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    隨機追蹤策略預(yù)測鐘差的理論分析

    2020-09-11 06:04:30王玉琢徐清華張愛敏
    宇航計測技術(shù) 2020年3期
    關(guān)鍵詞:預(yù)測器歷史數(shù)據(jù)原子鐘

    王玉琢 高 源 徐清華 張愛敏

    (中國計量科學(xué)研究院,北京 100029)

    1 引 言

    “萬物互聯(lián)、聯(lián)通共享”的理念引領(lǐng)著人類對未來的憧憬,逐步改變著我們的生活。準(zhǔn)確穩(wěn)定的時間頻率是“互聯(lián)共享”的必要條件,是導(dǎo)航定位、時空信息共享的基礎(chǔ)。時間的穩(wěn)健流逝性決定了時間計量必須滯后進行,而預(yù)測是保障當(dāng)下和未來時間準(zhǔn)確的有效手段。原子鐘作為當(dāng)代主要的精密計時工具,其可預(yù)測能力一方面與其硬件性能和工作條件有著本質(zhì)聯(lián)系,另一方面與原子鐘數(shù)據(jù)的處理手段和預(yù)測方法直接相關(guān)[1,2]。國際計量局(BIPM)以原子鐘可預(yù)測能力作為權(quán)重評價指標(biāo),產(chǎn)生協(xié)調(diào)世界時(UTC)[3,4]。美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院(NIST)、德國聯(lián)邦物理技術(shù)研究院(PTB)等國際先進實驗室應(yīng)用濾波降噪方法處理原子鐘數(shù)據(jù)、提高其可預(yù)測能力。目前,原子鐘預(yù)測方法主要包括兩類:基于最小二乘擬合的預(yù)測方法[3]和基于Kalman filter的預(yù)測方法[5,6]。前者被BIPM采用計算協(xié)調(diào)世界時(UTC),后者被美國NIST采用計算鐘組紙面時,兩種方法各有所長,被各國時間頻率研究機構(gòu)借鑒和發(fā)展。

    在前期工作中,基于最小二乘擬合設(shè)計了一種魯棒性的原子鐘預(yù)測方法——隨機追蹤策略(random pursuit strategy)[7-9],初步實驗結(jié)果表明該方法具有較好的應(yīng)用前景。本文以理論視角進一步闡述了隨機追蹤策略的基本思想、預(yù)測模型、不確定度分析以及關(guān)鍵技術(shù)參數(shù)優(yōu)化等問題,為后續(xù)研究工作奠定了理論基礎(chǔ)。

    2 基本思路

    隨機追蹤策略由一個預(yù)測器組構(gòu)成[7-9],其中每個預(yù)測器工作在一個獨立的子空間,所有預(yù)測器對未來預(yù)測的加權(quán)平均作為最終預(yù)測結(jié)果。具體包括如下幾個部分。

    1)歷史數(shù)據(jù)

    設(shè)原子鐘相位或頻率數(shù)據(jù)的測量值向量為X,每個數(shù)據(jù)點間隔時間為T,則有

    X=(x1x2…xn)

    (1)

    式中:X——歷史數(shù)據(jù)樣本,即一臺原子鐘相對參考鐘或時標(biāo)測量得到的相位差或頻率差;xt——t時刻的相位差或頻率差。

    向量X作為原子鐘測量的歷史數(shù)據(jù),用于預(yù)測原子鐘未來的相位或頻率變化。

    2)隨機分組

    3)擬合函數(shù)

    4)定義加權(quán)

    5)加權(quán)平均

    (2)

    6)輸出預(yù)測值

    綜上所述,隨機追蹤策略是基于一個預(yù)測器組構(gòu)建的加權(quán)平均預(yù)測方法,它要求一個先決條件是歷史數(shù)據(jù)向量X能代表原子鐘輸出頻率或相位的特性,且向量X中絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)具有較高的可靠性。當(dāng)歷史數(shù)據(jù)與原子鐘所有表現(xiàn)的實際特性有較大差異時,預(yù)測方法將會失諧。雖然加權(quán)平均方法并不能保證每一次預(yù)測得到的結(jié)果均能優(yōu)于或接近最優(yōu)預(yù)測值,但是隨機追蹤策略提供一種降低預(yù)測方法對離群值、異常值敏感性的新思路。

    3 理論分析

    3.1 鐘差模型

    (3)

    預(yù)測器j的估計值在t時刻的公式為

    (4)

    基于子集內(nèi)m(>3)個數(shù)據(jù)點利用最小二乘法進行擬合,組成一個超定方程為

    (5)

    系數(shù)矩陣A可以表示為

    (6)

    式中:t1,…,tm——預(yù)測器j中的m個數(shù)據(jù)點對應(yīng)的時刻值。

    (7)

    式中:A-1——A的廣義逆矩陣。

    3.2 參數(shù)的相關(guān)性

    (8)

