一种时钟保持方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种时钟保持方法及系统，属于无线通信技术领域，方法包括获取时间信息；将所述时间信息输入到训练好的PSO

【技术实现步骤摘要】
一种时钟保持方法及系统


[0001]本专利技术涉及一种时钟保持方法及系统，属于无线通信


技术介绍

[0002]进入21世纪以来，现代信息技术的飞速发展使得时间频率信息被应用到越来越多的
中，如通信、交通、电力、导航定位等领域，高精度的时间同步系统在国家科技、经济、军事发展以及人们的日常生活中起着不可或缺的作用。例如在5G通信中，如果各基站之间不能保证时钟同步，可能就会产生严重的时隙干扰，导致用户之间的通信质量变差；卫星导航系统十分依赖高精度的频率源来保持卫星钟和用户设备之间的时间同步以及提供距离测量数据，高精度频率源可以提供卫星钟所需的高度稳定性和准确性；雷达也需要高精度的频率源来生成射频信号和时基信号，以实现雷达系统的目标探测、跟踪、测距和成像功能。常见的频率源主要有原子钟、光学钟以及各类晶体振荡器。其中，原子钟的频率准确度一般优于10
‑
12
，频率稳定度一般优于10
‑
11
，属于一级频率标准，精度非常高但价格十分昂贵，且需要恒温恒湿的严苛环境。各类晶体振荡器的频率准确度一般为10
‑7～10
‑
10
,频率稳定度一般低于10
‑9，属于二级频率标准，精度较低但体积小且价格低廉。为了能够结合二者的优势，越来越多的企业和个人开始致力于晶体振荡器的改进，在尽量不影响短期稳定度的基础上提高其长期稳定度是目前的主要研究方向。
[0003]恒温晶体振荡器是一种被广泛使用的晶体振荡器，其内部的恒温槽可以使晶振工作温度保持恒定，能够将由温度变化引起的频率漂移量减小到最低，具有较高的频率稳定度和准确度，同时还有着体积小、价格功耗低的优势。然而，恒温晶振存在老化特性和温度特性，输出频率会随着老化时间和温度变化产生频率漂移，因此需要借助外部基准源进行校准。
[0004]现如今，GNSS(全球卫星导航系统)授时技术飞速发展，很多企业和个人开始利用GNSS秒脉冲(1PPS)信号作为参考频率源驯服校准本地晶振，这种方法可以提高本地晶振的长期稳定度，同时还能够节约成本。然而，GNSS卫星信号在传输途中容易受到电磁干扰、天气以及地形等因素影响，导致接收机接收到的信号变差甚至直接丢失。这就需要我们采取一些技术手段来提高系统的保持能力，使系统在丢失参考信号后仍然能够输出高准确度和稳定度的频率信号。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种时钟保持方法及系统，解决现有技术中存在的时钟保持能力差的问题。
[0006]为实现以上目的，本专利技术是采用下述技术方案实现的：
[0007]第一方面，本专利技术提供了一种时钟保持方法，包括：
[0008]获取时间信息；
[0009]将所述时间信息输入到训练好的PSO
‑
BPNN模型中，输出频率控制字预测值；
[0010]将所述频率控制字预测值写入DPLL芯片模块，得到系统输出信号，通过频率控制字预测值控制系统输出信号的频率，实现时钟保持。
[0011]结合第一方面，进一步的，所述PSO
‑
BPNN模型通过以下方法进行训练：
[0012]获取MCU模块在驯服阶段的频率控制字数据，利用所述频率控制字数据对PSO
‑
BPNN模型进行多重训练，得到训练好的PSO
‑
BPNN模型。
[0013]结合第一方面，进一步的，所述PSO
‑
BPNN模型通过以下方法构建得到：
[0014]利用粒子群优化算法优化BPNN模型，通过粒子群的迭代来代替BPNN模型中的梯度修正过程，得到PSO
‑
BPNN模型。
[0015]结合第一方面，进一步的，所述系统输出信号的频率通过以下公式进行控制：
[0016][0017]其中，f
d
是系统输出信号的频率，f
w
是频率控制字预测值，N是频率控制字的位数，且0≤f
w
≤2
N
‑1，f
s
是采样频率。
