《基于自适应Kalman滤波的共视数据处理算法》探讨了在GPS和北斗"双模"卫星共视系统中的时间差数据处理问题。在这样的系统中，由于卫星信号的不稳定性、环境干扰以及测量噪声等因素，导致卫星秒与本地钟秒的时差数据可能出现较大跳变，从而直接影响卫星共视比对的准确性。为了解决这一问题，文章提出了一种基于残差χ²检验法的自适应Kalman滤波算法。
Kalman滤波是一种广泛应用的数据处理技术，特别适用于处理含有噪声的动态系统。在常规的Kalman滤波中，系统状态通过一系列线性方程进行预测和更新，以最小化估计误差的均方值。然而，对于存在异常值（野值）的情况，常规滤波可能无法有效地剔除这些异常，导致处理结果的失真。
自适应Kalman滤波则是在常规滤波的基础上，根据数据的变化动态调整滤波参数，增强对异常值的识别和处理能力。在本文提出的算法中，引入了残差χ²检验法来检测和排除野值。残差χ²检验是一种统计检验方法，用于判断观测数据与期望值之间的偏差是否超出正常范围。当检测到异常值时，自适应算法能够调整滤波过程，以减少野值对整体数据处理的影响。
文章指出，这种自适应算法的应用可以显著提高卫星共视系统的比对精度。通过滤波，时差数据更接近真实的钟差，减少了由不确定因素引起的误差。作者们还提到，他们基于此算法研发的"双模"卫星共视系统已在国防、科研、电力、测绘等领域得到了实际应用，并表现出良好的稳定性和精度。
总结起来，这篇文章的核心知识点包括：
1. GPS和北斗"双模"卫星共视系统中的时间差处理挑战，尤其是卫星秒与本地钟秒的不准确比对。
2. 自适应Kalman滤波算法的原理，如何通过动态调整参数来处理异常值。
3. 应用残差χ²检验法识别和剔除野值，提升滤波效果。
4. 自适应Kalman滤波在提高卫星共视比对精度方面的实际应用和显著效益。
该研究不仅对高精度时间传递领域的理论研究具有重要价值，而且对保障国家关键基础设施的稳定运行和国家安全具有实际意义。
