一种基于BP神经网络的恒温晶振守时系统及方法

本发明涉及恒温晶振守时算法、时间同步，尤其涉及一种基于bp神经网络的恒温晶振守时系统及方法。

背景技术：

1、频率源作为各大电子设备的核心部件，其频率的高稳定度和准确度也是人们一直追求的目标。为了满足科技发展的需要，世界各国都非常重视时间频率和时频服务系统的建设，特别是近20年，时频精度的提高呈指数发展的态势，大约每5～10年就提高一个数量级。在各种高精度频率源中，铯原子钟和氢原子钟作为一级频率源都具有很高的长期稳定性和准确度，但因其价格昂贵，且对外界使用环境有严格的要求，一般只适用于国家授时实验室，很难被应用在对成本要求高的民用领域。对于高稳定的恒温晶振和铷钟，它们属于二级频率源，成本较低，但其长期稳定度和准确度相对较差，难以应用于对时间同步精度要求高的领域。因此，人们迫切想要对二级频率源进行改进，使其兼备二级频率源低成本优势的同时又能有效地改善其长期稳定度和准确度。

2、恒温晶体振荡器(ocxo，oven controlled crystal oscillator)作为二级频标源，因其短期稳定度高、价格低、体积小等优势被广泛应用于科研计量、工业设备等领域。但恒温晶振输出频率很容易受环境温度和老化因素的影响，使晶振频率逐渐漂移，从而降低其频率稳定度和准确度。因此，很多学者提出了利用gps秒脉冲信号(1pulse per second，1pps)长期稳定性高的优势来驯服本地恒温晶振，使本地晶振的长期稳定度和准确度得到有效改善。但由于卫星信号在传输过程中会受到电离层、对流层等因素的影响，使得gps1pps信号短期稳定性较差，干扰严重时1pps信号还很容易失效，从而无法保证晶振频率稳定输出。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于bp神经网络的恒温晶振守时系统及方法，旨在解决恒温晶体振荡器的晶振频率输出的稳定性较差的问题。

2、为实现上述目的，第一方面，本发明提供了一种基于bp神经网络的恒温晶振守时系统，包括gps接收机、恒温晶振、时间间隔测量模块、处理器、算法处理模块、分频模块、d/a模块、温度传感器、液晶显示模块和串口通信模块，所述gps接收机、所述恒温晶振、所述时间间隔测量模块、所述分频模块、所述d/a模块、所述温度传感器和所述串口通信模块分别与所述处理器连接，所述算法处理模块与所述串口通信模块连接，所述液晶显示模块与所述算法处理模块连接；

3、所述gps接收机，用于接收gps卫星信号，对所述gps卫星信号依次进行滤波、放大、变频、捕获和跟踪处理，得到gps卫星播发的时间信息，并基于所述时间信息输出1pps信号给所述时间间隔测量模块和所述处理器；

4、所述恒温晶振，用于作为系统外部输入时钟，将10mhz晶振频率输入给处理器；

5、所述时间间隔测量模块，用于测量本地秒脉冲信号与所述1pps信号的相位差；

6、所述处理器，用于在驯服模式时，实现所述1pps信号实时检测与有效判断，基于所述10mhz晶振频率生成所述本地秒脉冲信号，并对所述相位差进行滤波处理后，利用数字化pid算法将滤波后的所述本地秒脉冲信号与所述1pps信号同步，对所述恒温晶振驯服完成；

7、所述串口通信模块，用于实现所述处理器与所述算法处理模块之间的通信；

8、所述温度传感器，用于采集所述恒温晶振的周围环境温度；

9、所述算法处理模块，用于在保持模式时，基于有效历史数据和所述周围环境温度，利用bp神经网络算法对所述恒温晶振的输出频率进行预测和补偿，得到标准10mhz晶振频率；

10、所述d/a模块，用于将pid算法处理后的数据转换成相应的模拟电压值，调节所述恒温晶振频率输出；

11、所述分频模块，利用pll技术将所述标准10mhz晶振频率倍频至系统时钟；

12、所述液晶显示模块，用于显示时间间隔测量值及整个系统的工作状态。

13、其中，所述gps接收机为ublox接收机；

14、所述时间间隔测量模块为tdc-gpx2时间间隔测量模块；

15、所述处理器为fpga处理器；

16、所述算法处理模块为stm32算法处理模块；

17、所述液晶显示模块为lcd液晶显示模块。

18、第二方面，本发明提供了一种基于bp神经网络的恒温晶振守时方法，包括以下步骤：

19、实时检测1pps信号的有效性，决定系统当前处于驯服模式还是保持模式；

20、在所述保持模式下，系统通过对1pps信号进行检测，若1pps信号无效，则以预设时间段内的历史数据通过savitzky-golay滤波后进行输出；若1pps信号有效，则记录下驯服过程中有效历史数据，当记录的所述有效历史数据的数据量满足bp神经网络训练数据量时，对bp神经网络进行训练；

21、当bp神经网络训练完成时，若检测1pps信号无效，则系统通过训练完成的bp神经网络预测输出恒温晶振的输出频率，得到标准10mhz晶振频率，若检测1pps信号有效，则系统对训练完成的bp神经网络更新进行判断。

22、其中，所述预设时间段内的历史数据为最近50次历史数据。

23、其中，在bp神经网络进行训练的过程中，若检测到1pps信号无效，则仍以最近50次历史数据进行savitzky-golay滤波后输出。

24、其中，每2小时对bp神经网络更新一次网络训练。

25、本发明的一种基于bp神经网络的恒温晶振守时系统，通过，

技术特征：

1.一种基于bp神经网络的恒温晶振守时系统，其特征在于，

2.如权利要求1所述的基于bp神经网络的恒温晶振守时系统及方法，其特征在于，

3.一种基于bp神经网络的恒温晶振守时方法，其特征在于，包括以下步骤：

4.如权利要求3所述的基于bp神经网络的恒温晶振守时系统及方法，其特征在于，

5.如权利要求4所述的基于bp神经网络的恒温晶振守时系统及方法，其特征在于，

6.如权利要求5所述的基于bp神经网络的恒温晶振守时系统及方法，其特征在于，

技术总结本发明涉及恒温晶振守时算法、时间同步技术领域，具体涉及一种基于BP神经网络的恒温晶振守时系统及方法，包括GPS接收机、恒温晶振、时间间隔测量模块、处理器、算法处理模块、分频模块、D/A模块、温度传感器、液晶显示模块和串口通信模块，GPS接收机输出1PPS信号；恒温晶振作为系统外部输入时钟，将10MHz晶振频率输入给处理器；时间间隔测量模块测量本地秒脉冲信号与1PPS信号的相位差；处理器生成本地秒脉冲信号，并通过相位差对恒温晶振驯服，得到标准10MHz晶振频率；温度传感器采集恒温晶振的周围环境温度；算法处理模块基于有效历史数据和周围环境温度，利用BP神经网络算法对恒温晶振的输出频率进行预测和补偿，得到标准10MHz晶振频率。技术研发人员：纪元法,黄圣荣,孙希延,符强,付文涛,梁维彬,白杨,贾西子,李晶晶,李龙,赵松克,严素清受保护的技术使用者：桂林电子科技大学技术研发日：技术公布日：2024/1/13