CN114911306A - 精密钟差预报方法、装置、计算设备及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种精密钟差预报方法、装置、计算设备及存储介质，该方法包括：利用初始预报模型逐个预测至少一个检测历元的预测实时钟差数据；初始预报模型根据至少一个参照历元的实测实时钟差数据构建得到；计算任一检测历元对应的预测实时钟差数据和实测实时钟差数据之间的偏差，根据偏差判断是否发生钟差跳变；若是，根据偏差对该检测历元对应的实测实时钟差数据进行平移处理，将平移处理后的实测实时钟差数据添加至拟合数据集中；根据拟合数据集构建钟差预报模型，利用钟差预报模型进行预测得到后续的实时钟差数据，以便根据后续的实时钟差数据进行定位；上述方式使用跳变点预测去偏差法进行数据预处理，消除钟差跳变现象对钟差预测的影响。

Description

精密钟差预报方法、装置、计算设备及存储介质
技术领域
本发明涉及卫星导航定位技术领域，具体涉及一种精密钟差预报方法、装置、计算设备及存储介质。
背景技术
精密单点定位(Precise Point Positioning，PPP)技术因具有单台接收机、无需基站辅助以及高精度等优势，可以为海洋开发、海洋勘探以及海上作业保障等应用提供高精度的位置基准，是提供海洋绝对高精度位置服务的首选技术之一。
PPP的定位性能很大程度上依赖于精密卫星轨道和钟差产品，海上用户能实时通过Inmarsat(International Maritime Satellite，海事卫星通信系统)和VSAT(VerySmall Aperture Terminal，卫星通信系统)进行通信，但成功率分别为97％和95％，无法保证100％的数据通信。虽然轨道产品可以采用更新频率为6小时的IGU产品替代，但几分钟甚至几十分钟的精密钟差中断，将会导致定位精度下降，难以满足海洋绝对高精度位置服务的需求。
为有效维持通信链路中断下实时钟差的纳秒级别精度，可以通过二次多项式附加周期项模型和灰色模型进行预测，但两种方法针对北斗卫星导航系统的实时卫星钟差的跳变现象都无法有效预报。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的精密钟差预报方法、装置、计算设备及存储介质。
根据本发明的一个方面，提供了一种精密钟差预报方法，方法包括：
利用初始预报模型逐个预测至少一个检测历元的预测实时钟差数据；
其中，初始预报模型根据至少一个参照历元的实测实时钟差数据构建得到；
计算任一检测历元对应的预测实时钟差数据和实测实时钟差数据之间的偏差，根据偏差判断是否发生钟差跳变；
若是，根据偏差对该检测历元对应的实测实时钟差数据进行平移处理，将平移处理后的实测实时钟差数据添加至拟合数据集中；
根据拟合数据集构建钟差预报模型，利用钟差预报模型进行预测得到后续的实时钟差数据，以便根据后续的实时钟差数据进行定位。
可选地，方法进一步包括：若根据偏差判断未发生钟差跳变，将该检测历元对应的实测实时钟差数据添加至拟合数据集中。
可选地，根据偏差判断是否发生钟差跳变进一步包括：比对偏差与设定值；若偏差不超过设定值，则判定未发生钟差跳变；若偏差超过设定值，则判定发生钟差跳变。
可选地，方法进一步包括：获取到最新检测历元的实测实时钟差数据时，判断最新检测历元的实测实时钟差数据的龄期是否超过预设阈值；
根据拟合数据集构建钟差预报模型，利用钟差预报模型进行预测得到后续的实时钟差数据进一步包括：
若最新检测历元的实测实时钟差数据的龄期超过预设阈值，根据拟合数据集构建钟差预报模型；利用钟差预报模型进行实时精密钟差的外推处理，得到后续的实时钟差数据。
可选地，方法进一步包括：针对拟合数据集中任一拟合实时钟差数据，根据该拟合实时钟差数据对应的时间与预报开始时间之间的时间差，为该拟合实时钟差数据赋予权重；
根据拟合数据集构建钟差预报模型进一步包括：根据各个拟合实时钟差数据及其权重，构建钟差预报模型。
可选地，拟合实时钟差数据的权重通过如下公式确定：
