一種基于頻率駕馭的頻率偏移校正方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及頻率源控制領(lǐng)域。更具體地，涉及一種基于頻率駕馭的頻率偏移校正 方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 維持一個穩(wěn)定可靠的時間基準(zhǔn)系統(tǒng)，需要一個精準(zhǔn)的頻率源。而自由運(yùn)行的頻率 源在其自身速率的影響下，其產(chǎn)生的頻率信號或多或少存在著頻率偏移現(xiàn)象。頻率駕馭是 指將一個有著更高準(zhǔn)確度和穩(wěn)定度的信號作為參考信號，通過一定的算法獲得被控頻率信 號相對于參考信號的偏移補(bǔ)償量，以此干預(yù)被控頻率信號的自由走勢，在保證其短期穩(wěn)定 度的前提下，提高其準(zhǔn)確度和長期穩(wěn)定度。
[0003] 頻率調(diào)整量的計(jì)算，其關(guān)鍵在于利用當(dāng)前階段獲取的歷史時差數(shù)據(jù)合理建模，來 預(yù)測下一階段的時差。傳統(tǒng)的頻率駕馭方法中，通常采用最小二乘擬合模型和卡爾曼濾波 模型對頻率信號的走勢進(jìn)行預(yù)測。最小二乘擬合模型需要采集大量樣本，事先確定樣本的 多項(xiàng)式次數(shù)，再利用歷史數(shù)據(jù)擬合確定各次項(xiàng)的系數(shù)，進(jìn)而作外推預(yù)報估計(jì)下一時刻的時 差?？柭鼮V波模型則需要事先確定模型噪聲協(xié)方差矩陣和觀測噪聲協(xié)方差矩陣，這兩個 矩陣的獲取并沒有固定的方法，只能采用經(jīng)驗(yàn)估計(jì)。這兩種預(yù)測方法除了需要很強(qiáng)的先驗(yàn) 知識外，還需要預(yù)先知道模型的結(jié)構(gòu)形式。但在實(shí)際預(yù)測問題中，樣本的數(shù)量都是有限的， 根據(jù)有限樣本事先確定的模型結(jié)構(gòu)并不能很好的總結(jié)歸納實(shí)際情況；因此以上兩種預(yù)測模 型存在共同的弊端，固定結(jié)構(gòu)的預(yù)測模型缺乏對實(shí)際情況的自適應(yīng)能力，這將導(dǎo)致預(yù)報誤 差隨時間的增加而不斷增大。
[0004] 因此，需要提供一種基于頻率駕馭的頻率偏移校正方法及系統(tǒng)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于提供一種基于頻率駕馭的頻率偏移校正方法及系統(tǒng)，采用支持 向量機(jī)原理建立預(yù)測模型，解決傳統(tǒng)的頻率偏移校正中需事先確定預(yù)測模型結(jié)構(gòu)，自適應(yīng) 性差的問題。
[0006] 為達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用下述技術(shù)方案：
[0007] 一種基于頻率駕馭的頻率偏移校正方法，該方法包括如下步驟：
[0008] S1、比對得出被控頻率信號與參考信號之間的歷史時差序列，并基于支持向量機(jī) 原理建立歷史時差序列模型，模型公式為：
[0010] 公式中，1為歷史時差序列的個數(shù)，yi為第i個時差值，Xi為第i個時差值對應(yīng)的 時標(biāo)，a,為拉格朗日乘子；K(x，Xi)為高斯徑向基核函數(shù)；b為常數(shù)項(xiàng)；
[0011] S2、利用歷史時差序列模型，預(yù)測下一階段被控頻率信號與參考信號之間的時差 序列；
[0012] S3、基于下一階段被控頻率信號與參考信號之間的時差序列，計(jì)算被控頻率信號 的調(diào)整量；
[0013] S4、基于被控頻率信號的調(diào)整量校正被控頻率信號。
[0014] 優(yōu)選地，步驟S1中的參考信號包括內(nèi)部參考信號和外部參考信號，內(nèi)部參考信號 為綜合時間尺度源生成的綜合時間尺度；外部參考信號為國際時鐘源生成的國際時鐘信 號。
[0015] 優(yōu)選地，步驟S2中下一階段被控頻率信號與參考信號之間的時差序列為：
[0016] {(x1+1，y1+1)，…，（x1+i，y1+i)}G(X，Y).S
