单状态变量和两级<bold>Kalman</bold>滤波器时间尺度算法
Abstract
本文首先提出一种单状态变量Kalman滤波器时间尺度算法; 推导了算法的权重和预测值的解析表达式; 在该解析表达式的基础上, 引入虚拟Kalman采样间隔; 理论分析和仿真实验都证明: 通过选取不同的虚拟Kalman采样间隔, 可以使时间尺度在任何指定的平滑时间的频率稳定度达到最优. 在此基础上, 提出了一种两级Kalman滤波器时间尺度算法; 详细描述了算法原理; 算法生成的时间尺度只含有频率随机游走噪声(RWFM), 不含有频率白噪声(WFM); 算法相当于按照RWFM的强度进行加权; 生成的时间尺度的中短期频率稳定度更高.
