本申請涉及一種基于模型預測的星載時鐘駕馭方法、裝置及系統。所述方法包括：根據預先構建的高精度時鐘模型及歷史鐘差數據進行狀態估計，得到預測區間內每一時刻的時鐘狀態；根據預測區間內每一時刻的時鐘狀態以及權重矩陣構建二次型代價函數，采用滾動優化方法最小化二次型代價函數，輸出當前駕馭時刻的控制量，利用微分控制量和微分系數對控制量進行優化，得到最優控制量；根據預測區間內未來時刻對應的鐘差數據得到待調整鐘差序列，根據當前駕馭時刻的最優控制量、相鄰兩次鐘差的時間間隔對待調整鐘差序列進行相位調整，得到調整后的鐘差序列，按照時序迭代更新鐘差序列，實現星載時鐘駕馭。采用本方法能夠增強星載二級頻標的性能。
1、隨著綜合?pnt（定位、導航與授時）體系的建立和完善，導航增強系統作為未來綜合?pnt?體系的重要一部分也在飛速發展。隨著產業鏈各環節技術成熟及成本下降，技術突破對降低衛星建設成本的效果是極為顯著的，當前考慮降低成本主要涉及三個方面：衛星發射技術，衛星回收技術，以及衛星載荷。從衛星載荷角度考慮，若是能夠采用二級頻標作為星載時鐘，則載荷成本將會顯著降低。但若搭載二級頻標，一方面自主守時的重要性開始凸顯出來，另一方面產業應用對時間同步精度有較高要求，意味著其自身搭載的鐘的性能較好，能滿足較高的精度需求，而單純依賴二級頻標，無法滿足這些需求。如高穩定性晶振和芯片原子鐘，其短穩都較好，但是長穩表現較差。因此如何利用星鐘駕馭技術實現低成本鐘滿足較高精度要求是急需解決的技術問題。
2、現有時鐘駕馭算法，如pid法（proportional-integral-derivative?controller，比例-積分-微分控制器）和乒乓法常用于銣鐘晶振駕馭，并且十分成熟。基于pid控制算法的gps馴服時鐘，其參數調節十分復雜，原因在于pid三個參數相互關聯，調節后無法確定其一定為最優駕馭結果。使用乒乓法利用gps對銣鐘進行駕馭，其優點是相比于pid算法，駕馭量計算過程相對簡單，設計復雜度低，缺點在于其本質仍然是比例控制算法，系統一方面會較長時間難以達到穩態，另一方面也會存在穩定駕馭后仍存在較大波動情況，無法滿足更高性能需求。
/>技術實現思路
1、基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種基于模型預測的星載時鐘駕馭方法、裝置及系統。
2、一種基于模型預測的星載時鐘駕馭方法，所述方法包括：
3、根據預先構建的高精度時鐘模型及歷史鐘差數據進行狀態估計，得到預測區間內每一時刻的時鐘狀態；所述預測區間的下界為當前駕馭時刻，上界為滾動長度；
4、根據所述預測區間內每一時刻的時鐘狀態以及權重矩陣構建二次型代價函數，采用滾動優化方法最小化二次型代價函數，輸出當前駕馭時刻的控制量，利用微分控制量和微分系數對控制量進行優化，得到最優控制量；
5、根據預測區間內未來時刻對應的鐘差數據得到待調整鐘差序列，根據當前駕馭時刻的最優控制量、相鄰兩次鐘差的時間間隔對待調整鐘差序列進行相位調整，得到調整后的鐘差序列，按照時序迭代更新鐘差序列，實現星載時鐘駕馭。
6、在其中一個實施例中，還包括：根據上一時刻的鐘差數據構建趨勢項模型；獲取歷史鐘差數據，根據所述趨勢項模型從歷史鐘差數據中去除趨勢項，得到去趨勢后的歷史鐘差數據；對去趨勢后的歷史鐘差數據進行頻譜分析，采用快速傅里葉變換方法提取頻率，使用最小二乘擬合估計頻率的幅度和相位，構建周期項模型；根據所述周期項模型從去趨勢后的歷史鐘差數據中去除周期項，得到對應的歷史殘差數據；獲取預訓練的殘差預測模型，將歷史殘差數據和歷史駕馭調整量輸入所述預訓練的殘差預測模型，得到未來時刻的殘差數據，根據預測得到的殘差數據構建不確定項模型；
7、根據所述趨勢項模型、周期項模型和不確定項模型構建高精度時鐘模型。
8、在其中一個實施例中，還包括：所述高精度時鐘模型為：
9、；
10、其中，代表當前鐘差，代表上一時刻的已有鐘差，代表頻率偏差，代表頻率漂移，代表周期項，代表不確定項，代表五種隨著時間變化的冪律譜噪聲的疊加。
11、在其中一個實施例中，還包括：遍歷預測區間，利用卡爾曼濾波算法對當前遍歷時刻的上一時刻的鐘差數據進行處理，基于高精度時鐘模型得到當前遍歷時刻的時鐘狀態，直至預測區間內每一時刻遍歷完成時，停止遍歷，輸出預測區間內每一時刻的時鐘狀態。
12、在其中一個實施例中，還包括：根據所述預測區間內每一時刻的時鐘狀態以及權重矩陣構建二次型代價函數為：
13、；
14、；
15、；
16、其中，為二次型代價函數，為時刻預測區間中第個時刻的時鐘狀態，為末端狀態權重矩陣，為時刻的狀態誤差權重矩陣，為時刻的控制量權重矩陣，為時刻預測區間中第個時刻的控制量，，n為預測區間長度，預測區間為，表示轉置運算。
17、在其中一個實施例中，還包括：根據時鐘狀態變化率得到微分控制量，利用微分系數對微分控制量進行加權再與控制量融合，并利用二分法對微分系數進行尋優，根據尋優結果得到最優控制量為：
18、；
19、其中，為最優控制量，為控制量，為微分系數，為微分控制量。
