近日，中国科学院国家授时中心时间用户系统研究室科研团队提出并开发验证了基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）的自适应北斗与罗兰融合定时算法以及罗兰校正算法，对双系统的终端融合进行了探索。

研究团队在算法设计上与以往导航和定时领域的研究大不相同。传统研究多聚焦于单个导航系统的优化或多系统的简单组合，而此次科研团队深入剖析了北斗系统（BD）和远程导航系统（罗兰，LORAN）的特性与短板。首先，创新性地针对罗兰定时数据研发出校正算法。该算法有效克服了罗兰定时信号波动大、精度低的问题，将罗兰数据的标准差由56.9ns降低到13.9ns，如图1所示。通过这一改进，融合系统能够更好地利用罗兰信号，避免了早期研究中因罗兰信号缺陷而被忽视的情况，显著提升了整个系统在复杂环境中的可靠性。在此基础上，科研团队进一步开发了基于扩展卡尔曼滤波器的自适应北斗与罗兰融合定时算法。该算法通过自适应调整系统噪声协方差，有效抑制噪声干扰对融合定时精度的影响，确保系统在复杂多变的环境下保持高精度的定时性能，结果如图2所示，罗兰校正前与北斗融合标准差为5.6ns，罗兰校正后与北斗融合标准差降到2.3ns。

相关论文表在MDPI旗下期刊Remote Sensing上，题目为《Research on the Adaptive Fusion Timing Algorithm for BeiDou and LORAN Based on the EKF》。

图1 罗兰定时数据校正结果

图2 北斗与罗兰融合定时结果：a.罗兰校正前;b.罗兰校正后