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龙图腾网获悉中国科学院国家授时中心申请的专利卫星双向和GPS的不同时间频率传递链路的融合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：CN116841182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310734646.1，技术领域涉及：G04R20/02；该发明授权卫星双向和GPS的不同时间频率传递链路的融合方法是由宋会杰;董绍武;王翔;王燕平;章宇;郭栋设计研发完成，并于2023-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本卫星双向和GPS的不同时间频率传递链路的融合方法在说明书摘要公布了：一种卫星双向和GPS的不同时间频率传递链路的融合方法，数据预处理，得到链路数据集W和链路数据集G；分别建立链路数据集W与链路数据集G的状态模型和测量模型；利用小波分解法对链路数据集W的状态模型和测量模型与链路数据集G的状态模型和测量模型进行尺度分解，将链路数据集W与链路数据集G分解到相同的分辨率，得到低分辨率上的链路数据集W的状态模型和测量模型及低分辨率上的链路数据集G的状态模型和测量模型；在相同分辨率上对链路数据集W与链路数据集G进行卡尔曼滤波融合；将卡尔曼滤波融合结果利用小波分解系数重构方法得到原始数据融合后的结果；判断融合后链路噪声的降低情况和稳定度。

本发明授权卫星双向和GPS的不同时间频率传递链路的融合方法在权利要求书中公布了：1.一种卫星双向和GPS的不同时间频率传递链路的融合方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1.数据预处理 每间隔30分钟采样卫星双向时间频率传递链路数据TWSTFT，得到链路数据集W，同时每间隔5分钟采样GPS精密单点定位链路数据GPSPPP，得到链路数据集G，分别将链路数据集W和链路数据集G中的数据换算成以纳秒为单位，然后对数据进行完整性、异常值检验； 步骤2.分别建立链路数据集W与链路数据集G的状态模型和测量模型所述链路数据集W的状态模型为： 式中，为链路数据集W中k时刻数据的相位偏差，k为数据计算的时刻，a为常数，为链路数据集W中k时刻数据的频率偏差，为链路数据集W中状态模型k时刻的噪声向量，T为转置符号； 所述链路数据集W的测量模型为： 式中，为链路数据集W的测量模型k时刻的观测值，为链路数据集W的测量模型k时刻的观测误差； 所述链路数据集G的状态模型为： 式中，为链路数据集G中k时刻数据的相位偏差，b为常数，为链路数据集G中k时刻数据的频率偏差，为链路数据集G中状态模型k时刻的噪声向量，T为转置符号； 所述链路数据集G的测量模型为： 式中，为链路数据集G的测量模型k时刻的观测值，为链路数据集G的测量模型k时刻的观测误差； 步骤3.利用小波分解法对链路数据集W的状态模型和测量模型与链路数据集G的状态模型和测量模型进行尺度分解，将链路数据集W与链路数据集G分解到相同的分辨率，得到低分辨率上的链路数据集W的状态模型和测量模型及低分辨率上的链路数据集G的状态模型和测量模型； 步骤4.在相同分辨率上对链路数据集W与链路数据集G按照下式进行卡尔曼滤波融合 式中，为k时刻的一步预测结果，Φk,k-1为k时刻状态转移矩阵，为k-1时刻融合结果，为k时刻融合结果，Pkk-1为k时刻的一步预测协方差矩阵，Pk-1为k-1时刻的误差协方差矩阵，Qk-1为k-1时刻模型噪声协方差矩阵，为链路数据集W的卡尔曼滤波增益矩阵，为链路数据集W的测量模型的观测值，为链路数据集G的卡尔曼滤波增益矩阵，为数据集G的测量模型的观测值，Pk为k时刻的误差协方差矩阵，为链路数据集W的协方差矩阵，为链路数据集G的协方差矩阵，I为单位矩阵； 步骤5.将步骤4得到的卡尔曼滤波融合结果利用小波分解系数重构方法得到原始数据融合后的结果即原始TWSTFT链路和GPSPPP链路数据的融合结果； 所述小波分解系数重构方法为： 式中，Xjm为第m个尺度系数，j为尺度，m为尺度系数的排序，R为正整数，t为小波系数的排序，h为第一滤波器，g为第二滤波器，Yj-1t为第t个小波系数； 步骤6.按照下式得到TWSTFT链路和GPSPPP链路融合后的增益，用于判断融合后链路噪声的降低情况； Q＝σa-σbσa 式中，σa是原始TWSTFT链路和GPSPPP链路数据的标准偏差，σb是融合数据的标准偏差，a为常数，b为常数； 步骤7.按照下式得到TWSTFT链路和GPSPPP链路融合后的Allan方差，用于判断融合后链路的稳定度； p2＝M+1-2n 式中，为Allan方差，y为常数，xk+2n为k+2n时刻钟差，xk+n为k+n时刻钟差，xk为k时刻钟差，M为测量值的个数，n为取样周期，τ0为基本采样间隔。

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