In this paper, we analyze the higher-order Allan variance for atomic clock models of arbitrary order. Adopting a standard atomic clock model where the time series of the clock reading deviation is expressed as a Wiener or integrated Wiener process, we define the higher-order Allan variance as the mean squared higher-order difference of clock reading deviation. The main results of this paper are threefold. First, we prove that the higher-order difference operation of clock reading deviation, which can be interpreted as a linear aggregation with binomial coefficients, is not only sufficient, but also necessary for a resultant aggregated time series to be an independent and identically distributed Gaussian process. Second, we derive a complete analytical expression of the higher-order Allan variance, composed of both time-dependent and time-independent terms. Third and finally, we prove that the higher-order Allan variance is time independent if and only if the order of difference is greater than or equal to the order of atomic clock models.


翻译:本文分析了任意阶原子钟模型的高阶阿伦方差。采用标准原子钟模型,其中钟读数偏差的时间序列表示为维纳过程或积分维纳过程,我们将高阶阿伦方差定义为钟读数偏差的高阶差分的均方值。本文的主要成果有三点。首先,我们证明钟读数偏差的高阶差分运算(可解释为二项式系数的线性聚合)不仅充分,而且必要,能使聚合后的时间序列成为独立同分布的高斯过程。其次,我们推导出高阶阿伦方差的完整解析表达式,包含时间相关项和时间无关项。最后,我们证明高阶阿伦方差与时间无关当且仅当差分阶数大于或等于原子钟模型的阶数。

0
下载
关闭预览

相关内容

GitHub 发布的文本编辑器。
机器学习组合优化
专知会员服务
111+阅读 · 2021年2月16日
专知会员服务
41+阅读 · 2020年9月6日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月30日
Neural Architecture Search without Training
Arxiv
10+阅读 · 2021年6月11日
VIP会员
最新内容
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
0+阅读 · 24分钟前
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
0+阅读 · 今天3:42
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
2+阅读 · 6月24日
重新思考无人机时代的生存能力
专知会员服务
6+阅读 · 6月24日
装甲突击旅:现代战争思考、战斗与组织
专知会员服务
5+阅读 · 6月24日
在人工智能加速决策环境中拓展OODA循环
专知会员服务
6+阅读 · 6月24日
军事欺骗:供作战战术指挥官使用的工具
专知会员服务
5+阅读 · 6月24日
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
7+阅读 · 6月23日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员