北京航空航天大学郭继凤获国家专利权
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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于统计似然优化的钟差漂移建模方法及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：CN121598812B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610122077.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于统计似然优化的钟差漂移建模方法及系统是由郭继凤;高家骥;郭凯;王志鹏设计研发完成，并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于统计似然优化的钟差漂移建模方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于统计似然优化的钟差漂移建模方法及系统。该方法首先获取时钟同步系统中的钟差数据并进行标准化处理；然后，计算钟速和钟漂，并将钟漂建模为符合高斯过程的随机过程；接着，构建神经网络模型，以钟漂的负对数似然作为损失函数进行模型训练，通过优化该损失函数来最小化钟差漂移误差；最终，系统利用训练好的模型生成校正指令，在GNSS信号缺失时维持高精度时钟同步。本发明有效提升了时钟同步的鲁棒性和精度，特别适用于GNSS信号不稳定或不可用的环境。
本发明授权基于统计似然优化的钟差漂移建模方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于统计似然优化的钟差漂移建模方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、从时钟同步系统中获取钟差数据，得到每个时间步的钟差信息，并对数据进行标准化处理； S2、根据所述钟差数据，计算钟速和钟漂； S3、将钟漂建模为符合高斯过程的随机过程，其均值为零，方差为； S4、构建能够对钟差进行预测的神经网络模型，所述神经网络模型采用多层感知机结构，输入为历史钟差数据，输出为预测的钟差序列，并对模型参数进行初始化； S5、计算钟漂的负对数似然，并将所述负对数似然作为模型的损失函数，通过训练过程中的损失函数优化，动态调整钟差漂移模型参数；步骤S5中所述损失函数定义为： 其中，为模型输出序列的钟漂值； S6、利用已训练好的钟差漂移模型，根据预测的钟差漂移情况，生成并向原子钟发送校正指令。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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