[0018]结合第一方面，进一步的，N＝48，且0≤f
w
≤2
47
。
[0019]第二方面，本专利技术还提供了基于第一方面任一项所述方法的一种时钟保持系统，包括：
[0020]接收机模块，用于接收和处理GNSS信号，得到1PPS信号，为DPLL芯片模块提供标准的参考时间源；
[0021]恒温晶体振荡器，用于将预设频率的信号输入至DPLL芯片模块；
[0022]DPLL芯片模块，用于通过写入的频率控制字预测值得到系统输出信号，通过频率控制字预测值控制系统输出信号的频率，从而根据系统输出信号的频率实现时钟保持，所述频率控制字预测值通过训练好的PSO
‑
BPNN模型预测得到；
[0023]MCU模块，用于训练所述PSO
‑
BPNN模型，并将频率控制字预测值写入DPLL芯片模块。
[0024]结合第二方面，进一步的，所述DPLL芯片模块包括频率控制单元，用于通过以下公式控制系统输出信号的频率：
[0025][0026]其中，f
d
是系统输出信号的频率，f
w
是频率控制字预测值，N是频率控制字的位数，N＝48，且0≤f
w
≤2
N
‑1，f
s
是采样频率。
[0027]结合第二方面，进一步的，所述MCU模块包括模型训练单元，用于通过以下方法对PSO
‑
BPNN模型进行训练：
[0028]获取MCU模块在驯服阶段的频率控制字数据，利用所述频率控制字数据对PSO
‑
BPNN模型进行多重训练，得到训练好的PSO
‑
BPNN模型。
[0029]结合第二方面，进一步的，所述MCU模块还用于完成DPLL芯片模块中寄存器的读写。
[0030]与现有技术相比，本专利技术所达到的有益效果是：
[0031]本专利技术提供的一种时钟保持方法及系统，将粒子群优化算法PSO引入到BPNN模型中，预测和补偿系统输出频率，进一步提高了系统整体的时钟保持能力；PSO
‑
BPNN模型善于
处理大量多维数据，其相较传统线性预测模型，如卡尔曼滤波，在时钟保持上能够实现时间更长且精度更高的保持效果；除此之外，与一般BPNN模型相比，PSO
‑
BPNN模型在一定程度上解决了BPNN模型训练时间长、收敛速度慢以及容易陷入局部最优等问题，有着更好的拟合预测效果。
附图说明
[0032]图1是本专利技术实施例提供的一种时钟保持方法的流程图；
[0033]图2是本专利技术实施例提供的PSO
‑
BPNN模型的算法流程图；
[0034]图3是本专利技术实施例提供的一种时钟保持系统的示意图；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种时钟保持方法，其特征在于，包括：获取时间信息；将所述时间信息输入到训练好的PSO
‑
BPNN模型中，输出频率控制字预测值；将所述频率控制字预测值写入DPLL芯片模块，得到系统输出信号，通过频率控制字预测值控制系统输出信号的频率，实现时钟保持。2.根据权利要求1所述的一种时钟保持方法，其特征在于，所述PSO
‑
BPNN模型通过以下方法进行训练：获取MCU模块在驯服阶段的频率控制字数据，利用所述频率控制字数据对PSO
‑
BPNN模型进行多重训练，得到训练好的PSO
‑
BPNN模型。3.根据权利要求1所述的一种时钟保持方法，其特征在于，所述PSO
‑
BPNN模型通过以下方法构建得到：利用粒子群优化算法优化BPNN模型，通过粒子群的迭代来代替BPNN模型中的梯度修正过程，得到PSO
‑
BPNN模型。4.根据权利要求1所述的一种时钟保持方法，其特征在于，所述系统输出信号的频率通过以下公式进行控制：其中，f
d
是系统输出信号的频率，f
w
是频率控制字预测值，N是频率控制字的位数，且0≤f
w
≤2
N
‑1，f
s
是采样频率。5.根据权利要求4所述的一种时钟保持方法，其特征在于，N＝48，且0≤f
w
≤2
47
。6.基于权利要求1
‑
5任一项所述方法的一种时...

【专利技术属性】
技术研发人员：游以衡，宋增光，徐劲松，乐慧玲，蒋家伟，颜振，
申请(专利权)人：江苏师范大学，
类型：发明
国别省市：