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《中国科学院陕西天文台》 2001年
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原子时的小波分解算法

李孝辉  
【摘要】: 本文主要研究了新的原子时算法及原子钟信号的处理方法,在国际上首次 把神经网络方法应用于原子钟信号预测和噪声分离。主要研究内容包括: (1)研究了原子钟频率稳定度的表征问题。分析了Allan方差及修正Allan 方差在时域与频域转化过程中的“泄露”现象,提出用小波方差来表征原子钟 的频率稳定度,它可以表征原子钟在不同频率范围内的稳定度。并推导出小波 方差的实用形式。 (2)讨论了现有原子时算法存在的问题。研究了经典算法的加权特点,发 现它存在的若干缺陷:首先,经典算法只能对原子钟取单一权值,这样得到的 时间尺度只能使某一种噪声达到最小,不可能使所有噪声都达到最小;再者, 依据在某一种频率稳定度加权,使得此种稳定度低而其他稳定度高的原子钟得 到很小权,造成了资源浪费;第三,仅仅根据原子钟的历史特性取权不能对原 子钟信号变化作出准确估计和预测。 (3)提出了一种新的原子时算法——小波分解算法。它考虑了原子钟在所 有频率范围内的频率稳定度,计算得到的时间尺度稳定度比一般算法有明显改 善。实验结果表明:用小波分解算法计算得到的时间尺度噪声比基于经典加权 算法得到的时间尺度噪声小。 (4)首次研究了突变干扰对原子钟信号预测结果的影响。发现了用AR模 型和Kalman模型预测时,预测结果受突变点的干扰大并且这种干扰的影响持 续时间长。提出了利用神经网络模型来预测原子钟信号。这种预测方法能大大 抑制突变干扰。 (5)分析了原子钟噪声的分离问题。原子钟的噪声是非平稳过程,使用传 统方法很难将五种噪声完全分离。含有两个隐层的前向神经网络,具有良好的 非线性分类能力,研究结果表明用神经网络方法建立非线性映射来分离原子钟 噪声可以起到很好的效果。这种方法不需要事先设计滤波器,只需训练网络即 可分离噪声,操作简便。该方法对噪声强度估计有重要意义。 本文所涉及的算法均在MATLAB环境下实现,并给出了相应的应用软件。
【学位授予单位】:中国科学院陕西天文台
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2001
【分类号】:P127;TP14

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