是：将残差作为修正量修正时差模型和调整量，提高时差预报精度，在有源情况下，有效提高与参考源的同步精度，在无源情况下，通过动态驾驭方法，最大程度避免了由信号频偏和老化引起的相位偏差，使得信号源相位缓慢平稳变化，进而实现信号自维持，保证其与参考源的高精度同步，不会使得该系统因参考源异常导致性能下降，无法正常提供服务及测试。
附图说明
图1是基于残差修正的原子钟动态驾驭系统原理图；
图2是基于残差修正的原子钟动态驾驭方法流程图(参考源可用)；
图3是无参考源时，自主维持算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明，本发明包括但不仅限于下述实施例。
本发明提出了一种利用残差修正有效提高预报精度的条件下，高精度时间频率信号产生与保持的动态驾驭方法，包括以下步骤：
步骤1：将原子钟输出1PPS脉冲信号和10MHz正弦信号分别输入至时间间隔计数器和相位微调器中。通过时间比对手段与国家标准时间UTC(k)进行时间传递与比对。由时间比对链路和比对设备，测量得到时频信号建立的时间尺度和溯源参考时间的时差数据。
步骤2：对步骤1的时差数据进行预处理。判断并识别时差数据的完好性、粗差剔除和数据异常，并及时修正时差数据，保证其连续性和可用性。具体方法为：通过采集数据的时标，结合测量周期，判断时差数据是否连续。如果时差数据不连续，则通过前两个时差数据求取平均值的方法内插数据，保证时差数据的连续性。使用3Sigma法则对时差数据进行粗差检验，当出现粗差时，剔除并内插数据；当时差数据跳变时，使用跳变前时差数据的平均值对跳变数据进行修正补偿。
步骤3：将步骤2预处理后的时差数据作为有效的时差数据。根据时差数据与阈值的关系，将驾驭分为粗调和细调两种调整策略。当时差数据大于阈值时，快速调整信号相位或者频率，使该信号与参考信号基本一致。并在下一时刻，判断时差数据，若时差数据仍然大于阈值，则继续粗调信号相位或者频率，反之，进入细调阶段。阈值的选择根据信号的使用场景确定。时频产生系统中，阈值选择一般在几十纳秒。
假设粗调的阈值为G粗，调整量为offadj，信号源的固有频偏为freq，允许调整的最大相位值为Pham(其大小由信号源决定)，时差数据为y(t)。若G粗＜Pham，则调整量offadj＝-y(t)。反之，offadj＝-Pham。
步骤4：细调在不破坏信号短期频率稳定度的情况下，将缓慢同步于参考信号。未到测控周期时，实时采集时差数据。当满足测控周期时，根据时间频率信号的规律，建立时差数据随着时间变化的时差模型。测控周期根据驾驭信号的类型确定。通常，频偏越小，测控周期可选择较长时间，例如1小时。时差模型表达式为
Figure BDA0002805421350000051
其中y(t)为时差数据，a0为初始相位，a1为频偏，a2为老化率，t0为测量的起始时刻，t为测量时刻，xr(t)为随机误差。通过多项式拟合、卡尔曼滤波、灰色模型、神经网络等方法对参数a0、a1和a2进行实时估计，估计值记为
Figure BDA0002805421350000052
和
Figure BDA0002805421350000053
其中，利用最小二乘法估计参数公式如下：
Figure BDA0002805421350000054
其中：m为时差数据的总个数，i为第i个数据个数，i＝1,2…m。
步骤5：利用步骤4得到的参数，建立时差模型，并预测下一个测控周期的时差数据
Figure BDA0002805421350000061
令测控周期为h,预报值
Figure BDA0002805421350000062
同时，根据模型参数，计算得到调整量fadj,公式为
Figure BDA0002805421350000063
α表示频率调整因子，β表示相位调整因子。一般情况下，
Figure BDA0002805421350000064
步骤6：利用步骤4得到的参数，建立时差模型，并预测未来1个测控周期内的所有的时差数据。预报值
Figure BDA0002805421350000065
计算公式为
Figure BDA0002805421350000066
其中t1＝1,2…h。采集未来1个测控周期时差测量的实际值，与步骤5得到的预报值
Figure BDA0002805421350000067
按时标相减，获得时差数据的残差
Figure BDA0002805421350000068
j为第j个残差，j＝1,2…m，m为残差的总个数。计算当前测控周期残差平均值的偏移量
Figure BDA0002805421350000069