w＝e-△t/T
其中，w为拟合实时钟差数据的权重，△t表示拟合实时钟差数据对应的时间与预报开始时间之间的时间差，T表示拟合数据集中拟合实时钟差数据的时间长度。
可选地，钟差预报模型具体为一次多项式模型；方法还包括：选取最新检测历元之前的至少一个检测历元作为至少一个修正检测历元；利用钟差预报模型预测得到各个修正检测历元的预测实时钟差数据，根据各个修正检测历元的预测实时钟差数据与实测实时钟差数据之间的差值，对钟差预报模型中的常量进行修正处理。
根据本发明的另一方面，提供了一种精密钟差预报装置，该装置包括：
第一预测模块，用于利用初始预报模型逐个预测至少一个检测历元的预测实时钟差数据；其中，初始预报模型根据至少一个参照历元的实测实时钟差数据构建得到；
预处理模块，用于计算任一检测历元对应的预测实时钟差数据和实测实时钟差数据之间的偏差，根据偏差判断是否发生钟差跳变；若是，根据偏差对该检测历元对应的实测实时钟差数据进行平移处理，将平移处理后的实测实时钟差数据添加至拟合数据集中；
第二预测模块，用于根据拟合数据集构建钟差预报模型，利用钟差预报模型进行预测得到后续的实时钟差数据，以便根据后续的实时钟差数据进行定位。
在一种可选的方式中，预处理模块进一步用于：若根据偏差判断未发生钟差跳变，将该检测历元对应的实测实时钟差数据添加至拟合数据集中。
在一种可选的方式中，预处理模块进一步用于：比对偏差与设定值；若偏差不超过设定值，则判定未发生钟差跳变；若偏差超过设定值，则判定发生钟差跳变。
在一种可选的方式中，装置还包括：龄期判断模块，用于获取到最新检测历元的实测实时钟差数据时，判断最新检测历元的实测实时钟差数据的龄期是否超过预设阈值；
第二预测模块进一步用于：若最新检测历元的实测实时钟差数据的龄期超过预设阈值，根据拟合数据集构建钟差预报模型；利用钟差预报模型进行实时精密钟差的外推处理，得到后续的实时钟差数据。
在一种可选的方式中，第二预测模块进一步用于：针对拟合数据集中任一拟合实时钟差数据，根据该拟合实时钟差数据对应的时间与预报开始时间之间的时间差，为该拟合实时钟差数据赋予权重；根据各个拟合实时钟差数据及其权重，构建钟差预报模型。
在一种可选的方式中，拟合实时钟差数据的权重通过如下公式确定：
w＝e-△t/T
其中，w为拟合实时钟差数据的权重，△t表示拟合实时钟差数据对应的时间与预报开始时间之间的时间差，T表示拟合数据集中拟合实时钟差数据的时间长度。
在一种可选的方式中，钟差预报模型具体为一次多项式模型；装置还包括：模型修正模块，用于选取最新检测历元之前的至少一个检测历元作为至少一个修正检测历元；利用钟差预报模型预测得到各个修正检测历元的预测实时钟差数据，根据各个修正检测历元的预测实时钟差数据与实测实时钟差数据之间的差值，对钟差预报模型中的常量进行修正处理。
根据本发明的又一方面，提供了一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行上述精密钟差预报方法对应的操作。
根据本发明的再一方面，提供了一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如上述精密钟差预报方法对应的操作。
根据本发明的精密钟差预报方法、装置、计算设备及存储介质，该方法包括：利用初始预报模型逐个预测至少一个检测历元的预测实时钟差数据；初始预报模型根据至少一个参照历元的实测实时钟差数据构建得到；计算任一检测历元对应的预测实时钟差数据和实测实时钟差数据之间的偏差，根据偏差判断是否发生钟差跳变；若是，根据偏差对该检测历元对应的实测实时钟差数据进行平移处理，将平移处理后的实测实时钟差数据添加至拟合数据集中；根据拟合数据集构建钟差预报模型，利用钟差预报模型进行预测得到后续的实时钟差数据，以便根据后续的实时钟差数据进行定位；通过上述方式，使用跳变点预测去偏差法进行数据预处理，消除钟差跳变现象对钟差预测的影响。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1示出了本发明实施例提供的精密钟差预报方法的流程图；
