时钟偏差预测网络

10分钟误差0.1纳秒

面向低轨卫星钟差的神经网络预测框架，通过双重差分与重建微调抑制趋势残差和误差累积，显著提升实时预测精度。

Tianhao, Wu · 李博峰 · 葛海波

Satellite Navigation 2026

参数信息

10分钟预测误差（C星）

0.10 ns

10分钟预测误差（D星）

0.15 ns

60分钟预测误差（C星）

0.84 ns

60分钟预测误差（D星）

1.42 ns

技术优势

精度大幅提升

相比传统谱分析模型，整体预测精度在60分钟和10分钟预测时长上分别提升约90%和94%。

无需外部拟合

先进差分策略（分段标准化的单差和直接双差）抑制高阶趋势且无需外部拟合，保持了预测独立性。

误差累积被抑制

重建微调机制显式地减轻了方向性误差累积，整体预测误差降低6%–16%。

应用场景

• 低轨卫星导航增强：将预测钟差注入低轨增强导航电文，提升实时定位精度。
• 实时定位授时：提供高精度钟差预测，保障实时定位授时的连续性。
• 智能预测模型：替换传统谱分析模型，作为钟差预测的智能核心。
• 时频测量与同步：辅助时频测量与同步，减少钟差建模误差。