单状态变量和两级Kalman滤波器时间尺度算法

本发明提供了一种单状态变量和两级Kalman滤波器时间尺度算法，其中一种单状态变量Kalman滤波器时间尺度算法，包括以下步骤，首先建立原子钟模型；计算每台钟的过冲状态噪声方差；获取N‑1组观测钟差；用Kalman滤波器通过N‑1组观测钟差估计出N台钟的状态；计算时间尺度的权重和预测值；最后引入虚拟Kalman采样间隔，优化时间尺度TA。在该方法的基础上，本发明还提供了一种两级Kalman滤波器时间尺度算法，通过第一级Kalman滤波器和重构时差，获得N‑1组重构时差，然后，运行第二级的Kalman滤波器生成时间尺度TA。本发明可以通过选取虚拟Kalman采样间隔，使时间尺度的频率稳定度在任意某一个指定的平滑时间达到最优。