图2示出了本发明另一实施例提供的精密钟差预报方法的流程图；
图3示出了本发明实施例提供的精密钟差预报装置的结构示意图；
图4示出了本发明实施例提供的计算设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
图1示出了本发明实施例提供的精密钟差预报方法的流程图，该方法应用于接收机端。如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤S110，利用初始预报模型逐个预测至少一个检测历元的预测实时钟差数据；其中，初始预报模型根据获取的至少一个参照历元的实测实时钟差数据构建得到。
接收机端实时获取原始观测量信息、导航电文信息及实时差分改正信息等等信息用于定位，同时，接收机端利用广播星历计算出初始实时钟差，然后通过实时卫星钟差改正数对初始实时钟差进行矫正，得到实测实时钟差数据。
将接收机端在初始时间内获取到的多个历元的实测实时钟差数据作为参照历元的实测实时钟差数据，而将在后续时间内获取的每个历元的实测实时钟差数据都作为检测历元的实测实时钟差数据。参照历元的实测实时钟差数据用于拟合得到初始预报模型，检测历元的实测实时钟差数据用于检测是否发生钟差跳变。其中，后续时间是初始时间之后的时间，初始时间范围可根据实际需要进行设置。
本实施例方法中，假设各参考历元的实时钟差数据不存在跳变现象，以各个参照历元的实时钟差数据拟合得到初始预报模型，例如参照历元的数量大于10，利用初始预报模型依次预报后续的各个检测历元的预测实时钟差数据。
步骤S120，计算任一检测历元对应的预测实时钟差数据和实测实时钟差数据之间的偏差，根据偏差判断是否发生钟差跳变。
针对于任一检测历元，计算该检测历元的实时钟差预测值(即预测实时钟差数据)与实时钟差实测值(即实测实时钟差数据)之间的偏差，根据偏差判断是否发生钟差跳变。
步骤S130，若发生钟差跳变，根据偏差对该检测历元对应的实测实时钟差数据进行平移处理，将平移处理后的实测实时钟差数据添加至拟合数据集中。
如果根据检测历元的实时钟差预测值与实时钟差实测值之间的偏差判断出发生跳变，则根据偏差对该检测历元的实时钟差实测值进行平移处理，平移处理后添加至拟合数据集，平移处理的具体操作为：在检测历元的实时钟差实测值上补偿该偏差。
步骤S140，根据拟合数据集构建钟差预报模型，利用钟差预报模型进行预测得到后续的实时钟差数据，以便根据后续的实时钟差数据进行定位。
拟合数据集中包含多个拟合实时钟差数据，包括上述经过平移处理的实测实时钟差数据。根据拟合数据集所包含的拟合实时钟差数据，拟合得到钟差预报模型，当具有进行钟差预报的需求时，利用钟差预报模型预测得到实时钟差数据，将钟差预报模型预报得到的实时钟差数据直接提供给接收机用于定位。
根据本实施例所提供的精密钟差预报方法，利用初始预报模型逐个预测至少一个检测历元的预测实时钟差数据；其中，初始预报模型根据至少一个参照历元的实测实时钟差数据构建得到；计算任一检测历元对应的预测实时钟差数据和实测实时钟差数据之间的偏差，根据偏差判断是否发生钟差跳变；若是，根据偏差对该检测历元对应的实测实时钟差数据进行平移处理，将平移处理后的实测实时钟差数据添加至拟合数据集中；根据拟合数据集构建钟差预报模型，利用钟差预报模型进行预测得到后续的实时钟差数据，以便根据后续的实时钟差数据进行定位。该方式使用跳变点预测去偏差法进行数据预处理，消除钟差跳变现象对钟差预测的影响。
图2示出了本发明另一实施例提供的精密钟差预报方法的流程图，该方法应用于接收机端，如图2所示，该方法包括以下步骤：
步骤S210，利用初始预报模型逐个预测至少一个检测历元的预测实时钟差数据。
初始预报模型根据至少一个参照历元的实测实时钟差数据构建得到。
先利用广播星历解算出初始实时钟差数据，然后通过实时卫星钟差改正数对初始实时钟差数据进行矫正，得到实测实时钟差数据，具体地，在初始实时钟差数据的基础上加上实时卫星钟差改正数得到实测实时钟差数据。
