武汉大学李子强获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利模型和数据驱动的低轨导航增强卫星钟差预报方法及设备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：CN120820961B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510864476.8，技术领域涉及：G01S19/37；该发明授权模型和数据驱动的低轨导航增强卫星钟差预报方法及设备是由李子强;张小红;刘万科;邓文昊设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本模型和数据驱动的低轨导航增强卫星钟差预报方法及设备在说明书摘要公布了：本发明提出模型和数据驱动的低轨导航增强卫星钟差预报方法及设备，对低轨卫星原始钟差数据进行预处理，包括通过时频转换将钟差时域数据转为频域数据，采用四分位距法识别并剔除频域离群点及对应时域异常值；构建频域能量模型并提取周期项，包括对预处理后的钟差频域数据进行功率谱密度分析，通过阈值自适应提取低轨卫星钟差的显著周期成分；建立顾及周期项改正的多项式低轨卫星钟差预报模型并对钟差序列进行预报，获得对应的拟合残差序列和钟差预报值；将拟合残差序列归一化后输入门控循环单元神经网络，采用窗口滑动输入方式进行训练与预报，输出残差预测结果。本发明可在提升低轨卫星钟差预报精度与稳定性的同时，有效提高预报结果的可解释性。
本发明授权模型和数据驱动的低轨导航增强卫星钟差预报方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种模型和数据驱动的低轨导航增强卫星钟差预报方法，其特征在于，进行以下过程， 对低轨卫星原始钟差数据进行预处理，包括通过时频转换将钟差时域数据转为频域数据，采用四分位距法识别并剔除频域离群点及对应时域异常值，对缺失数据进行线性插值补全； 构建频域能量模型并提取周期项，包括对预处理后的钟差频域数据进行功率谱密度分析，通过阈值自适应提取低轨卫星钟差的显著周期成分，所述阈值基于功率谱最大值按比例设定； 基于提取的低轨卫星周期成分，建立顾及周期项改正的多项式低轨卫星钟差预报模型并对钟差序列进行预报，获得对应的拟合残差序列和钟差预报值； 残差序列的非线性建模，包括将拟合残差序列归一化后输入门控循环单元神经网络，采用窗口滑动输入方式进行训练与预报，输出残差预测结果； 将钟差预报模型所得钟差预报值与门控循环单元神经网络所得残差预测结果线性叠加，生成最终钟差预报值。
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