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龙图腾网获悉北京航天自动控制研究所申请的专利一种基于深度学习的光纤总线时钟同步方法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：CN115765908B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202211338425.4，技术领域涉及：H04J3/06；该发明授权一种基于深度学习的光纤总线时钟同步方法是由卢波;叶绍凯;李慧;周维正;吴新峰;朱榕;马赛;王禹潮设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的光纤总线时钟同步方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的光纤总线时钟同步方法，包括获取路径传输延时数据组，当前时刻的时钟补偿值，对时钟补偿值进行均值处理，得到时钟补偿值均值；根据时钟补偿值均值和当前时刻的时钟补偿值，得到时钟补偿值去均值结果；以时钟补偿值去均值结果作为深度学习网络模型的输入，完成深度学习网络模型的训练；将时钟补偿值去均值结果输入训练完成的深度学习网络模型中，得到深度学习网络模型的输出值，进而得到同步补偿结果；利用同步补偿结果实现光纤总线时钟同步。本发明实现了光纤总线时钟的自主同步，提高了时间同步精度。

本发明授权一种基于深度学习的光纤总线时钟同步方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的光纤总线时钟同步方法，其特征在于，包括： 第一阶段： S1.1获取当前时刻光纤总线中的主节点与从节点一次往返通信的路径传输延时数据组； S1.2根据路径传输延时数据组得到当前时刻的时钟补偿值； S1.3对多次重复步骤S1.1~S1.2得到的时钟补偿值进行均值处理，得到时钟补偿值均值； 第二阶段： S2.1根据时钟补偿值均值和当前时刻的时钟补偿值，得到当前时刻的时钟补偿值去均值结果； S2.2将多次执行步骤S2.1得到的多个时钟补偿值去均值结果作为深度学习网络模型的输入，完成深度学习网络模型的训练； 第三阶段： S3.1根据时钟补偿值均值和当前时刻的时钟补偿值，得到当前时刻的时钟补偿值去均值结果； S3.2将当前时刻的时钟补偿值去均值结果输入训练完成的深度学习网络模型中，得到深度学习网络模型的输出值； S3.3利用深度学习网络模型的输出值，得到下一时刻的同步补偿结果； S3.4利用下一时刻的同步补偿结果在下一时刻实现光纤总线时钟同步； 光纤总线中的主节点与从节点一次往返通信的路径传输延时数据组包括主节点发送同步信息时刻主节点以1us为单位从启动时刻开始的计数结果T0、从节点接收主节点同步信息时刻从节点以1us为单位从启动时刻开始的计数结果T1、从节点发送同步信息时刻从节点以1us为单位从启动时刻开始的计数结果T2和主节点接收同步信息时刻主节点以1us为单位从启动时刻开始的计数结果T3； 当前时刻的时钟补偿值去均值结果Te根据如下公式计算： Te=Td-Tc； 其中，Tc为当前时刻的时钟补偿值，Td为时钟补偿值均值； 时钟补偿值Tc根据如下公式计算： Tc=[T3-T0-T2-T1]2。

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