【摘 要】
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国际权度局（BIPM）基于全球80多个守时实验室的原子钟数据资料,采用ALGOS算法计算得到自由原子时（EAL）,然后利用基准/次级频标对EAL进行频率修正后获得国际原子时（TAI）。随着原子钟和时间比对链路性能的提升,BIPM对TAI原子时间尺度ALGOS算法做了多次修改。最近一次修改是在2014年,此次修改将原子钟的“可预报性”作为取权依据。在此次修改后,EAL稳定性得到了提高,氢原子钟在EA
【机 构】
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中国科学院大学(中国科学院国家授时中心)
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国际权度局（BIPM）基于全球80多个守时实验室的原子钟数据资料,采用ALGOS算法计算得到自由原子时（EAL）,然后利用基准/次级频标对EAL进行频率修正后获得国际原子时（TAI）。随着原子钟和时间比对链路性能的提升,BIPM对TAI原子时间尺度ALGOS算法做了多次修改。最近一次修改是在2014年,此次修改将原子钟的“可预报性”作为取权依据。在此次修改后,EAL稳定性得到了提高,氢原子钟在EAL计算中的权重大幅提升。截至2021年12月,氢原子钟在EAL计算中的权重达到85%左右,成为TAI计算中的核心守时钟。鉴于氢原子钟的特性,对氢原子钟进行守时技术研究,有望进一步提升本地原子时间尺度的性能。中国科学院国家授时中心采用类ALGOS算法计算本地原子时间,该算法在钟差预报环节采用二次多项式预报模型。随着对钟差预报技术的不断研究,更多钟差预报模型被开发出来,如:ARMA模型、灰色模型、Kalman模型、神经网络模型等。不同的预报模型具有不同的优势和适用范围,合理使用原子钟钟差预报模型可以提高本地时间尺度的稳定度和可靠性。综上两点,基于氢原子钟钟差测量数据对氢原子钟钟差预报算法、氢原子钟预报算法组合模型及在类ALGOS算法中的应用展开研究。论文主要内容包括氢原子钟钟差数据预处理、预报和预报组合算法及其在类ALGOS算法中的应用。具体如下:（1）对氢原子钟钟差数据进行预处理,其过程主要包括:数据完整性检测、数据异常检测与修复和数据降噪等。文中阐述了氢原子钟钟差数据预处理方法并展示了数据预处理前后氢原子钟钟差数据的变化情况。（2）研究了三种氢原子钟钟差预报模型（二次多项式模型、ARMA、GM（1,1））的特点以及三种预报模型的组合方式。通过分析氢原子钟钟差预报实验结果,比较了组合模型与常规模型的预报效果,得出不同模型组合方式对于不同预报时长的适用性。在此基础上,又提出预报窗口法以减少氢原子钟长期预报中可能出现的预报误差超限问题,提高了氢原子钟钟差长期预报的可靠性。（3）将上述氢原子钟钟差组合预报模型应用于类ALGOS时间尺度算法,并利用国家授时中心氢原子钟钟差数据进行了试算,实验结果表明:相对于传统的仅使用二次多项式模型进行预报的方法,钟差组合预报模型可以提高原子时时间尺度的可靠性和稳定度。
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