[發明專利]一種北斗衛星鐘差預報方法及裝置

在審

• 申請號: 202110567166.1
• 申請日: 2021-05-24
• 公開（公告）號: CN113281790A
• 公開（公告）日: 2021-08-20
• 發明（設計）人: 趙興旺;押少帥;張翠英;陳健;劉春陽
• 申請（專利權）人: 安徽理工大學
• 主分類號: G01S19/23
• 分類號: G01S19/23;G01S19/25;G01S19/40
• 代理公司: 合肥維可專利代理事務所(普通合伙) 34135
• 代理人: 吳明華

1.一種北斗衛星鐘差預報方法，其特征在于，包括：

獲取北斗衛星鐘差預報對應的訓練數據；

利用第二模型構建并迭代優化第一模型的第一參數；

利用訓練數據和第一模型自身的訓練機制對所述第一參數進行迭代優化，得到具有第二參數的第一模型，記為北斗衛星鐘差預報模型；

基于北斗衛星鐘差預報模型進行北斗衛星鐘差預報。

2.根據權利要求1所述的一種北斗衛星鐘差預報方法，其特征在于，所述第一模型采用BP神經網絡，所述第二模型基于天牛群算法實現。

3.根據權利要求2所述的一種北斗衛星鐘差預報方法，其特征在于，所述利用第二模型構建并迭代優化第一模型的第一參數，包括：

第一步，對天牛群算法的參數初始化，包括初始化步長、步須比、每個天牛的速度、位置；

第二步，通過適應度函數計算每個天牛的適應度值，并標記個體最優和群體最優；

第三步，判斷天牛群算法是否達到迭代停止條件，若是，則進行第五步，否則進行第四步；

第四步，對天牛群的步長參數、每個天牛的速度、位置進行更新；

第五步，基于迭代停止時的群體最優適應度函數值對應的天牛位置，獲取優化后的第一模型的初始模型參數。

4.根據權利要求3所述的一種北斗衛星鐘差預報方法，其特征在于，所述每個天牛的位置表征第一模型的模型參數的位置信息，所述模型參數用于確定所述天牛個體對應的第一模型的一種模型參數，所述天牛群算法的迭代停止條件包括：群體最優的適應度函數值是否小于設定的閾值或者是否達到最大迭代次數。

5.根據權利要求3所述的一種北斗衛星鐘差預報方法，其特征在于，所述第三步為：

判斷天牛群算法是否達到迭代停止條件，若是，則進行第五步；

若否，則判斷最優的適應度函數值是否連續第一預設次數相同，若是，則在第四步中對將天牛群的步長參數恢復為初始值，并更新每個天牛的速度、位置進行更新，否則直接進行第四步。

6.根據權利要求3所述的一種北斗衛星鐘差預報方法，其特征在于，所述第二模型的適應度函數用于表征第一模型的輸出損失。

7.根據權利要求1所述的一種北斗衛星鐘差預報方法，其特征在于，所述獲取北斗衛星鐘差預報對應的訓練數據，包括：

獲取歷史鐘差數據的第一原始數據；

將所述第一原始數據通過第一轉換獲得第一數據序列；

將所述第一數據序列通過第一方法獲得第二數據序列；

基于第二數據序列作為訓練數據對第一模型進行訓練；

所述第一方法包括：

基于第一數據序列中超出第一預設閾值區間的數據記為異常數據；

對發生異常數據的歷元的下一歷元對應的第一數據剔除，并采用插值法補充缺失數據，獲得第二數據序列；

對應的，通過北斗衛星鐘差預報模型進行北斗衛星鐘差預報，包括：

對北斗衛星鐘差預報模型輸出的預測序列通過第一轉換的逆轉換獲取鐘差預報數據。

8.根據權利要求7所述的一種北斗衛星鐘差預報方法，其特征在于，所述第一預設閾值區間的設置方法包括：

獲取第一數據序列的第一中值；

獲取第一數據序列和第一中值的偏差進行處理后獲取第二數據序列；

基于第二數據序列的第二中值作為標準差；

基于第一中值和標準差進行線性計算獲得第一預設閾值區間。

9.根據權利要求7所述的一種北斗衛星鐘差預報方法，其特征在于，所述將所述第一原始數據x_i通過第一轉換獲得第一數據序列y_i，包括：

采用公式得到第一數據序列，其中，τ為鐘差的采樣間隔，i＝1，2，3，…，n-1，n為序列的總歷元數。

10.一種北斗衛星鐘差預報裝置，其特征在于，包括：

訓練數據單元，用于獲取北斗衛星鐘差預報對應的訓練數據；

第一參數單元，用于利用第二模型構建并迭代優化第一模型的第一參數；

第二參數單元，用于利用訓練數據和第一模型自身的訓練機制對所述第一參數進行迭代優化，得到具有第二參數的第一模型，記為北斗衛星鐘差預報模型；

鐘差預報單元，用于基于北斗衛星鐘差預報模型進行北斗衛星鐘差預報。