目錄
序一
序二
前言
第1章 緒論 1
1.1 時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)展 1
1.1.1 時(shí)間標(biāo)準(zhǔn) 1
1.1.2 原子頻標(biāo) 2
1.2 時(shí)間測(cè)量及其表征方法 3
1.2.1 時(shí)間測(cè)量的發(fā)展 4
1.2.2 時(shí)間測(cè)量的評(píng)價(jià)指標(biāo) 6
1.3 高精度時(shí)間同步方式 8
1.3.1 主要時(shí)間同步方式原理 8
1.3.2 主要時(shí)間同步系統(tǒng)組成 14
1.4 基于對(duì)流層散射信道的時(shí)間同步方式 18
1.4.1 對(duì)流層散射單向時(shí)間比對(duì)原理 18
1.4.2 對(duì)流層散射雙向時(shí)間比對(duì)原理 19
1.4.3 對(duì)流層散射時(shí)間同步方式的軍事意義 20
參考文獻(xiàn) 22
第2章 對(duì)流層散射傳播機(jī)理及散射信道特性分析 25
2.1 對(duì)流層散射通信基本原理及其軍事應(yīng)用 25
2.1.1 對(duì)流層散射通信基本原理 25
2.1.2 對(duì)流層散射通信分集技術(shù) 26
2.1.3 對(duì)流層散射通信合并技術(shù) 28
2.1.4 對(duì)流層散射通信軍事應(yīng)用 31
2.2 對(duì)流層散射傳播機(jī)制 33
2.2.1 湍流非相干散射 33
2.2.2 不規(guī)則層非相干反射 34
2.2.3 穩(wěn)定層相干反射 34
2.3 對(duì)流層散射傳輸損耗特性 35
2.3.1 ITU模型 35
2.3.2 柯爾莫哥洛夫模型 37
2.3.3 最優(yōu)工作頻率計(jì)算 41
2.4 對(duì)流層散射傳播特性 43
2.4.1 數(shù)學(xué)模型 43
2.4.2 統(tǒng)計(jì)特性 44
2.4.3 延遲功率譜特性 46
2.4.4 衰落特性 50
2.4.5 相干帶寬與相干時(shí)間 52
參考文獻(xiàn) 56
第3章 基于對(duì)流層散射信道的時(shí)間同步誤差分析 58
3.1 對(duì)流層散射單向時(shí)間比對(duì)誤差分析 58
3.1.1 設(shè)備時(shí)延誤差 58
3.1.2 傳播時(shí)延誤差 59
3.2 對(duì)流層散射雙向時(shí)間比對(duì)方法誤差分析 64
3.2.1 TIC的測(cè)量誤差 65
3.2.2 發(fā)射與接收設(shè)備時(shí)延誤差 66
3.2.3 對(duì)流層時(shí)延誤差 67
3.2.4 相對(duì)運(yùn)動(dòng)引起幾何距離時(shí)延誤差 67
3.3 對(duì)流層散射網(wǎng)絡(luò)時(shí)間同步方法 69
3.3.1 單向時(shí)間廣播技術(shù) 69
3.3.2 多路雙向時(shí)間比對(duì)技術(shù) 71
參考文獻(xiàn) 73
第4章 對(duì)流層斜延遲計(jì)算分析 75
4.1 對(duì)流層大氣折射率 75
4.1.1 對(duì)流層大氣物理參數(shù)模型 75
4.1.2 中性大氣折射率 75
4.1.3 大氣折射率模型 77
4.2 對(duì)流層延遲映射函數(shù)及延遲分析 78
4.2.1 NMF模型 79
4.2.2 VMF1模型 82
4.2.3 GMF模型 83
4.2.4 實(shí)例數(shù)據(jù)分析 83
4.3 對(duì)流層傳播延遲建模分析 89
4.3.1 對(duì)流層傳播延遲模型 89
4.3.2 對(duì)流層斜延遲分析 91
4.4 基于映射函數(shù)的改進(jìn)對(duì)流層斜延遲模型 95
4.4.1 標(biāo)準(zhǔn)對(duì)流層天頂延遲模型 95
4.4.2 不依賴探空數(shù)據(jù)的對(duì)流層天頂延遲計(jì)算方法 95