[0017] 其中，第1+i個時差值對應(yīng)的時標(biāo)x1+i=Xl+iXt，i= 1，…，N-l，N為歷史時 差序列與下一階段時差序列的總個數(shù)，t為固定的采樣間隔；第1+i個時差值71+1，1 = 1，…，N_1通過將第1+i個時差值對應(yīng)的時標(biāo)x1+i代入歷史時差序列模型計(jì)算得到。
[0018] 優(yōu)選地，步驟S3中計(jì)算被控頻率信號的調(diào)整量的方法為：
[0019] 對下一階段被控頻率信號與參考信號之間的時差序列做線性擬合，擬合曲線的一 次項(xiàng)系數(shù)％即為被控頻率信號相對于參考信號的預(yù)測速率：
[0020] f' (x) =a0^\+al
[0021] 公式中，a。為擬合曲線的一次項(xiàng)系數(shù)，a為擬合曲線的常數(shù)項(xiàng)；
[0022] 預(yù)測速率a。的相反數(shù)-a#卩為被控頻率的頻率調(diào)整量。
[0023] 一種實(shí)施上述方法的基于頻率駕馭的頻率偏移校正系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：
[0024] 被控頻率源、綜合時間尺度源、國際時鐘源、內(nèi)部時間比對模塊、外部時間比對模 塊、頻率調(diào)整量計(jì)算模塊、頻率調(diào)整控制模塊；
[0025] 被控頻率源生成被控頻率信號；
[0026] 綜合時間尺度源生成綜合時間尺度，作為內(nèi)部參考信號；國際時鐘源生成國際時 鐘信號，作為外部參考信號；
[0027] 內(nèi)部時間比對模塊獲取被控頻率信號與內(nèi)部參考信號之間比對的歷史時差；
[0028] 外部時間比對模塊獲取被控頻率信號與外部參考信號之間比對的歷史時差；
[0029] 頻率調(diào)整量計(jì)算模塊根據(jù)內(nèi)部時間比對模塊和外部時間比對模塊獲取的歷史時 差數(shù)據(jù)，預(yù)測下一階段被控頻率信號與參考信號之間的時差序列，計(jì)算被控頻率信號的調(diào) 整量；
[0030] 頻率調(diào)整控制模塊根據(jù)調(diào)整量對被控頻率信號進(jìn)行調(diào)整控制。
[0031] 本發(fā)明的有益效果如下：
[0032] 本發(fā)明所述技術(shù)方案中建立預(yù)測模型采用的支持向量機(jī)是建立在結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小 化原理基礎(chǔ)上的結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)方法，它能利用核函數(shù)很好地解決有限數(shù)量樣本的高維建模問 題，實(shí)施簡單、推廣性能好、學(xué)習(xí)速度快、優(yōu)化求解時具有唯一的極小點(diǎn)，而且所構(gòu)造的模型 有很好的預(yù)測性能。此外，本發(fā)明所述技術(shù)方案中的參考信號是相較于被控頻率信號有著 更高準(zhǔn)確度和更好穩(wěn)定性的信號，該參考信號包括多臺原子鐘組合計(jì)算得出的綜合時間尺 度TA和協(xié)調(diào)世界時UTC。
【附圖說明】
[0033] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。
[0034] 圖1示出基于頻率駕馭的頻率偏移校正方法流程圖。
[0035] 圖2示出基于頻率駕馭的頻率偏移校正系統(tǒng)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0036] 為了更清楚地說明本發(fā)明，下面結(jié)合優(yōu)選實(shí)施例和附圖對本發(fā)明做進(jìn)一步的說 明。附圖中相似的部件以相同的附圖標(biāo)記進(jìn)行表示。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，下面所具 體描述的內(nèi)容是說明性的而非限制性的，不應(yīng)以此限制本發(fā)明的保護(hù)范圍。
[0037] 本實(shí)施例提供的基于頻率駕馭的頻率偏移校正方法，包括如下步驟：
[0038] Stepl、比對得出被控頻率信號與參考信號之間的歷史時差序列，并基于支持向量 機(jī)原理建立歷史時差序列模型：
