一种基于网络应用的时钟钟差估计预测方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN116010770A(43)申请公布日2023.04.25(21)申请号202211543489.8(22)申请日2022.12.03(71)申请人哈尔滨工程大学地址150001黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145-1号(72)发明人请求不公布姓名(74)专利代理机构北京创智合源知识产权代理事务所(普通合伙)16092专利代理师马金华(51)Int.Cl.G06F17/18(2006.01)G06F17/14(2006.01)G06F17/16(2006.01)G01S19/37(2010.01)权利要求书4页说明书8页附图1页(54)发明名称一种基于网络应用的时钟钟差估计预测方法(57)摘要本发明属于网络应用软件时钟校准技术领域，具体涉及一种基于网络应用的时钟钟差估计预测方法。本发明包括：提取钟差的明显周期项；通过明显周期项构建谱分析模型，提取模型拟合残差；通过ARIMA模型对谱分析模型拟合残差；根据模型拟合残差结果获得预测的钟差等。本发明综合考虑应用于网络应用软件的钟差估计的解算效率以及可靠性，同时克服传统应用程序中不能充分考虑钟差的周期项变化，以及拟合残差的非平稳噪声建模不完全的问题，通过短时傅里叶变换的优势，获取更加准确的显著周期项进行建模，对未被完全建模的钟差残差，采用ARIMA模型提高钟差预测的精度，综合两种预测结果，得到更为精确的预测钟差，可以完成超快速精密定位。CN116010770ACN116010770A权利要求书1/4页1.一种基于网络应用的时钟钟差估计预测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)采集观测数据，对数据进行预处理，删除不合格的原始数据，构造观测模型，解算得到对应的钟差；(2)遍历钟差，计算任意两个对应钟差的偏差；(3)将钟差参考基准标准化，判断所有钟差是否可用，当钟差存在异常或不存在时，删除该钟差；否则该钟差为可用，计算可用钟差的数量，如果数量为1，则复制并输出该钟差值作为钟差综合估计值；否则，对所有钟差值进行加权平均获取估计值和标准偏差值；(4)采集钟差估计值，并进行数据预处理；(5)拟合钟差，获取钟差的拟合残差；(6)提取钟差的明显周期项；(7)通过明显周期项构建谱分析模型，提取模型拟合残差；(8)通过ARIMA模型对谱分析模型拟合残差；(9)根据模型拟合残差结果获得预测的钟差。2.根据权利要求1所述的一种基于网络应用的时钟钟差估计预测方法，其特征在于，所述的构造观测模型，包括如下步骤：(1.1)采集接收机与卫星之间的距离e表示接收机，f表示卫星；f(1.2)采集接收机钟差ρge和卫星钟差ρg；(1.3)采集对流层延迟Ge和对流层延迟的投影函数(1.4)采集无电离层组合载波波长和整周模糊(1.5)采集伪距噪声和载波相位观测量噪声(1.6)载波相位观测量和构造伪距观测量组成构造观测模型：其中c为光速。3.根据权利要求1所述的一种基于网络应用的时钟钟差估计预测方法，其特征在于，所述解算得到对应的钟差，包括如下步骤：(1.7)采集测站簇时间基准偏差Bn，n代表测站簇；(1.8)采集初始钟差偏差(1.9)采集钟差真值Bf；(1.10)解算得到对应的钟差：4.根据权利要求1所述的一种基于网络应用的时钟钟差估计预测方法，其特征在于，所述的计算任意两个对应钟差的偏差，包括如下步骤：(2.1)采集两个不同测站簇的时间基准偏差的差值ΔBij，i、j表示两个不同的测站簇，测站簇总数为h；(2.2)采集两个不同测站簇的初始钟差偏差的差值2CN116010770A权利要求书2/4页(2.3)计算在某一历元下两个不同测站簇得到的同一卫星钟差的偏差：(2.4)构建a×h的设计矩阵N：a为钟差值之差的个数，1(h‑1)×1为各元素值为1的列向量，I(h‑1)×(h‑1)为秩为(h‑1)的单位矩阵；(2.5)构建a×a的带先验权对角矩阵：ρ0为单位权重的先验值；(2.6)采集a×1的两卫星钟差值之差的向量K：(2.7)计算不同测站簇卫星钟差偏差：5.根据权利要求1所述的一种基于网络应用的时钟钟差估计预测方法，其特征在于，所述的获取估计值和标准偏差值，包括：(3.1)构建噪声残差矩阵：(3.2)计算钟差偏差估计的均方根：(3.3)计算修正偏差后的卫星钟差：3CN116010770A权利要求书3/4页(3.4)计算钟差综合估计值：(3.5)计算钟差综合估计值的标准偏差：6.根据权利要求1所述的一种基于网络应用的时钟钟差估计预测方法，其特征在于，所述拟合钟差，获取钟差的拟合残差，包括如下步骤：(5.1)采集观测历元gx，参考历元g0；(5.2)采集系统相位n0，频率n1，频漂n2；(5.3)采集估计钟差Gf；(5.4)计算钟差的拟合残差为：f2i1x＝G‑n0‑n