基于“当前”统计模型的卡尔曼滤波在北斗单向授时中的应用

为了提高北斗单向授时的授时精度，提出了一种基于“当前”统计模型的卡尔曼滤波单向授时方法。将“当前”统计模型应用于接收机时钟频率漂移的建模以建立状态方程，使用经过卡尔曼滤波后的钟差和钟速对本地时钟进行修正。实验结果表明，在选取合适的机动频率和最大频率漂移的情况下，相比于未滤波修正，温补晶振时钟的峰峰值最多可以减小36.7%，标准差最多可以减小42.5%；恒温晶振时钟的峰峰值最多可以减小71.8%，标准差最多可以减小67.0%。基于“当前”统计模型的卡尔曼滤波单向授时方法，可以有效地降低观测量的误差与噪声对于接收机钟差与钟速的影响，从而提高授时精度。