时间比对数据的实时检错与修正算法研究

贺瑞珍，屈俐俐，董绍武，赵书红,3



时间比对数据的实时检错与修正算法研究

贺瑞珍1,2，屈俐俐1,3，董绍武1,3，赵书红1,2,3

（1. 中国科学院国家授时中心，西安 710600；2. 中国科学院大学，北京 100049；3. 中国科学院时间频率基准重点实验室，西安 710600）

为减少时间比对结果中的异常数据对计算的纸面时间TA′（NTSC）（它是UTC（NTSC）控制的参考）的稳定度与连续性的影响，寻求更好的检测与修正异常数据的方法是必要的。采用3种方法：3准则法、最大差值法和3准则结合多项式拟合的方法，对时间比对数据进行异常数据的检测与修正。实验结果表明，这3种方法均可实时检测并修正异常数据，从而确保数据的连续性和正确性，其中3准则结合多项式拟合的异常数据检测与修正算法最优。

实时检错；异常数据；原子钟；时间保持

0 引言

中国科学院国家授时中心（NTSC）承担我国标准时间的产生、保持与发播[1]，标准时间UTC(NTSC)由一个频率源经频率驾驭获得，而驾驭频率源参考的时间尺度标准是实时计算的纸面时间TA′(NTSC)，它的稳定度与连续性对标准时间UTC(NTSC)的产生与保持有不可忽视的影响。多种因素的影响会导致测量系统产生的相位比对数据异常[2]，即出现奇异点，如跳相、数据缺失、错误数据等。为降低时间尺度TA′(NTSC)的出错率，提高UTC(NTSC)的控制精度及可靠性，通过对相位比对数据的实时监测和分析，即时发现异常数据[3]并进行实时修正是获得正确的TA′(NTSC)的首要条件。实时解算TA′(NTSC)前，需对相位比对数据（UTC(NTSC)-Clock()）的奇异点进行判断、甄别并作合理的处理，确保比对数据的正确性、完好性。目前对奇异点的处理方法主要有：对大量原子钟数据进行处理，W. J. Riley等采用基于中位数的奇异点探测法[4-7]；而相频跳变的处理中，多数算法都是通过比较在相关数据上移动的相邻两个窗口的均值来实现的，也有使用累积求和曲线图及其他工具的[8]。考虑TA′(NTSC)的计算时，算法需在自动检测相位时间比对数据的奇异点并尽可能反映数据的真实趋势的基础上进行实时粗差剔除修正。本文提出3准则结合多项式拟合的粗差检测与修正算法，并与最大差值法进行分析比较，表明该算法可用于时间比对数据中奇异点的实时检错修正。

1 算法原理

1.1 3σ准则基本原理

若随机序列服从高斯（正态）分布，其正态均值记为，描述分布的集中位置；其正态方差记为，描述分布的分散程度，那么在±3范围内包含了99.73%的样本空间。这就是著名的3原理（3准则）[9]。

1.2 多项式拟合原理

2.2.4 患者意见未及时得到反馈 护士长只有每天在早上查房时才有机会跟患者接触，其他时间都是在处理病区的事情，每天工作繁忙，很难做到去病房征求病人意见。

2 时间比对数据实时检错与修正算法

2.1 最大差值法

如果下式成立：

2.2 3σ准则粗差剔除与修正算法

则当前时刻的比对数据异常，需剔除并修正为下式：

2.3 3σ准则结合多项式拟合的粗差检测与修正算法

3 实时异常检测、修正结果分析

注：相邻线间人为添加10 ns的相位偏差

图2 UTC(NTSC)-Cs1823稳定度比较

在UTC(NTSC)-Cs2145实时比对数据中存在速率变化的情况，加入一定数量的幅度5~10ns的坏点后，奇异点实时检测、修正结果如图3所示，曲线b，c，d相对于a添加的相位平移依次为10，20，30 ns。由图3可看出3种算法检测修正后的数据均可保持原始数据的变化趋势，其中3准则结合多项式拟合的粗差检测与修正算法的检测修正效果最好；当坏点出现而滑动窗口中的原始数据波动较大时，传统的3准则对某些坏点的检测修正效果不理想。对UTC(NTSC)-Cs2145比对数据实时粗差检测修正前后的稳定度分析结果如图4所示，3种方法对原始比对数据进行实时粗差检测修正后数据的稳定度均优于原始比对数据，其中3准则结合多项式拟合的粗差检测与修正算法检测修正后比对数据的稳定度更好。