其中，实时卫星钟差改正数的表示公式如下：
△C＝C0+C1(t-t0)+C2(t-t0)2
△C表示实时卫星钟差改正数，单位为米，t表示当前历元时刻，t0表示初始历元时刻，C0、C1、C2分别表示计算实时卫星钟差改正数的多项式系数。
本实施例的方法中，接收机端不断地获取实测实时钟差数据，并对获取到的各个历元的实测实时钟差数据进行存储。在一种可选的方式中，一旦检测到存储的实测实时钟差数据的历元总数达到N，通过执行滑动窗口以存储最近N个历元的实测实时钟差数据，N为大于1的整数。
将存储的连续多个历元的实测实时钟差数据确定为多个参照历元的实测实时钟差数据，参照历元的实测实时钟差数据用于拟合得到初始预报模型，本发明对初始预报模型的模型类型不做限定。利用初始预报模型预报得到各个检测历元的预测实时钟差数据，用于后续步骤中检测是否发生钟差跳变。
步骤S220，计算任一检测历元对应的预测实时钟差数据和实测实时钟差数据之间的偏差，根据偏差判断是否发生钟差跳变。
若未发生钟差跳变，执行步骤S230；若发生钟差跳变，执行步骤S240。
具体地，针对于任一检测历元，计算该检测历元对应的预测实时钟差数据和实测实时钟差数据之间的偏差，比对偏差与设定值，判断偏差是否超过设定值。若偏差不超过设定值，则判定未发生钟差跳变；若偏差超过设定值，则判定发生钟差跳变。其中，设定值可以是0.2ns。
步骤S230，将该检测历元对应的实测实时钟差数据添加至拟合数据集中。
如果根据该检测历元的实时钟差的预测值和实测值判定未发生钟差跳变，则将该检测历元对应的实时钟差的实测值直接添加至拟合数据集中。
步骤S240，根据偏差对该检测历元对应的实测实时钟差数据进行平移处理，将平移处理后的实测实时钟差数据添加至拟合数据集中。
如果根据该检测历元的实时钟差的预测值和实测值判定发生钟差跳变，则根据偏差对该检测历元的实时钟差实测值进行平移处理，平移处理后添加至拟合数据集，平移处理的具体操作为：在检测历元的实时钟差实测值上补偿该偏差。
需要说明的是，步骤S210-步骤S240描述的是数据预处理方式，在数据预处理中，利用先获取的多个参照历元的实测实时钟差数据拟合得到初始预报模型；然后利用初始预报模型对参照历元之后的各个检测历元逐个预报得到预测实时钟差数据，计算检测历元的预测实时钟差数据与实测实时钟差数据之间的差值，根据差值判定是否发生跳变；若发生跳变，则对检测历元的实测实时钟差数据进行平移处理，处理后添加到拟合数据集中；若未发生跳变，则将检测历元的实测实时钟差数据添加到拟合数据集中；由此，形成用于拟合得到钟差预报模型的拟合数据集。
步骤S250，获取到最新检测历元的实测实时钟差数据时，判断最新检测历元的实测实时钟差数据的龄期是否超过预设阈值。
需要说明的是，参照历元之后的每一个历元均为检测历元，针对于每一个检测历元，既要进行预测实时钟差数据和实测实时钟差数据的比对，以判定是否发生跳变，进而向拟合数据集中添加新数据，同时，也需要对实测实时钟差数据的龄期进行判定，进而确定是否需要进行钟差预报。在实际应用中，可在每次获取到最新的实测实时钟差数据，一边计算其与相应的预测实时钟差数据的差值进而判定是否发生跳变，根据判断结果在拟合数据集中增加新的数据，同时，判断最新的实测实时钟差数据的龄期是否超过预设阈值，进而判定是否需要进行钟差预报。
其中，实测实时钟差数据的龄期表示的是实测实时钟差数据的置信度，如果最新检测历元的实测实时钟差数据的龄期超过预设阈值，则说明实时差分改正信息中断，修正产品接收中断，则判定需要进行钟差预报，执行步骤S260以预报后续的实时钟差。
另外，如果最新检测历元的实测实时钟差数据的龄期未超过预设阈值，则判定无需进行钟差预报，直接使用该最新检测历元的实测实时钟差数据进行定位。
步骤S260，若最新检测历元的实测实时钟差数据的龄期超过预设阈值，根据拟合数据集拟合得到钟差预报模型。
若最新检测历元的实测实时钟差数据的龄期超过预设阈值，则根据拟合数据集中的各个拟合实时钟差数据拟合得到钟差预报模型，可知，拟合数据集中的拟合实时钟差数据包含未经平移处理的原始实测实时钟差数据，还包括平移处理后的实测实时钟差数据。