4.4.3 全球?qū)α鲗犹祉斞舆t特征分析 101
4.4.4 改進(jìn)的對(duì)流層天頂延遲計(jì)算方法 103
4.4.5 基于映射函數(shù)的對(duì)流層散射改進(jìn)斜延遲計(jì)算方法 106
4.4.6 基于映射函數(shù)的對(duì)流層散射斜延遲算例分析 106
4.5 基于改進(jìn)射線描跡法的對(duì)流層散射斜延遲估計(jì)模型 109
4.5.1 改進(jìn)射線描跡法 110
4.5.2 對(duì)流層散射點(diǎn)的高度 112
4.5.3 計(jì)算流程 113
4.5.4 算例分析 113
4.6 基于梯度函數(shù)的對(duì)流層斜延遲誤差分析 116
4.6.1 延遲梯度原理分析 116
4.6.2 實(shí)例數(shù)據(jù)分析 118
4.7 延遲計(jì)算中的氣象參數(shù)模型 119
4.7.1 GPT模型 119
4.7.2 GPT2模型 120
4.7.3 GPT2w模型 121
4.7.4 算例分析與模型比較 121
參考文獻(xiàn) 124
第5章 高精度鐘差數(shù)據(jù)處理 127
5.1 形態(tài)小波去噪方法 127
5.1.1 形態(tài)濾波基本原理 127
5.1.2 結(jié)構(gòu)元素選取和形態(tài)濾波器構(gòu)造 128
5.1.3 形態(tài)濾波分解算法結(jié)構(gòu)圖 128
5.2 基于自適應(yīng)形態(tài)濾波去噪方法 129
5.2.1 自適應(yīng)形態(tài)濾波 129
5.2.2 自適應(yīng)形態(tài)濾波去噪算法 131
5.2.3 模擬含噪鐘差數(shù)據(jù)算例分析 131
5.2.4 實(shí)際含噪鐘差數(shù)據(jù)算例分析 135
5.3 鐘差數(shù)據(jù)的粗差處理方法 136
5.3.1 鐘差數(shù)據(jù)未確知性分析 136
5.3.2 未確知有理數(shù)濾波原理 136
5.3.3 SW-IUF粗差處理方法 138
5.3.4 SW-IUF與傳統(tǒng)粗差處理方法的比較 140
5.3.5 SW-IUF法實(shí)際含噪鐘差數(shù)據(jù)算例分析及濾波后數(shù)據(jù)擬合 146
參考文獻(xiàn) 147
第6章 高精度鐘差預(yù)報(bào)與校準(zhǔn) 149
6.1 鐘差預(yù)報(bào)理論基礎(chǔ) 149
6.1.1 短期鐘差預(yù)報(bào)方法 149
6.1.2 長(zhǎng)期鐘差預(yù)報(bào)方法 153
6.2 CPSO-LSSVM算法在自回歸鐘差預(yù)報(bào)中的應(yīng)用分析 155
6.2.1 自回歸-最小二乘支持向量機(jī)鐘差預(yù)報(bào)算法 155
6.2.2 混沌粒子群算法 156
6.2.3 算例分析 159
6.3 基于TS-IPSO改進(jìn)灰色系統(tǒng)的鐘差預(yù)報(bào)算法 161
6.3.1 TS-IPSO改進(jìn)的灰色系統(tǒng) 161
6.3.2 算例分析 164
6.4 正交迭代泛函網(wǎng)絡(luò)在中短期鐘差預(yù)報(bào)中的應(yīng)用分析 167
6.4.1 多輸入單輸出泛函網(wǎng)絡(luò) 167
6.4.2 迭代泛函網(wǎng)絡(luò) 169
6.4.3 算例分析 171
6.5 組合鐘差預(yù)報(bào)模型 174
6.5.1 組合模型分類 174
6.5.2 基于序列相對(duì)貼近度的變權(quán)組合模型 175
6.6 不定時(shí)長(zhǎng)鐘差預(yù)報(bào)方法 178
6.6.1 不定時(shí)長(zhǎng)鐘差預(yù)報(bào)方法 178
6.6.2 算例分析 179
6.7 鐘差校準(zhǔn)方法 181
6.7.1 鐘差校準(zhǔn)基礎(chǔ) 181
6.7.2 一種低抖動(dòng)寬捕獲帶 BBPLL 183
參考文獻(xiàn) 189
縮略語(yǔ)表 192