Sowohl an Bord von Navigationssatelliten als durch die Atomuhren der Bodenstationen wird die Zeit des Navigationssystems realisiert. Die Genauigkeit solcher Atomuhren unterscheidet sich je nach Typ. Beispielsweise beträgt die Abweichung einer Satellitenuhr (LINK1) im statistischen Mittel einige Nanosekunden nach 24h, welches einem Längenfehler im Bereich von Metern entspricht (Multiplikation mit Lichtgeschwindigkeit). Es besteht daher die Notwendigkeit die Abweichungen der Atomuhren zur Systemzeit zu kennen und mittels Korrekturparameter anzugleichen.
Composite Clock stellt ein solches Verfahren dar und berechnet die Abweichungen der Atomuhren zur Systemzeit, deren Abweichung sich als Mittelwert aus den Abweichungen der Atomuhren berechnet. Dem gegenüber steht das Prinzip der Master Clock. Eine Atomuhr definiert die Zeit des Systems und die Abweichungen zu dieser werden bestimmt. Die Composite Clock weißt zwei entscheidende Vorteile gegenüber der Master Clock auf. Durch Mittelung verbessern sich die statistischen Eigenschaften der Systemzeit. Beispielsweise führt die identische Gewichtung von N Uhren zu einer Skalierung der statistitschen Eigenschaften um den Faktor. Ein zweiter Vorteil besteht in seiner Robustheit. Die Systemzeit ist nicht abhängig von einer einzelnen Atomuhr, d.h. der Ausfall einer solchen wird durch die Restlichen kompensiert. Das ist nicht der Fall beim Ausfall der Master Clock, welches ohne geeignete Gegenmaßnahmen zum Verlust der Systemzeit führt.
Es existieren verschiedene Algorithmen zur Berechnung einer Composite Clock. Beispielsweise setzt GPS (LINK2) hierfür einen Kalman Filter ein. Die Abweichungen der Atomuhren werden dazu als stochastische Prozesse aus drei Zuständen modelliert und stellen die Lösung einer linearen stochastischen Differentialgleichung mit Weißem Rauschen dar. Der Kalman Filter prozessiert die Abweichungen der Atomuhren und liefert Schätzungen der jeweiligen Atomuhren zur Systemzeit.
Ein Arbeitschwerpunkt ist die Verbesserung von operationellen Eigenschaften einer Composite Clock und die Entwicklung von neuen Algorithmen zur Berechnung. Bild 1 zeigt den Effekt eines Sprunges in der Frequenz des Zeitsignals um den Wert 1E-11 auf seine Kalman Filter Schätzung. Das Signal wird mit zwei Methoden verarbeitet: Case 1 und 2. Im Case 1 prozessiert der Kalmanfilter die Messungen ohne Modifikation. Der Filter benötigt eine Einschwingzeit von einem Tag und liefert während dieser Zeit keine korrekten Abweichungen. Case 2 erweitert die Prozessierung um zwei weitere Methoden. Zum einen ist ein Detektor Algorithmus vorhanden, welche eine Veränderungen der Frequenz des Signals registrierte und diese als zweiten Schritt eine Modifikation des Kalman filter initiert. Das Ergebnis ist eine deutlich reduzierte Einschwingzeit und es stehen zeitnah korrekte Schätzungen zur Verfügung.