    式中:αj——擬合參數(shù)(時鐘的相位、頻率和頻率漂移);Z——t1,?,tn的真值。

    K和A-1相似可以表示為

    (9)

    真值與測量值之間的誤差表示為

    ε=X-Z

    (10)

    將式(10)代入式(8)擬合參數(shù)為

    (11)

    為了得到αji的方差,式(11)右邊兩項的方差被寫作

    (12)

    式中:αji——固定值,所以方差為0;εi——ε誤差向量的第i個元素,測量誤差被認(rèn)為是獨立同分布的;σ——測量值和真值之間的標(biāo)準(zhǔn)偏差。

    (13)

    式中:kij——矩陣K中第i行第j列的元素。

    由于實際應(yīng)用中原子鐘輸出真值無法獲得,用殘差的標(biāo)準(zhǔn)偏差來代替σ,它的估計值可表示為

    (14)

    (15)

    根據(jù)式(11)可知,預(yù)測器j中的任意兩個擬合系數(shù)之間的協(xié)方差為

    (16)

    假設(shè)誤差獨立同分布,式(16)右邊被改寫為

    (17)

    3.3 預(yù)測不確定度

    (18)

    (19)

    也可寫作

    (20)

    其中,

    (21)

    將式(17)代入到式(20),預(yù)測值的標(biāo)準(zhǔn)不確定度為

    (22)

    3.4 最大化可預(yù)測能力

    隨機追蹤策略(RPS)的預(yù)測值由每個預(yù)測器的輸出經(jīng)加權(quán)平均得到,可表示為

    (23)

    式中:gj——集合中預(yù)測器j中相對權(quán)重的中間變量。

    +∑correlationterms

    (24)

    (25)

    式(25)可用極值法直接求解,其解為

    (26)

    每個預(yù)測器的權(quán)重可以表示為

    (27)

    (28)

    由式(28)可知,由隨機追蹤策略獲得的預(yù)測值的不確定度小于預(yù)測器組內(nèi)任意單一預(yù)測器的預(yù)測不確定度,也就是說基于此種權(quán)重策略的隨機追蹤策略具有更強的系統(tǒng)魯棒性及預(yù)測能力。

    4 結(jié)束語

    隨機追蹤策略對鐘差歷史數(shù)據(jù)進行隨機抽樣分組,構(gòu)建了由若干子空間構(gòu)成的預(yù)測空間。綜合考慮每個預(yù)測空間內(nèi)的鐘差數(shù)據(jù)特性,采用最小二乘方法建立原子鐘行為模型,構(gòu)造預(yù)測空間內(nèi)鐘差數(shù)據(jù)的獨立擬合函數(shù)(預(yù)測器),多個子空間相對獨立形成預(yù)測器組。為了最小化隨機追蹤策略的預(yù)測不確定度,采用預(yù)測空間內(nèi)樣本的不確定度定義了預(yù)測器權(quán)重,經(jīng)加權(quán)平均合并子空間預(yù)測值形成預(yù)測結(jié)果。通過隨機分組、合并預(yù)測值等策略降低了預(yù)測方法對原子鐘異常行為的敏感性,提高了歷史數(shù)據(jù)中高質(zhì)量數(shù)據(jù)點對未來預(yù)測的貢獻,進而提升了原子鐘的可預(yù)測能力,提高了預(yù)測方法的魯棒性。

    前期研究工作已表明隨機追蹤策略具有一定的優(yōu)勢和實用價值,著重從理論層面較為全面地闡述了基本原理和優(yōu)化思路。實驗研究與理論分析也表現(xiàn)出了不足之處:隨機分組造成相同數(shù)據(jù)源每次預(yù)測結(jié)果不一致,即預(yù)測結(jié)果的重復(fù)性差;利用多次隨機重新分組取平均方法可有效提高重復(fù)性,但引起較大運算量、造成算法執(zhí)行效率低。

    解決或緩解上述問題有如下兩種思路。

    1)優(yōu)化隨機分組設(shè)計:將每次隨機分組修改為分組后的進出棧模式,即后續(xù)數(shù)據(jù)點逐步替代樣本空間中時間最久的數(shù)據(jù)點,每次僅替換一個數(shù)據(jù)點,僅有一個子空間及擬合函數(shù)發(fā)生變化,這樣可極大改善算法運行效率,同時可以提高算法預(yù)測的重復(fù)性。

    2)提升硬件運算能力:隨機追蹤策略設(shè)計的基本結(jié)構(gòu)是若干個獨立的子空間,具備天然的并行計算優(yōu)勢。目前,GPU硬件成本急劇下降、運算能力不斷提升,采用GPU輔助隨機追蹤策略可大幅提升運算效率,為預(yù)測樣本數(shù)據(jù)的大規(guī)模重組提供了可能。

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