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申请/专利权人：湖南矩阵电子科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于误差修复的伪卫星时间同步方法及系统，包括：S1：利用接收机钟差数据集，构建并训练深度学习模型；S2：在两个伪卫星之间建立无线通信链路，互相发送和接收伪卫星信号，分别记录发送和接收的时间戳；S3：根据伪卫星信号的传播时间和速度，计算两个伪卫星的伪距和接收机钟差；S4：将接收机钟差作为输入，利用深度学习模型，对钟差进行优化，得到更准确的接收机钟差；S5：采用优化后的接收机钟差，进行时间同步。此方案解决了伪卫星时间同步精度不足的问题。

主权项：1.一种基于误差修复的伪卫星时间同步方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：利用接收机钟差数据集，构建并训练深度学习模型；所述步骤S1包括以下步骤：S11：所述接收机钟差数据集中包括：接收机钟差、真实钟差与钟差误差；所述真实钟差通过原子钟获得，所述钟差误差通过接收机钟差与真实钟差作差获得；S12：将接收机钟差、钟差误差作为数据集的特征，将真实钟差作为标签，进行归一化，计算方式为： ；其中，为原始数据，为归一化后的数据，和分别为原始数据的最大值和最小值；S13：构建深度学习模型，所述深度学习模型的输入为归一化后的接收机钟差与钟差误差，所述深度学习模型的输出为归一化后的真实钟差；所述深度学习模型由2个相同的GRU和Attention机制构成，第一个GRU中输入归一化后的接收机钟差，每个神经元连接Attention机制，并将Attention机制的输出向量输入第二个GRU中；同时，第二个GRU中输入归一化后的钟差误差，并依次输出归一化后的真实误差；其中，GRU的计算方式为： ； ； ； ；其中，为当前时刻的更新门，t为当前时刻，为sigmoid函数，为权重矩阵，为上一时刻的隐藏状态，为当前时刻的输入，为当前时刻的重置门，为权重矩阵，为当前时刻的候选隐藏状态，tanh为tanh函数，为权重矩阵，⊙为元素乘法，为当前时刻的隐藏状态；Attention机制的计算方式为： ； ； ； ； ；其中，为查询向量，key为键向量，value为值向量，为注意力得分，为上下文向量，为权重矩阵，H为参数矩阵，T为转置符号，j为索引；S2：在两个伪卫星之间建立无线通信链路，互相发送和接收伪卫星信号，分别记录发送和接收的时间戳；S3：根据伪卫星信号的传播时间和速度，计算两个伪卫星的伪距和接收机钟差；S4：将接收机钟差作为输入，利用深度学习模型，对钟差进行优化，得到更准确的接收机钟差；S5：采用优化后的接收机钟差，进行时间同步。

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