20、在其中一個實施例中，還包括：根據當前駕馭時刻的最優控制量、相鄰兩次鐘差的時間間隔對待調整鐘差序列進行相位調整，得到調整后的鐘差序列為：
21、；
22、其中，為調整后的鐘差序列，為待調整鐘差序列，為時刻的最優控制量，為相鄰兩次鐘差的時間間隔，為預測區間長度。
23、一種基于模型預測的星載時鐘駕馭裝置，所述裝置包括：
24、狀態估計模塊，用于根據預先構建的高精度時鐘模型及歷史鐘差數據進行狀態估計，得到預測區間內每一時刻的時鐘狀態；所述預測區間的下界為當前駕馭時刻，上界為滾動長度；
25、控制量優化模塊，用于根據所述預測區間內每一時刻的時鐘狀態以及權重矩陣構建二次型代價函數，采用滾動優化方法最小化二次型代價函數，輸出當前駕馭時刻的控制量，利用微分控制量和微分系數對控制量進行優化，得到最優控制量；
26、時鐘駕馭模塊，用于根據預測區間內未來時刻對應的鐘差數據得到待調整鐘差序列，根據當前駕馭時刻的最優控制量、相鄰兩次鐘差的時間間隔對待調整鐘差序列進行相位調整，得到調整后的鐘差序列，按照時序迭代更新鐘差序列，實現星載時鐘駕馭。
27、一種基于模型預測的星載時鐘駕馭系統，所述系統包括：
28、上位機、星載時鐘、數模轉換器和壓控晶振；
29、所述上位根據所述歷史鐘差數據和高精度時鐘模型進行狀態估計，得到預測區間內每一時刻的時鐘狀態，根據所述預測區間內每一時刻的時鐘狀態以及權重矩陣構建二次型代價函數，采用滾動優化方法最小化二次型代價函數，輸出當前駕馭時刻的控制量，利用微分控制量和微分系數對控制量進行優化，得到最優控制量；所述預測區間的下界為當前駕馭時刻，上界為滾動長度；
30、所述數模轉換器用于將上位機輸出的最優控制量轉換為模擬電壓信號，并輸出至所述壓控晶振；
31、所述壓控晶振用于根據所述模擬電壓信號生成相應的最優頻率調整量；
32、所述星載時鐘用于對所述最優頻率調整量進行時間累積，轉換為鐘差調整量，根據所述鐘差調整量進行時鐘駕馭。
33、上述基于模型預測的星載時鐘駕馭方法、裝置及系統，通過高精度時鐘模型計算預測區間的鐘差數據，根據鐘差數據進行狀態估計，得到預測區間內每一時刻的時鐘狀態；根據預測區間內每一時刻的時鐘狀態以本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于模型預測的星載時鐘駕馭方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，構建高精度時鐘模型的步驟包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述高精度時鐘模型為：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據預先構建的高精度時鐘模型及歷史鐘差數據進行狀態估計，得到預測區間內每一時刻的時鐘狀態包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述預測區間內每一時刻的時鐘狀態以及權重矩陣構建二次型代價函數包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用微分控制量和微分系數對控制量進行優化，得到最優控制量包括：
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據當前駕馭時刻的新的最優控制量、相鄰兩次鐘差的時間間隔對待調整鐘差序列進行相位調整，得到調整后的鐘差序列包括：
8.一種基于模型預測的星載時鐘駕馭裝置，其特征在于，所述裝置包括：
9.一種應用于權利要求1-7任一項所述的基于模型預測的星載時鐘駕馭方法的系統，其特征在于，所述系統包括上位機、星載時鐘、數模轉換器和壓控晶振；
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【技術特征摘要】
1.一種基于模型預測的星載時鐘駕馭方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，構建高精度時鐘模型的步驟包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述高精度時鐘模型為：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據預先構建的高精度時鐘模型及歷史鐘差數據進行狀態估計，得到預測區間內每一時刻的時鐘狀態包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述預測區間內每一時刻的時鐘狀態以及權重矩陣構建二次型代價函數包括：
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【專利技術屬性】
技術研發人員：龔航，王金玉，李宗楠，彭競，馬明，臧文馳，郭宇，陳曦，付棟，于水，茍飛瀚，孔崇宇，
申請(專利權)人：中國人民解放軍國防科技大學，
類型：發明
國別省市：
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