其中，在拟合得到钟差预报模型时，为拟合数据集中的各个拟合实时钟差数据赋予不同的权重，根据各个拟合实时钟差数据及其权重，构建钟差预报模型。具体根据时间参数为各个拟合实时钟差数据设置权重，如果拟合实时钟差数据对应的时间与预报开始时间之间的时间差越小，则为该拟合实时钟差数据赋予越大的权重；反之，如果拟合实时钟差数据对应的时间与预报开始时间之间的时间差越大，则为该拟合实时钟差数据赋予越小的权重。其中，预报开始时间是判断出需要进行预报钟差后的一个时间。通过根据时间参数对拟合实时钟差数据赋予权重，能够提升描述钟差预报模型的精确性。
在一种可选的方式中，拟合实时钟差数据的权重通过如下公式确定：
w＝e-△t/T
其中，w为拟合实时钟差数据的权重，△t表示拟合实时钟差数据对应的时间与预报开始时间之间的时间差，T表示拟合数据集中拟合实时钟差数据的时间长度。拟合数据集对应的权重矩阵为：W＝diag(wi)，wi表示第i个拟合实时钟差数据的权重。
在一种可选的方式中，钟差预报模型采用一次多项式模型，具体如下：
x(s)＝a0+a1(s-s0)
其中，x(s)表示s历元时刻的实时钟差数据，s0表示预报开始时间，a0和a1是待估计的一次多项式模型系数，分别对应钟差数据(或者相位)和钟速(或者频率)。具体采用加权最小二乘的方法对一次多项式进行拟合，得到钟差预报模型。
在一种可选的方式中，选取最新检测历元之前的至少一个检测历元作为至少一个修正检测历元；利用钟差预报模型预报得到各个修正检测历元的预测实时钟差数据，根据各个修正检测历元的预测实时钟差数据与实测实时钟差数据之间的差值，对钟差预报模型中的常量进行修正处理。例如，利用钟差预报模型预报得到最新检测历元之前的10个历元的预测实时钟差数据，针对于该10个历元中每一个历元，计算该历元的预测实时钟差数据与实测实时钟差数据之间的差值，根据10个差值计算修正量，通过修正量对上述一次多项式的钟差预报模型中的常数项进行修正，得到新的常数项，用以替代一次多项式的钟差预报模型中的常数项。通过该方式，使用差值矫正的模型常值参数，得到更精确的常值以减小初始偏差。
具体公式表示如下：a_＝a0+p，其中，a_表示新的常数项，a0表示初始常数项，p表示修正量。
步骤S270，利用钟差预报模型进行实时精密钟差的外推处理，得到后续的预测实时钟差数据，以便根据后续的实时钟差数据进行定位。
使用钟差预报模型进行实时精密钟差的外推，将外推处理得到的实时钟差数据提供给接收机定位。
相关技术中，通过二次多项式附加周期项模型和灰色模型进行预测，但两种方法针对北斗卫星导航系统的实时卫星钟差的跳变现象都无法有效预报，并且，二次多项式附加周期项模型需要大量的数据进行模型拟合，无法同时满足接收机端的少量数据存储要求，灰色模型所需的数据量小，但是预测效果不够稳定。
本申请实施例提供了一种顾及钟差跳变的用户端北斗实时精密钟差短期预报方法，一方面，使用跳变点预测去偏差法进行数据预处理，保障了钟差跳变前后预测的准确性；另一方面，使用拟合数据量小、短期拟合稳定的一次多项式模型对实时精密钟差进行预测，保障了少量数据进行钟差预测的准确性与稳定性，并通过矫正模型常数项以减小初始偏差，保障了海上高精度定位的连续性需求。
图3示出了本发明实施例提供的精密钟差预报装置的结构示意图。如图3所示，该装置包括：
第一预测模块31，用于利用初始预报模型逐个预测至少一个检测历元的预测实时钟差数据；其中，初始预报模型根据至少一个参照历元的实测实时钟差数据构建得到；
预处理模块32，用于计算任一检测历元对应的预测实时钟差数据和实测实时钟差数据之间的偏差，根据偏差判断是否发生钟差跳变；若是，根据偏差对该检测历元对应的实测实时钟差数据进行平移处理，将平移处理后的实测实时钟差数据添加至拟合数据集中；
第二预测模块33，用于根据拟合数据集构建钟差预报模型，利用钟差预报模型进行预测得到后续的实时钟差数据，以便根据后续的实时钟差数据进行定位。