公式为
Figure BDA00028054213500000610
步骤7：将步骤6得到的偏移量
Figure BDA00028054213500000611
修正至
Figure BDA00028054213500000612
得到新的
Figure BDA00028054213500000613
令k为测控周期数，则有
Figure BDA00028054213500000614
Figure BDA00028054213500000615
和
Figure BDA00028054213500000616
分别表示第k个和k+1个测控周期时差模型的一次项系数和修正一次项系数，完成残差修正。
步骤8：经过步骤7确定修正后时差模型的系数
Figure BDA00028054213500000617
建立新的时差模型。预报下一个测控周期h时刻的时差数据，判断该时差数据
Figure BDA00028054213500000618
与频率偏差
Figure BDA00028054213500000619
的乘积。当
Figure BDA00028054213500000620
调整量为：
Figure BDA00028054213500000621
反之，调整量为
Figure BDA00028054213500000622
或者
Figure BDA00028054213500000623
步骤9：当溯源参考可用时，重复步骤4至步骤8，计算得到调整量offadj。判断offadj与频率稳定度ADEVt的关系，缓步微调。当offadj＞ADEVt，则offadj＝ADEVt，反之，offadj＝offadj。其中，ADEVt的数值记做σy(τ)，其计算公式为：
Figure BDA00028054213500000624
其中x(i)是以时间间隔为τ的第i个时差数据，N是总的数据个数加1。
步骤10：当溯源参考不可用时，在步骤8的基础上，利用24小时的历史溯源数据，拟合模型参数并预报下一个测控周期的时差值
Figure BDA00028054213500000625
若预报值增大，则offadj＝-ADEVt，
Figure BDA0002805421350000071
在此基础上，重新预报，循环类推，直到时差预报值减小。若预报值减小，当
Figure BDA0002805421350000072
offadj＝offadj；当
Figure BDA0002805421350000073
直至溯源参考恢复正常。
实施例：在时频信号产生系统中，系统通过远程比对手段，溯源并同步于国家标准时间UTC(NTSC)。当系统正常运行时，即满足步骤1后，进入算法流程：
步骤2：时差数据预处理。假设测量周期为1分钟，判断数据时标是否间隔60s，如果时差数据不连续，则通过前两个时差数据求取平均值的方法内插数据，保证时差数据的连续性。利用3Sigma法则的现有公式对时差数据进行粗差检验，当出现粗差时，剔除并内插数据；当时差数据跳变时，使用跳变前时差数据的平均值对跳变数据进行修正补偿。
步骤3：将时差数据粗调至细调范围。假设粗调的阈值为G粗＝50ns，允许调整的最大相位值为Pham＝20ns(其大小由信号源决定)，时差数据为y(t)＝100ns，调整量为offadj，信号源的固有频偏为freq。当y(t)＞G粗时，(即100ns>50ns)，若G粗＞Pham，(即50ns>20ns)则按最大相位值20ns调整，调整量为offadj＝-Pham。若阈值为G粗＝10ns，小于Pham，则调整量offadj＝-y(t)。
步骤4：细调过程。假设测控周期为5分钟，当测量时间小于5分钟，采集时差数据，当测量时间等于5分钟时，对时差数据建立时差模型，利用最小二乘法估计参数。例如时差数据y(t)为10.53ns、9.87ns、8.12ns、7.87ns、6.03ns，根据时差变化规律，建立一次模型，利用最小二乘法估计参数
Figure BDA0002805421350000074
和
Figure BDA0002805421350000075
步骤5：计算预报值及调整量。利用时差模型计算预报值
Figure BDA0002805421350000076
令α＝2，β＝4，调整量为fadj＝8.5e-12；
步骤6：利用步骤4得到的参数，建立时差模型，并预测未来1个测控周期内的所有的时差数据。预报值
Figure BDA00028054213500000711
