论文部分内容阅读
目前欧洲正在开发自己的全球导航卫星系统(GNSS)——伽利略(Galileo)导航卫星系统。伽利略系统由欧空局(ESA)和欧盟(EC)联合发起，既独立于GPS和GLONASS，又能与其兼容。它将在民用部门的管理下提供高精度的、有保障的全球定位和授时服务。与GPS和GLONASS这两个现行系统的空间和地面段中广泛使用超稳定频率源一样，伽利略系统核心功能的实现都离不开时钟。为了能精确地同步系统所有时钟，在伽利略计划中的第一个阶段——伽利略系统测试平台V1(GSTB V1)，由意大利阿莱尼亚航天公司(Alenia Spazio)和意大利国家计量研究院(INRiM)负责设计和实现实验伽利略精确定时中心(E-PTS)，用以产生实验伽利略系统时间(E-GST)并通过一组实验来评价伽利略时间尺度。本文就是在这个背景情况下，以E-PTS中四台原子钟为中心，开展相关守时关键技术研究。
首先，分析了E-PTS各原子钟的数据特征，主要包括系统性变化和随机性变化两部分。其系统性变化可用时差、频差和频漂的状态叠加来表示，而随机性变化可用五种独立的能量谱噪声来描述。在此原子钟模型基础上，应用实测相位时差数据，分析各钟在不同时间间隔的速率变化情况。应用Allan方差对各钟的短期和长期频率稳定度进行了全面分析。运用最小二乘法对短期和长期的时域稳定度(Allan标准差)进行线性拟合，根据拟合斜率鉴别影响E-PTS中各原子钟的主要噪声类型。讨论了动态Allan方差方法，并分别应用仿真和实测数据，证实其有效性。通过对各原子钟进行长期的观测和实验表明，具有优异短期频率稳定度的氢钟，以及三台有着优良的中长期稳定度的铯钟，能够满足E-PTS产生实验伽利略系统时间E-GST的设计要求，能为处于初级实验阶段伽利略系统提供统一的参考时间基础。
其次，本文研究了在E-PTS守时系统中采用的两种频率比对时差测量方法。重点介绍了双混频时差测量方法，给出了铯钟和氢钟的测试结果。通过与时间间隔测量法的比较，分别给出了噪声测量、速率测量以及频率稳定度的实验结果。结果显示，双混频时差测量特别适用于频率短期稳定度非常高的氢原子钟频率和时间比对。对于氢钟的短期稳定度测量，该测量方法具有更高的比对精度和更高的频率稳定度，并能够解决时间比对的同时性问题。
再次，利用E-PTS的实验数据进行滞后的实验伽利略时间尺度算法的探讨。分别实现了两种经典的时间尺度算法，ALGOS算法和ATl算法。将两种时间尺度的稳定度进行比较，结果表明由于ATl算法在钟组权值的确定方面具有更多的灵活性和实时性，ATl算法时间尺度要略优于ALGOS算法时间尺度。实现一种基于RBF神经网络修正ATl算法的实验时间尺度，由于能够综合以往更多时刻的频率信息预测当前频率，较之ATl算法时间尺度的频率稳定度得到了提高。实现了基于Kalman滤波的实验时间尺度，通过增加BTSE方程，对各钟加权获得加权Kalman时间尺度，比粗Kalman时间尺度的频率稳定度有所改进。基于粒子滤波方法实现了一种PF实验伽利略时间尺度，通过比较表明，该尺度与加权Kalman时间尺度频率稳定度水平相当。
最后，应用E-PTS三台铯原子钟和一台氢原子钟相位时差比对数据进行守时钟时间预测研究。应用多项式模型最小二乘估计方法对氢钟和铯钟进行不同时间间隔的相位时差预测，经RMS计算后得出的预测精度较为理想，五日预测精度均达ns级。基于Kalman滤波实现对各钟的相位时差、频差和频漂三种状态的估计和预测，与多项式模型预测相比，预测精度相当。对各钟的相位时差建立AR模型，实现时间预测，其预测精度比多项式模型和Kalman滤波的预测精度均有所提高。实验结果表明，上述三种时间预测方法，预测误差都会随预测间隔的增加而增大。但应用RBF神经网络的非线性函数的逼近能力，可实现对各钟的时间预测，并能克服这一缺点。