在一种可选的方式中，预处理模块32进一步用于：若根据偏差判断未发生钟差跳变，将该检测历元对应的实测实时钟差数据添加至拟合数据集中。
在一种可选的方式中，预处理模块32进一步用于：比对偏差与设定值；若偏差不超过设定值，则判定未发生钟差跳变；若偏差超过设定值，则判定发生钟差跳变。
在一种可选的方式中，装置还包括：龄期判断模块，用于获取到最新检测历元的实测实时钟差数据时，判断最新检测历元的实测实时钟差数据的龄期是否超过预设阈值；
第二预测模块33进一步用于：若最新检测历元的实测实时钟差数据的龄期超过预设阈值，根据拟合数据集构建钟差预报模型；利用钟差预报模型进行实时精密钟差的外推处理，得到后续的实时钟差数据。
在一种可选的方式中，第二预测模块33进一步用于：针对拟合数据集中任一拟合实时钟差数据，根据该拟合实时钟差数据对应的时间与预报开始时间之间的时间差，为该拟合实时钟差数据赋予权重；根据各个拟合实时钟差数据及其权重，构建钟差预报模型。
在一种可选的方式中，拟合实时钟差数据的权重通过如下公式确定：
w＝e-△t/T
其中，w为拟合实时钟差数据的权重，△t表示拟合实时钟差数据对应的时间与预报开始时间之间的时间差，T表示拟合数据集中拟合实时钟差数据的时间长度。
在一种可选的方式中，钟差预报模型具体为一次多项式模型；装置还包括：模型修正模块，用于选取最新检测历元之前的至少一个检测历元作为至少一个修正检测历元；利用钟差预报模型预测得到各个修正检测历元的预测实时钟差数据，根据各个修正检测历元的预测实时钟差数据与实测实时钟差数据之间的差值，对钟差预报模型中的常量进行修正处理。
本发明实施例提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有至少一可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的精密钟差预报方法。
图4示出了本发明计算设备实施例的结构示意图，本发明具体实施例并不对计算设备的具体实现做限定。
如图4所示，该计算设备可以包括：处理器(processor)402、通信接口(Communications Interface)404、存储器(memory)406、以及通信总线408。
其中：处理器402、通信接口404、以及存储器406通过通信总线408完成相互间的通信。通信接口404，用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。处理器402，用于执行程序410，具体可以执行上述用于计算设备的精密钟差预报方法实施例中的相关步骤。
具体地，程序410可以包括程序代码，该程序代码包括计算机操作指令。
处理器402可能是中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。计算设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个CPU；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个CPU以及一个或多个ASIC。
存储器406，用于存放程序410。存储器406可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
在此提供的算法或显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明实施例也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本发明并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明实施例的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。上述实施例中的步骤，除有特殊说明外，不应理解为对执行顺序的限定。

Claims (10)

1.一种精密钟差预报方法，其特征在于，所述方法包括：
