为了充分利用不同类型的时间传递链路,需要实现不同采样率下时间传递链路数据的融合应用,提出了一种基于多分辨率分析的数据融合方法.首先对原始数据进行小波分解,把数据分解到统一的分辨率,初步消除高频噪声;然后在不同分辨率下进行Kalman滤波;最后通过Mallat快速重构算法得到融合结果.使用该方法处理中国科学院国家授时中心(National Time Service Center,NTSC)和德国联邦物理技术研究所(PhysikalischTechnische Bundesanstalt,PTB)之间的时间传递数据,结果显示融合算法能够处理链路异常或中断造成的数据问题.由于GPS(Global Positioning System)PPP(Precise Point Positioning solutions)链路实测结果性能整体优于TWSTFT(Two-Way Satellite Time and Frequency Transfer)链路,因此用GPS PPP链路测量结果评估融合算法增益.以快速协调世界时(Rapid Realization of Coordinated Universal Time,UTCr)为参考,数据融合结果的准确性增益约1%,日频率稳定度增益优于20%.同时融合算法可以抑制TWSTFT链路的周期噪声,能够有效提高链路的稳定性和鲁棒性.
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