分别为5.18ns、4.08ns、2.98ns、1.88ns、0.78ns。若实际的测量值为5.24ns、4.11ns、3.32ns、1.67ns、1.01ns，则残差
Figure BDA0002805421350000077
分别为：0.06ns、0.03ns、0.34ns、-0.21ns、0.23ns。残差平均值的偏移量
Figure BDA0002805421350000078
步骤7：修正模型系数。
Figure BDA0002805421350000079
步骤8：根据修正后的模型系数预报下一个测控周期的时差数据。则
Figure BDA00028054213500000710
为0.62ns。此时，判断
Figure BDA0002805421350000081
和
Figure BDA0002805421350000082
的关系。因为
Figure BDA0002805421350000083
所以，调整量：offadj＝8.8e-12。
步骤9：当溯源参考可用时，重复步骤4至步骤8，计算得到调整量offadj。频率稳定度ADEVt经过计算为：ADEVt＝1.66e-11。判断offadj与频率稳定度ADEVt的关系。因为offadj<ADEVt，则offadj＝8.8e-12。
步骤10：当溯源参考不可用时，在步骤8的基础上，利用24小时(不够时长则使用至少1个小时)的历史溯源数据，拟合模型参数并预报下一个测控周期的时差值
Figure BDA0002805421350000084
若预报值增大，则offadj＝-ADEVt，
Figure BDA0002805421350000085
在此基础上，重新预报，循环类推，直到时差预报值减小。若预报值减小，当
Figure BDA0002805421350000086
offadj＝offadj；当
Figure BDA0002805421350000087
直至溯源参考恢复正常。

Claims (8)

1.一种基于残差修正的高精度时频信号动态驾驭方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1，将原子钟输出1PPS脉冲信号输入至时间间隔计数器中，将10MHz正弦信号输入相位微调器中，与国家标准时间UTC(k)进行时间比对，测量得到时频信号建立的时间尺度和溯源参考时间的时差数据；
步骤2，对步骤1的时差数据进行预处理，判断并识别时差数据的完好性、粗差剔除和数据异常，并剔除粗差，修正时差数据；
步骤3，将预处理后的时差数据作为有效的时差数据，当时差数据大于设定阈值时，调整信号相位或者频率，使该信号与参考信号的差值小于设定范围，并在下一时刻继续判断时差数据，若时差数据仍然大于设定阈值，则继续调整信号相位或者频率；当时差数据小于等于设定阈值时，进入下一步；
步骤4，当测量时间小于设定的测控周期时，累积时差数据；当测量时间等于设定的测控周期时，根据时间频率信号的规律，建立时差数据随着时间变化的时差模型；时差模型表达式为
Figure FDA0002805421340000011
其中y(t)为时差数据，a0为初始相位，a1为频偏，a2为老化率，t0为测量的起始时刻，t为测量时刻，xr(t)为随机误差；对参数a0、a1和a2进行实时估计，估计值记为
Figure FDA0002805421340000012
和
Figure FDA0002805421340000013
步骤5，利用步骤4得到的参数，建立时差模型，并预测下一个测控周期的时差数据
Figure FDA0002805421340000014
令测控周期为h,预报值
Figure FDA0002805421340000015
根据模型参数计算调整量
Figure FDA0002805421340000016
α表示频率调整因子，β表示相位调整因子；
步骤6，利用步骤4得到的参数，建立时差模型，并预测未来1个测控周期内的所有的时差数据。预报值
Figure FDA0002805421340000017
计算公式为
Figure FDA0002805421340000018
其中t1＝1,2…h。采集未来1个测控周期内时差测量的实际值，与步骤5得到的预报值
Figure FDA0002805421340000019
按时标相减，获得时差数据的残差
Figure FDA00028054213400000110
j为第j个残差，j＝1,2…m，m为残差的总个数；计算当前测控周期残差平均值的偏移量
Figure FDA00028054213400000111
步骤7，将步骤6得到的偏移量
