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公开(公告)号:CN116151422A
公开(公告)日:2023-05-23
申请号:CN202211542392.5
申请日:2022-12-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q10/04 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种卫星钟差组合预测方法,包括:步骤1、收集精密卫星钟差数据,并进行数据预处理;步骤2、采用多项式模型拟合卫星钟差,获取卫星钟差的拟合残差;步骤3、采用短时傅里叶变换方法提取卫星钟差显著周期项;步骤4、利用显著周期项构建谱分析模型,提取模型拟合残差;步骤5、利用ARIMA模型对谱分析模型拟合残差进行建模;步骤6、将根据谱分析模型得到的卫星钟差预测结果和ARIMA模型得到的卫星钟差预测结果相加,获得最终的预测卫星钟差。本发明更为充分的考虑了时变周期和非平稳噪声对卫星钟差预测的影响,获得更加准确的预测卫星钟差。
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公开(公告)号:CN118886538A
公开(公告)日:2024-11-01
申请号:CN202410908025.5
申请日:2024-07-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q10/04 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种基于多元CNN‑LSTM模型的卫星钟差预报方法,包括:获取卫星钟差数据,并进行一次差分处理和归一化处理;将经一次差分和归一化处理后的卫星钟差数据划分为训练集和测试集;构建多元CNN‑LSTM模型并对模型参数进行初始化;采用训练集中的样本数据对多元CNN‑LSTM模型进行训练,当多元CNN‑LSTM模型满足早停标准时结束训练,保存训练好的模型;基于递归多步预报方法,生成多步预报值;对多元CNN‑LSTM模型输出的多步预报值进行反归一化和逆差分处理,生成预报的卫星钟差。
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公开(公告)号:CN119105050A
公开(公告)日:2024-12-10
申请号:CN202411221603.4
申请日:2024-09-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S19/27 , G01S19/37 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及一种基于VMD‑LSTM模型的卫星实时钟差预报方法,包括:接收卫星实时钟差数据并对其进行一阶差分处理,得到跳变数据及其所在的历元,对下一个跳变数据前的全部原始钟差数据进行补偿;从跳变补偿后的卫星实时钟差数据中判断粗差,补偿卫星实时钟差数据中的粗差;使用VMD方法分解卫星实时钟差数据,得到各种模态分量数据;将分解得到的各种模态分量数据进行标准化处理;使用滑动窗口方法将经标准化处理得到的各个模态分量数据划分为训练集和验证集,建立并训练VMD‑LSTM模型;将得到的标准化各种模态分量数据输入到VMD‑LSTM模型,对输出数据进行恢复处理,得到最终的钟差预报结果。
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