利用初始预报模型逐个预测至少一个检测历元的预测实时钟差数据；
其中，所述初始预报模型根据至少一个参照历元的实测实时钟差数据构建得到；
计算任一检测历元对应的预测实时钟差数据和实测实时钟差数据之间的偏差，根据所述偏差判断是否发生钟差跳变；
若是，根据所述偏差对该检测历元对应的实测实时钟差数据进行平移处理，将平移处理后的实测实时钟差数据添加至拟合数据集中；
根据所述拟合数据集构建钟差预报模型，利用钟差预报模型进行预测得到后续的实时钟差数据，以便根据所述后续的实时钟差数据进行定位。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
若根据所述偏差判断未发生钟差跳变，将该检测历元对应的实测实时钟差数据添加至拟合数据集中。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述偏差判断是否发生钟差跳变进一步包括：
比对所述偏差与设定值；若所述偏差不超过所述设定值，则判定未发生钟差跳变；若所述偏差超过所述设定值，则判定发生钟差跳变。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
获取到最新检测历元的实测实时钟差数据时，判断所述最新检测历元的实测实时钟差数据的龄期是否超过预设阈值；
所述根据所述拟合数据集构建钟差预报模型，利用钟差预报模型进行预测得到后续的实时钟差数据进一步包括：
若所述最新检测历元的实测实时钟差数据的龄期超过预设阈值，根据所述拟合数据集构建钟差预报模型；
利用所述钟差预报模型进行实时精密钟差的外推处理，得到后续的实时钟差数据。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
针对所述拟合数据集中任一拟合实时钟差数据，根据该拟合实时钟差数据对应的时间与预报开始时间之间的时间差，为该拟合实时钟差数据赋予权重；
所述根据所述拟合数据集构建钟差预报模型进一步包括：根据各个拟合实时钟差数据及其权重，构建所述钟差预报模型。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，拟合实时钟差数据的权重通过如下公式确定：
w＝e-△t/T
其中，w为拟合实时钟差数据的权重，△t表示拟合实时钟差数据对应的时间与预报开始时间之间的时间差，T表示所述拟合数据集中拟合实时钟差数据的时间长度。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述钟差预报模型具体为一次多项式模型；所述方法还包括：
选取所述最新检测历元之前的至少一个检测历元作为至少一个修正检测历元；
利用所述钟差预报模型预测得到各个修正检测历元的预测实时钟差数据，根据各个修正检测历元的预测实时钟差数据与实测实时钟差数据之间的差值，对所述钟差预报模型中的常量进行修正处理。
8.一种精密钟差预报装置，其特征在于，所述装置包括：
第一预测模块，用于利用初始预报模型逐个预测至少一个检测历元的预测实时钟差数据；其中，所述初始预报模型根据至少一个参照历元的实测实时钟差数据构建得到；
预处理模块，用于计算任一检测历元对应的预测实时钟差数据和实测实时钟差数据之间的偏差，根据所述偏差判断是否发生钟差跳变；若是，根据所述偏差对该检测历元对应的实测实时钟差数据进行平移处理，将平移处理后的实测实时钟差数据添加至拟合数据集中；
第二预测模块，用于根据所述拟合数据集构建钟差预报模型，利用钟差预报模型进行预测得到后续的实时钟差数据，以便根据所述后续的实时钟差数据进行定位。
9.一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的精密钟差预报方法对应的操作。
10.一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的精密钟差预报方法对应的操作。
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