Figure FDA00028054213400000112
修正至
Figure FDA00028054213400000113
得到新的
Figure FDA00028054213400000114
令k为测控周期数，则有
Figure FDA0002805421340000021
Figure FDA0002805421340000022
和
Figure FDA0002805421340000023
分别表示第k个和k+1个测控周期时差模型的一次项系数和修正一次项系数，完成残差修正；
步骤8，经过步骤7确定修正后时差模型的系数
Figure FDA0002805421340000024
建立新的时差模型；预报下一个测控周期h时刻的时差数据，判断该时差数据
Figure FDA0002805421340000025
与频率偏差
Figure FDA0002805421340000026
的乘积，当
Figure FDA0002805421340000027
调整量为
Figure FDA0002805421340000028
反之，判断
Figure FDA0002805421340000029
的大小。若
Figure FDA00028054213400000210
在±1ns以内，调整量为
Figure FDA00028054213400000211
若
Figure FDA00028054213400000212
调整量为
Figure FDA00028054213400000213
步骤9，当溯源参考可用时，重复步骤4至步骤8，计算得到调整量offadj，判断offadj与频率稳定度ADEVt的关系，当offadj＞ADEVt，则offadj＝ADEVt，反之，offadj＝offadj；当溯源参考不可用时，利用24小时的历史溯源数据，按照步骤4和步骤5拟合模型参数并预报下一个测控周期的时差值
Figure FDA00028054213400000214
若预报值增大，则offadj＝-ADEVt，
Figure FDA00028054213400000215
在此基础上，重新预报，循环类推，直到时差预报值减小；若预报值减小，当
Figure FDA00028054213400000216
offadj＝offadj；当
Figure FDA00028054213400000217
直至溯源参考恢复正常。
2.根据权利要求1所述的基于残差修正的高精度时频信号动态驾驭方法，其特征在于：所述的步骤2中，时差数据的预处理通过采集数据的时标，结合测量周期，判断时差数据是否连续，如果时差数据不连续，则通过前两个时差数据求取平均值的方法内插数据，保证时差数据的连续性；使用3Sigma法则对时差数据进行粗差检验，当出现粗差时，剔除并内插数据；当时差数据跳变时，使用跳变前时差数据的平均值对跳变数据进行修正补偿。
3.根据权利要求1所述的基于残差修正的高精度时频信号动态驾驭方法，其特征在于：所述的步骤3中，设定阈值选择为几十纳秒。
4.根据权利要求1所述的基于残差修正的高精度时频信号动态驾驭方法，其特征在于：所述的步骤3中，设定阈值为G粗，信号相位或者频率调整量为offadj，信号源的固有频偏为freq，允许调整的最大相位值为Pham，时差数据为y(t)，若G粗＜Pham，则调整量offadj＝-y(t)，反之，offadj＝-Pham。
5.根据权利要求1所述的基于残差修正的高精度时频信号动态驾驭方法，其特征在于：所述的步骤4中，通过最小二乘、多项式拟合、卡尔曼滤波、灰色模型或神经网络方法对参数a0、a1和a2进行实时估计。
6.根据权利要求1所述的基于残差修正的高精度时频信号动态驾驭方法，其特征在于：所述的步骤4中，利用最小二乘法估计参数公式
Figure FDA0002805421340000031
其中，m为时差数据的总个数，i表示第i个数据个数，i＝1,2…m。
7.根据权利要求1所述的基于残差修正的高精度时频信号动态驾驭方法，其特征在于：所述的步骤5中，频率调整因子
Figure FDA0002805421340000032
8.根据权利要求1所述的基于残差修正的高精度时频信号动态驾驭方法，其特征在于：所述的步骤9中，频率稳定度ADEVt的数值记做σy(τ)，其计算公式为
Figure FDA0002805421340000033
其中X(i)是以时间间隔为τ的第i个时差数据，N是总的数据个数加1。
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