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无线时间同步系统中滤波算法

来源:职称阁分类:电子论文 时间:2019-08-14 11:19热度:

  这篇文章主要介绍的是无线时间同步系统中滤波算法的内容,本文作者就是通过对无线时间同步的相关内容做出详细的阐述与介绍,特推荐这篇优秀的文章供相关人士参考。

无线时间同步系统中滤波算法

  关键词:时间;滤波

  授时信号的过程中使用滤波算法来对授时数据进行处理的方法.比较了经典的线性滤波算法——卡尔曼滤波算法与经典的非线性滤波算法——粒子滤波算法.从数学公式出发分析了2种算法的特性且通过仿真对理论进行了验证.结果表明,在无线时间同步系统中,其特性表现为线性的时间函

  时间作为服从线性变化的状态变量,而无线信道呈现非线性的系统模型,同时信号在近地传播不考虑电离层误差,那么选取合适的滤波算法对授时数据进行滤波处理将会极大地提高授时信号的稳定性及精度。1 J.对此,本研究通过选取某种滤波算法来完成对于授时信号的平滑滤波,使授时信号变得平滑且可靠,在深入探讨无线信道的特性及授时信号的特点后,对比了卡尔曼滤波算法和粒子滤波算法,并根据信道和信号特征选择了粒子滤波算法.通过仿真比较2种算法对于接收到的授时信号的优化效果,结果发现,非线性粒子滤波算法在本研究的无线时间同步系统中显明的效果优于卡尔曼滤波算法.

  1卡尔曼滤波算法

  本研究选取了GPS接收机的信号作为参考.GPS授时信号由每颗卫星每秒发送1次,样本采集34 min的数据共计2 0004-有效样本点,如图1所示.图1中,横坐标为样本点排序,纵坐标为每个样

  本点偏离本地时钟的大小,单位为n8.尽管高精度GPS接收机对于卫星授时信号中包含的卫星钟差、电离层噪声、平流层噪声与相对论效应所产生的噪声等已经有了有效处理,但根据图像不难发现,授时信号仍然有较大的抖动和偏差.同时,一台高精度的

  2粒子滤波算法

  由于许多现实问题都呈现非线性特性,即用来描述系统的状态方程并不符合高斯线性模型[5],故需要对系统状态方程进行变换.

  2.1非线性系统状态方程

  假设非线性动态系统的状态空间模型[61为,

  机=五(‰一】,‰一1) (6)

  缸=h^(钆,‰) (7)

  式中,钆是系统在k时刻的状态,缸是系统在k时刻的观测量,以是系统的状态转移函数,k是系统的测量函数,‰和M。分别是系统的过程噪声和观测噪声.

  设系统过程是一个m阶马尔科夫过程.根据对非线性滤波问题的理解,滤波系统的目的是利用夹杂有噪声的观测值来递归估计这个非线性系统状态的后验概率密度.序列P(戈。:。I z。:。)Xo:。={蜀,置,恐, ,恐},表示系统到k时刻所产生的状态;序列Z,:。={Z。,Z:,Z,, ,互},表示系统的观测值序列.

  在马尔科夫假设下,后验概率密度函数的更新递推式如下,

  粒子滤波算法中十分关键的问题是如何防止粒子的退化现象[7q].为了使算法不出现退化现象,本

  研究使用重采样方法,在每次迭代过程中将权重小的粒子舍弃掉,保留权重较大的粒子且继续利用重要性采样方法使其产生更多的粒子.

  2.2.1重要性采样密度函数.

  本研究利用扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter,El(F)算法对粒子退化问题进行优化.EKF是局部线性化算法,其利用系统方程的一阶泰勒展开,对所有的随机变量都进行高斯假设,将系统状态的后

  验概率近似为完美的高斯分布.

  GPS接收机十分昂贵且对使用环境有着高要求[2],所以对于近地面环境下的高精度无线时间同步,使

  用滤波算法对数据进行处理是十分必要的.

  2.2.2重采样.

  3 算法仿真

  本研究利用MATLAB仿真软件中的Simulink工具生成本地时钟,同时加入信道中的噪声及时钟本身的抖动作为授时信号的传递源,然后由滤波器作为接收授时的一方来验证算法的有效性.未经处理的原仿真数据如图2所示.

  重采样的目的是为下次迭代重新选择粒子,将权值小的粒子淘汰,保留并再生权值较大的粒子.该方法可以明显降低滤波中出现的粒子退化现象.重采样后每个粒子的权值均为1/N.

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文章名称:无线时间同步系统中滤波算法

文章地址:http://www.zhichengg.com/dzlw/13469.html

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