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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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权利要求:
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