一种实时频率稳定度分析方法

摘要

本发明提供了一种实时频率稳定度分析方法，依次判别粗大误差并记录状态、数据拟合内插、取样间隔自适应确定和数据迭代，最终得到艾伦方差表征的频率稳定度。本发明能实现频率稳定度实时分析同时，还能实时输出、显示分析结果，简化了用户的工作。本发明还根据频率稳定度分析的特点，设计了数据预处理方法，增强了系统的容错能力，为基于频率计、相位计等常用设备低成本的实现频率标准实时稳定度分析提供解决方案。

主权项

一种实时频率稳定度分析方法，其特征在于包括下述步骤：步骤1：初始运行时，根据预设经验值判断当前测量值是否为粗大误差；运行稳定后，计算当前测量值之前N个测量值的均值和方差σ，其中f_i表示获得的第i个测量值，然后计算当前测量值f_i+1与均值之差ε_i+1，检测是否满足ε_i+1＞3σ条件，若满足，则判断f_i+1为粗大误差；若发现粗大误差进入步骤2，否则转入步骤4；步骤2：将该粗大误差的测量值写入状态日志，同时记录下测量值发生的时刻和通道编号，同时粗大误差计数器数值加1，并计算粗大误差个数所占总测量值比例，得到粗大误差出现概率结果，写入状态日志；步骤3：采用二次项函数拟合当前测量值之前的N个测量值得到常数项c、一次项a、二次项b的值，然后根据二次项函数预测当前理论测量值y_i+1(t)，用y_i+1(t)的值替换步骤1中f_i+1的值；步骤4：更新M值，M为截止当前所有参与稳定度分析的测量值数据总数量，计算可用的最大取样间隔长度τ_max，τ_max取值为等式右边值四舍五入取整数，其中Const为一常数，取大于等于5的数，自适应取小于τ_max取样间隔作为频率稳定度计算基础；步骤5：计算相邻两个取样间隔τ时间内频率均值之差的平方F_i(τ)＝(f_i+1‑f_i)²，然后计算并保持当新的频率值到来时，仅需计算最新的结果$S_{i+1}\left(\tau \right)=\left(\underset{i=1}{\overset{M-1}{\Sigma }}{F}_i\right(\tau \left)\right)+F_{i+1}\left(\tau \right)=S_i\left(\tau \right)+{(f_{i+2}-f_{i+1})}^2,$若有新的取样间隔满足步骤4的取样间隔要求，则需重新计算对应S_i(τ)的值；步骤6：将步骤4得到的M和τ值，以及步骤5得到的S_i(τ)值代入稳定度分析公式${\sigma }_y^2\left(\tau \right)=\frac{1}{2(M-1)}\underset{i=1}{\overset{M-1}{\Sigma }}{[f_{i+1}-f_i]}^2=\frac{1}{2(M-1)}{S}_{i+1}\left(\tau \right),$得到不同取样间隔τ对应的频率稳定度值进一步对该值开平方得到艾伦方差表征的频率稳定度。