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無線時間同步系統中濾波算法

來源:職稱閣分類:電子論文 時間:2019-08-14 11:19熱度:

  這篇文章主要介紹的是無線時間同步系統中濾波算法的內容,本文作者就是通過對無線時間同步的相關內容做出詳細的闡述與介紹,特推薦這篇優秀的文章供相關人士參考。

無線時間同步系統中濾波算法

  關鍵詞:時間;濾波

  授時信號的過程中使用濾波算法來對授時數據進行處理的方法.比較了經典的線性濾波算法——卡爾曼濾波算法與經典的非線性濾波算法——粒子濾波算法.從數學公式出發分析了2種算法的特性且通過仿真對理論進行了驗證.結果表明,在無線時間同步系統中,其特性表現為線性的時間函

  時間作為服從線性變化的狀態變量,而無線信道呈現非線性的系統模型,同時信號在近地傳播不考慮電離層誤差,那么選取合適的濾波算法對授時數據進行濾波處理將會極大地提高授時信號的穩定性及精度。1 J.對此,本研究通過選取某種濾波算法來完成對于授時信號的平滑濾波,使授時信號變得平滑且可靠,在深入探討無線信道的特性及授時信號的特點后,對比了卡爾曼濾波算法和粒子濾波算法,并根據信道和信號特征選擇了粒子濾波算法.通過仿真比較2種算法對于接收到的授時信號的優化效果,結果發現,非線性粒子濾波算法在本研究的無線時間同步系統中顯明的效果優于卡爾曼濾波算法.

  1卡爾曼濾波算法

  本研究選取了GPS接收機的信號作為參考.GPS授時信號由每顆衛星每秒發送1次,樣本采集34 min的數據共計2 0004-有效樣本點,如圖1所示.圖1中,橫坐標為樣本點排序,縱坐標為每個樣

  本點偏離本地時鐘的大小,單位為n8.盡管高精度GPS接收機對于衛星授時信號中包含的衛星鐘差、電離層噪聲、平流層噪聲與相對論效應所產生的噪聲等已經有了有效處理,但根據圖像不難發現,授時信號仍然有較大的抖動和偏差.同時,一臺高精度的

  2粒子濾波算法

  由于許多現實問題都呈現非線性特性,即用來描述系統的狀態方程并不符合高斯線性模型[5],故需要對系統狀態方程進行變換.

  2.1非線性系統狀態方程

  假設非線性動態系統的狀態空間模型[61為,

  機=五(‰一】,‰一1) (6)

  缸=h^(釓,‰) (7)

  式中,釓是系統在k時刻的狀態,缸是系統在k時刻的觀測量,以是系統的狀態轉移函數,k是系統的測量函數,‰和M。分別是系統的過程噪聲和觀測噪聲.

  設系統過程是一個m階馬爾科夫過程.根據對非線性濾波問題的理解,濾波系統的目的是利用夾雜有噪聲的觀測值來遞歸估計這個非線性系統狀態的后驗概率密度.序列P(戈。:。I z。:。)Xo:。={蜀,置,恐, ,恐},表示系統到k時刻所產生的狀態;序列Z,:。={Z。,Z:,Z,, ,互},表示系統的觀測值序列.

  在馬爾科夫假設下,后驗概率密度函數的更新遞推式如下,

  粒子濾波算法中十分關鍵的問題是如何防止粒子的退化現象[7q].為了使算法不出現退化現象,本

  研究使用重采樣方法,在每次迭代過程中將權重小的粒子舍棄掉,保留權重較大的粒子且繼續利用重要性采樣方法使其產生更多的粒子.

  2.2.1重要性采樣密度函數.

  本研究利用擴展卡爾曼濾波(Extended Kalman filter,El(F)算法對粒子退化問題進行優化.EKF是局部線性化算法,其利用系統方程的一階泰勒展開,對所有的隨機變量都進行高斯假設,將系統狀態的后

  驗概率近似為完美的高斯分布.

  GPS接收機十分昂貴且對使用環境有著高要求[2],所以對于近地面環境下的高精度無線時間同步,使

  用濾波算法對數據進行處理是十分必要的.

  2.2.2重采樣.

  3 算法仿真

  本研究利用MATLAB仿真軟件中的Simulink工具生成本地時鐘,同時加入信道中的噪聲及時鐘本身的抖動作為授時信號的傳遞源,然后由濾波器作為接收授時的一方來驗證算法的有效性.未經處理的原仿真數據如圖2所示.

  重采樣的目的是為下次迭代重新選擇粒子,將權值小的粒子淘汰,保留并再生權值較大的粒子.該方法可以明顯降低濾波中出現的粒子退化現象.重采樣后每個粒子的權值均為1/N.

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文章名稱:無線時間同步系統中濾波算法

文章地址:http://www.592mir.com/dzlw/13469.html

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