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龙图腾网获悉中国科学院国家授时中心申请的专利基于深度学习的自适应高精度授时方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120233659B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510707197.0，技术领域涉及：G04R20/02；该发明授权基于深度学习的自适应高精度授时方法和系统是由成芳;呼宇航;沈朋礼;高鑫;卢晓春设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的自适应高精度授时方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的自适应高精度授时方法和系统，监测通过用户设备实时采集的低频时码信号和北斗信号，并保存低频时码信号的关键参数；当低频时码信号和北斗信号均正常时，或低频时码信号正常而北斗信号异常时，经信号质量评估模型和关键参数对低频时码信号的质量进行评分，当评分结果不小于预设值时，基于带注意力的长短期记忆模型和关键参数预测出的授时误差对低频时码信号对应的授时结果进行补偿，利用补偿后的授时结果通过低频时码授时模式完成授时；当低频时码信号正常而北斗信号异常且评分结果小于预设值时，经授时误差和窗口滑动平均值对低频时码信号对应的授时结果进行补偿，利用补偿后的授时结果通过低频时码授时模式完成授时。

本发明授权基于深度学习的自适应高精度授时方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的自适应高精度授时方法，其特征在于，包括： 监测通过用户设备实时采集的低频时码信号和北斗信号，并保存监测过程中所述低频时码信号的关键参数；所述关键参数包括信号场强、载波相位、调幅度和信噪比； 当监测的所述低频时码信号和所述北斗信号均正常时，或当监测的所述低频时码信号正常而所述北斗信号异常时，基于信号质量评估模型和所述关键参数对所述低频时码信号的质量进行评分，得到第一评分结果； 当所述第一评分结果不小于预设值时，基于带注意力的长短期记忆模型和所述关键参数预测出的授时误差对所述低频时码信号对应的授时结果进行补偿，得到第一目标授时结果，并利用所述第一目标授时结果通过低频时码授时模式完成对所述用户设备授时； 当监测的所述低频时码信号正常而所述北斗信号异常且所述第一评分结果小于预设值时，通过所述授时误差和窗口滑动平均值对所述低频时码信号对应的授时结果进行补偿，得到第二目标授时结果，并利用所述第二目标授时结果通过低频时码授时模式完成对所述用户设备授时； 当监测的所述低频时码信号和所述北斗信号均正常且在所述第一评分结果小于所述预设值时，通过北斗信号授时模式完成对所述用户设备授时； 当监测的所述低频时码信号异常和所述北斗信号正常时，基于所述信号质量评估模型和关键参数对所述低频时码信号的质量进行评分，得到第二评分结果； 在所述第二评分结果小于所述预设值时，通过北斗信号授时模式完成对所述用户设备授时； 当监测的所述低频时码信号和所述北斗信号均异常时，不断发出报警信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院国家授时中心，其通讯地址为：710699 陕西省西安市临潼区骊山街道办事处书院东路3号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。