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龍圖騰網獲悉中國電子科技集團公司第五十四研究所申請的專利一種基于卡爾曼濾波結合長短時記憶網絡的鐘差預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119740484B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411868793.9，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種基于卡爾曼濾波結合長短時記憶網絡的鐘差預測方法是由王東杰;劉麗哲;張磊;胡雨晗;呂明陽;劉彥丹;馬向;邢貫蘇;梁宇設計研發完成，并于2024-12-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于卡爾曼濾波結合長短時記憶網絡的鐘差預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于卡爾曼濾波結合長短時記憶網絡的鐘差預測方法，屬于雙向比對鐘差預測技術領域。本發明包括：構建LSTM網絡；構建KF算法模型；獲取訓練數據，并進行歸一化處理；使用歸一化處理后的訓練數據對LSTM網絡和KF算法模型進行聯合訓練；獲取實際場景中的鐘差數據，并進行歸一化處理；將處理后的鐘差數據輸入訓練好的LSTM網絡，將LSTM網絡的輸出作為KF算法模型中的參量Qt和Rt，經過KF算法模型的運算，得到鐘差預測結果。本發明利用長短時記憶網絡對卡爾曼濾波算法進行了優化，解決了卡爾曼濾波算法依賴于先驗知識的問題，并結合長短時記憶網絡長期記憶能力和卡爾曼濾波算法的實時更新特性，實現了更準確的鐘差預測。

本發明授權一種基于卡爾曼濾波結合長短時記憶網絡的鐘差預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于卡爾曼濾波結合長短時記憶網絡的鐘差預測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，構建LSTM網絡，包括輸入層、隱藏層和輸出層； 步驟2，構建KF算法模型，其中，KF算法模型的第一個方程用于由t時刻的狀態估計來推導t+1時刻的狀態預測，KF算法模型的第二個方程用于對t+1時刻的預測值進行調整，得到t+1時刻的狀態估計； 步驟3，獲取實測鐘差數據，所述實測鐘差數據利用基于雙向比對的時間同步系統測量得到，從實測鐘差數據截取一部分作為訓練數據，將訓練數據合并為一個1行n列的數據矩陣，n為訓練數據長度，并進行歸一化處理； 步驟4，使用歸一化處理后的訓練數據對LSTM網絡和KF算法模型進行聯合訓練； 步驟5，獲取實際場景中的鐘差數據，合并為一個1行m列的數據矩陣，m為鐘差數據長度，并進行歸一化處理； 步驟6，將步驟5處理后的數據輸入訓練好的LSTM網絡，將LSTM網絡的輸出作為KF算法模型中的參量Qt和Rt，經過KF算法模型的運算，得到鐘差預測結果，其中，Qt表示狀態噪聲的方差值，Rt表示觀測噪聲的方差值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國電子科技集團公司第五十四研究所，其通訊地址為：050081 河北省石家莊市中山西路589號中國電子科技集團公司第五十四研究所河北省光子信息技術與應用重點實驗室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。