左建生，董 莲，陆福敏，张树生

（1.上海市计量测试技术研究院，上海 201203；2.中国计量学院机电学院，浙江 杭州 310018）

0 引 言

目前时间频率源的远距离校准成为研究的热门问题，如何利用GPS共视法更好地实现远距离的校准，数据处理和计算方法是提高精度关键步骤之一。GPS共视法就是在A、B两地同时跟踪同一颗卫星，在相同的时刻跟踪相同的卫星，用相同的软件处理方法处理数据，将两地的GPSREF作为钟差，从而得出A、B两地的相对频率偏差。但是在GPS接收机接收过程中，由于受到电离层、对流层、天线相位中心角、电缆、实验室温度环境[1]等一系列外在因素的影响，给校准结果带来很大的误差。如果直接根据做差拟合计算得出结果作为相对原子频标频率差，进而算出相对频率漂移率和相对频率准确度，会给实际结果带来较大的影响。所以这就要求对钟差数据进行滤波，尽量消除外在因素的影响。

目前国际上通常采用的是Vondrak滤波方法对钟差数据进行滤波。该文在LabVIEW软件平台上实现了对钟差数据的卡尔曼滤波，方法简单易行，通过计算结果显示滤波前与滤波后的曲线对比。结果表明，滤波后的曲线更平滑，结果更精确，更能接近实际结果。

1 基于钟差数据的卡尔曼滤波模型

一般振荡器的输出信号可以描述为

式中：α——初始相位；

b——频率偏移；

c——频率老化系数；

ν（t）——原子钟的噪声[2-3]。

一般情况下，在太阳、大气的扰动及接收机附近的强干扰影响下，来自GPS接收的钟差比对数据中，由于GPS信号在传输过程中受电离层、对流层等的影响，钟差数据是一个离散的数据序列，包含很强的噪声，其allan方差可能是信号的几倍甚至几十倍，所以钟差数据序列并不能真实反映实际性能指标。……