[0039] 被控頻率信號由被控頻率源生成，
[0040] 參考信號包括內(nèi)部參考信號和外部參考信號兩種，內(nèi)部參考信號為綜合時間尺度 源生成的綜合時間尺度，綜合時間尺度的生成過程為利用多臺原子鐘生成的信號之間的比 對數(shù)據(jù)進(jìn)行基于ATI算法的計(jì)算得到；外部參考信號為國際時鐘源生成的國際時鐘信號， [0041] 進(jìn)而歷史時差序列包括：被控頻率信號與綜合時間尺度之間的歷史時差序列、被 控頻率信號與國際時鐘信號之間的歷史時差序列。
[0042] 為保證模型對實(shí)際情況的適應(yīng)性，至少需要積累一個月的數(shù)據(jù)。這些歷史數(shù)據(jù)稱 為訓(xùn)練集T= {(Xl，yi)，…，（Xi，yi)}G(XJ)1，其中，1為歷史時差序列的個數(shù)，yiGR表 示第i個時差值，單位為ns，XieRn表示第i個時差值對應(yīng)的時標(biāo)，用約化儒略日表示。歷 史時差序列模型為利用實(shí)值函數(shù)f(x)來表達(dá)時差值y對時差值對應(yīng)的時標(biāo)x的依賴關(guān)系。
[0043] 在一維空間中，訓(xùn)練集T中的（Xi，yi)是一種非線性關(guān)系，需要使用一個非線性映 射(?)將訓(xùn)練集的Xi由輸入空間X映射到高維特征空間H，在特征空間H中構(gòu)造線性支 持向量回歸模型，該模型對應(yīng)一維輸入空間中的非線性回歸。這個映射由滿足Mercer條件 下構(gòu)成的核函數(shù)K(Xi，Xj)=(巾〇〇 ? (i>(Xj))來實(shí)現(xiàn)。考慮到可能存在誤差，引入兩個松 弛變量：&<20./ = 1.2,…，/。求解最優(yōu)實(shí)值函數(shù)f(x) =〈《 ?cHX)>+b，即最小化
[0045] 約束條件為
[0047] 公式（1)中，第一項(xiàng)使函數(shù)更為平坦，提高泛化能力；第二項(xiàng)為減小誤差，常數(shù)C為 懲罰參數(shù)，對兩者做折中。公式（2)中e為一正常數(shù)，f(Xi)與71的差別小于e時不計(jì)入 誤差，大于e時誤差計(jì)為|f(Xi)-yi|-e。采用拉格朗日乘子解決這個二次規(guī)劃問題，即
[0049] 函數(shù)L的極值應(yīng)滿足條件：
[0051] 于是得到優(yōu)化問題的對偶形式，最大化函數(shù)：
[0053] 約束條件為
[0055] 從而構(gòu)造非線性回歸函數(shù)，即歷史時差數(shù)據(jù)模型，公式如下：
[0057] 公式中，ai為拉格朗日乘子；K(x，x)為高斯徑向基核函數(shù)：
〇 '為函數(shù)的寬度參數(shù)；b為模型的常數(shù)項(xiàng)；
[0058] Step2、利用歷史時差序列模型，預(yù)測下一階段被控頻率信號與參考信號之間的時 差序列：
[0059] 內(nèi)部時間比對模塊和外部時間比對模塊存儲的時差序列T= {(Xl，yi)，… ，（Xi，yi)}e(XJ)1，時標(biāo)\有唯一固定的采樣間隔t。步驟St印1得到了該序列的支持向 量機(jī)回歸模型，即時標(biāo)\與時差值y間的依賴關(guān)系。根據(jù)訓(xùn)練集T的最后一個采樣時刻 Xl和采樣間隔T，可以得到下一階段采樣點(diǎn){(x1+1，y1+1)，…，（x1+i，y1+i)}e(X，Y)h的時標(biāo)：
[0060] x1+i=xx+iXt,i= 1, ???,N-l (8)
[0061] 公式中，N為歷史時差序列與下一階段時差序列的總個數(shù)；
[0062]將公式⑶代入公式（7)，得到下一階段各采樣時刻對應(yīng)的時差預(yù)測值：
[0063] y1+i，i= 1，…，N-1 ;
[0064] 從而預(yù)測出下一階段被控頻率信號與參考信號之間的時差序列{(11+1， 71+1)，~ ,(x1+i,y1+i)}G(X,Y)n-S
[0065] Step3、基于下一階段被控頻率信號與參考信號之間的時差序列，計(jì)算被控頻率信 號的調(diào)整量：
[0066] 利用步驟Step2得到下一階段被控頻率信號與參考信號之間的時差預(yù)測序列T= Kx1+1，y1+1)，…，（x1+i，y1+i)}e(X，Y)h。對預(yù)測序列做線性擬合