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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罗兰时延信号的预测方法、系统、电子设备、程序产品及存储介质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：CN121500349B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202610035011.6，技术领域涉及：G01S19/37；该发明授权罗兰时延信号的预测方法、系统、电子设备、程序产品及存储介质是由关小龙;武建锋;周志博;赵爱萍;吴华兵;邢燕;李雨霁;马红皎;王康;曹鸿圳设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本罗兰时延信号的预测方法、系统、电子设备、程序产品及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种罗兰时延信号的预测方法、系统、电子设备、程序产品及存储介质，所述方法包括：获取初始罗兰时延信号；提取所述初始罗兰时延信号的周期项，输入至构建的多周期项与趋势项模型；计算初始罗兰时延信号的观测值与所述多周期项与趋势项模型的输出之间的残差信号；对残差信号进行小波分解与阈值去噪；通过自适应权重机制对所述多周期项与趋势项模型的输出以及所述去噪后的残差信号进行融合，以得到预测罗兰时延信号；通过多周期项和趋势项模型捕捉罗兰时延信号的确定性周期项和长期趋势漂移，利用小波去噪处理非平稳扰动，显著提升了罗兰时延预测精度，尤其适用于复杂电磁环境下的高精度定时场景。

本发明授权罗兰时延信号的预测方法、系统、电子设备、程序产品及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种罗兰时延信号的预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取初始罗兰时延信号； 提取所述初始罗兰时延信号的周期项，输入至构建的多周期项与趋势项模型；所述多周期项与趋势项模型为： 其中，为第i个周期项的频率，t为当前时刻，N为周期项的数量，为第i个周期项的正弦振幅，为第i个周期项的余弦振幅，为趋势斜率，和常数项； 计算初始罗兰时延信号的观测值与所述多周期项与趋势项模型的输出之间的残差信号；所述残差信号为： 其中，为初始罗兰时延信号的观测值，为所述多周期项与趋势项模型的输出； 对残差信号进行小波分解与阈值去噪；去噪后的残差信号为： 其中，J为小波分解的分解层数，为第J层近似系数，为软阈值处理后的第j层细节系数； 通过自适应权重机制对所述多周期项与趋势项模型的输出以及所述去噪后的残差信号进行融合，以得到预测罗兰时延信号；所述预测罗兰时延信号为： 其中，∈[0,1]为自适应权重。

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