注：相邻线间人为添加10 ns的相位偏差

图4 UTC(NTSC)-Cs2145稳定度比较

在UTC(NTSC)－Cs2096实时比对数据中，加入一定数量的幅度为5ns左右的奇异点后，奇异点实时检测、修正结果如图5所示，曲线b，c，d相对于a添加的相位平移依次为20，40，60ns。由图5可看出3种方法都可以实时检测出跳相点和坏点。3准则结合多项式拟合的粗差检测与修正算法可检测出原始比对数据中的所有奇异点；当坏点出现时而滑动窗口中的原始数据波动较大时，最大差值法和3准则粗差剔除算法对某些坏点的检测修正效果不理想。对UTC(NTSC)－Cs2096比对数据实时粗差检测修正前后的稳定度分析结果如图6所示，3种方法对原始比对数据进行实时粗差检测修正后数据的稳定度均优于原始比对数据，其中3准则结合多项式拟合的粗差检测与修正算法检测修正后的比对数据的稳定度更佳。

注：相邻线间人为添加20 ns的相位偏差

图6 UTC(NTSC)-Cs2145稳定度比较

4 结语

本文的分析及结果表明，对于相位比对数据中出现概率较高的异常数据，3种处理方法（3准则法、最大差值法和3准则结合多项式拟合的方法）均可实现奇异点的实时检测和修正，其中3准则结合多项式拟合的粗差检测与修正算法的检测修正效果更好，并且该算法修正后数据的稳定度更优。

[1] 董绍武. 守时中的若干重要技术问题研究[D]. 西安: 中国科学院国家授时中心, 2007: 59-62.

[2] 袁海波, 李玮, 屈俐俐. 守时系统原子钟测量比对数据的检错和修正算法研究[C]//Proceedings of 2010 International Conference on Bio-inspired Systems and Signal Processing. Xiamen: Proceedings of 2010 International Conference on Bio-inspired Systems and Signal Processing, 2010: 253-256.

[3] 屈俐俐, 漆溢. 守时设备故障的自动诊断和报警系统设计[J]. 时间频率学报, 2009, 32(1): 50-55.

[4] RILEYW J. Handbook of Frequency Stability Analysis[K]. Hamilton Technical Services, 2007: 86-96.

[5] RILEYW J. The Calculation of Time Domain Frequency Stability[K]. Hamilton Technical Services, 2002: 360-366.

[6] RILEYW J. Gaps, Outliers, Dead Time and Uneven Spacing in Frequency Stability Data[K]. Hamilton Technical Services, 2003: 5-10.

[7] RILEYW J. Frequency Jumps Detection in Stable32[K]. Hamilton Technical Services, 2008: 3-4.

[8] 冯遂亮. 原子钟数据预处理与钟性能分析方法研究[D]. 郑州: 解放军信息工程大学, 2009: 1-3.

[9] 费业泰. 误差理论与数据处理[M]. 北京: 机械工业出版社, 2010: 44-51.

[10] 李庆扬, 王能超, 易大义. 数值分析[M]. 武汉: 华中科技大学出版社, 2006: 68-74.

[11] BAILLIE D C, MATHEW J. A comparison of autoregressive modeling techniques for fault diagnosis of rolling element bearings [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 1996, 10(1): 1-17.

[12] BARNES J A. Tables of Bias Functions, B1 and B2, for Variances Based on Finite Samples of Processes with Power Law Spectral Densities[K]. NBS Technical Note 375, 1969.

Research on real-time error detecting/correcting algorithm for time measurement data

HE Rui-zhen1,2, QU Li-li1,3, DONG Shao-wu1,3, ZHAO Shu-hong1,2,3

(1. National Time Service Center, Chinese Academy of Sciences, Xi′an 710600, China;2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;3. Key Laboratory of time and Frequency Primary Standard, National Time Service Center,Chinese Academy of Sciences, Xi′an 710600, China)

It is necessary to seek better methods of detecting and correcting the anomalous data for reducing the influence of the anomalous data of the time-comparison results upon the stability and continuity of the computed paper time scale TA′(NTSC) which is used as the reference of standard time UTC(NTSC) control. Three methods, i.e., the 3-algorithm, the maximal difference methods and the 3-algorithm combined with polynomial fitting, are adopted to detect and correct the anomalous data in the time comparison data. The expermental results show that all the three methods are effective in detecting and correcting the anomalous data thereby ensuring the continuity and validity of the data, of which the 3-algorithm combined with polynomial fitting is the best one.

real-time error detecting; anomalous data; atomic clock; time keeping

P127.1

A

1674-0637(2014)04-0193-06

10.13875/j.issn.1674-0637.2014-04-0193-06

2013-12-30

国家自然科学基金资助项目（11303032）

贺瑞珍，女，硕士，主要从事守时理论与方法研究。