(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211054062.1 (22)申请日 2022.08.31 (71)申请人 西安电子科技大 学 地址 710126 陕西省西安市长安区西沣路 兴隆段26 6号 (72)发明人 孙海峰　沈利荣　姚定凯　石永强　 李连升　李小平　刘彦明　王子昆　 郝运　 (74)专利代理 机构 西安知诚思 迈知识产权代理 事务所(普通 合伙) 61237 专利代理师 闵媛媛 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G04F 10/04(2006.01) G06F 17/16(2006.01)G06K 9/62(2022.01) G06F 111/10(2020.01) G06F 119/02(2020.01) (54)发明名称 基于有限观测数据的模拟残差确定方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于有限观测数据的模 拟残差确定方法， 包括： 脉冲星观测数据经过处 理得到计时残差， 计时残差包括时刻值和计时残 差值； 将计时残差值由大到小进行排列， 对应的 时刻值也进行排列； 统计不同区间范围内样本计 时残差值的数量， 绘制样本计时残差值在不同区 间内出现的频率分布图； 确定频率分布所属于的 概率统计分布模 型； 求取概率统计 分布模型的具 体参数； 确定模拟残差值的数量； 根据概率统计 分布模型仿真得到模拟残差值， 为模拟残差值设 置对应时刻值， 将模拟残差值添加到样本观测数 据中。 本发 明根据得到的实际残差数据建立基于 实际数据的概率统计模型， 进而依据该模型仿真 得到模拟残差值， 更接近原始样本值， 提高了脉 冲星时的精度。 权利要求书2页 说明书9页 附图3页 CN 115329592 A 2022.11.11 CN 115329592 A 1.一种基于有限观测数据的模拟残差确定方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1， 脉冲星观测数据 经过处理得到计时残差， 计时残差包括时刻值和计时残差值； 将计 时残差值由大到小进行排列， 对应的时刻值也进行排列， 计时残差值设为x1,x2,...,xn， 对 应的时刻值设为t1,t2,...,tn； S2， 将[x1,xn]区间分为等间隔的小区间块， 统计不同区间范围内样本计时残差值的数 量， 绘制样本计时残差值在不同区间内出现的频率分布图； S3， 确定频率分布所属于的概 率统计分布模型； S4， 基于频率分布图中的计时残差值及残差的数量求取概率统计分布模型的具体参 数， 建立样本计时残差值的概 率统计分布模型； S5， 确定模拟残差值的数量； 模拟残差值的数量为组成综合脉冲星时的各个脉冲星的 残差数量的最小值； S6， 根据概率统计分布模型仿真得到模拟残差值， 为模拟残差值设置对应时刻值， 将模 拟残差值添加到样本观测数据中， 模拟残差的时刻值与脉冲星观测数据的时刻值相对应。 2.根据权利要求1所述一种基于有限观测数据的模拟残差确定方法， 其特征在于， 所述 步骤S1中， 脉冲星观测数据经 过Tempo2软件处 理得到计时残差， 处 理精度高达1ns。 3.根据权利要求1所述一种基于有限观测数据的模拟残差确定方法， 其特征在于， 所述 步骤S2中， 任意一个区间块表示为： [x1+(i‑1)×d,x1+i×d](i＝1,2,3...,n)， 在每一个小 区间块内进行统计， 若计时残差值xj(j＝1,2,...,n)在该区间内， 则该区间块内计时残差 值xj对应的数量yj为1， 否则为0， 故频率分布图上该区间块对应纵坐标值Yj(j＝1,2,...,n) 的表达式为： 通过式(4 ‑2)确定不同区间范围内样本计时残差值的数量。 4.根据权利要求1所述一种基于有限观测数据的模拟残差确定方法， 其特征在于， 所述 样本计时残差值在不同区间内出现的频率分布图通过直方图的形式表示， 横坐标表示计时 残差值的分布 区间， 每一个节点为区间的一个端点， 纵坐标表示在对应区间内样本计时残 差值的数量。 5.根据权利要求1所述一种基于有限观测数据的模拟残差确定方法， 其特征在于， 所述 步骤S3具体为： 对直方图进 行观察， 初步确定属于 哪种概率分布模型， 概率分布模 型为高斯 分布、 均匀分布、 几何分布或泊松分布中的任意一种； 不同的模型对应不同的检验方法， 通 过检验结果判断初步确定是否正确， 最后即可确定该样本计时残差数据对应的概率统计分 布模型。 6.根据权利要求4所述一种基于有限观测数据的模拟残差确定方法， 其特征在于， 所述 步骤S4中， 直方图的横坐标实际上是多个小区间块， 而不是具体数值， 因此需要 先把区间块 变成具体的值， 设任意一个区间块为[x1+(i‑1)×d,x1+i×d](i＝1,2,...,n)， 区间块对应 的Yi为该范围内残差值的数量； 针对第i个区间块， 设该区间块对应的具体数值Zi为： Zi＝[(x1+(i‑1)×d)+(x1+i×d)]/2          (4‑6) 设一组数据(Zi,Yi)(i＝1,2,...,n)， 每一个Zi对应一个Yi， 即可带入所确定的概率统计 分布模型的函数中进行拟合， 得到概 率统计分布模型的具体参数。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115329592 A 27.根据权利要求6所述一种基于有限观测数据的模拟残差确定方法， 其特征在于， 所述 概率统计分布模型为高斯分布， 高斯分布的函数 形式为： 每一个Zi对应一个Yi， 带入高斯分布的函数中进行拟合， 拟合 函数为： 式中的Ymax、 μ、 σ 分别为高斯曲线的峰值、 均值以及标准差； 对式(4 ‑7)的两边取自然对 数： 令： 由于数据不止一个， 故将上式用矩阵形式表示： 上式采用矢量方式描述 为： K＝ZB                       (4‑11) 式中的矢量分别表示 为： 根据最小二乘法的求 解， 待求参数B可表示 为： B＝(ZTZ)‑1ZTK                 (4‑13) 求出b0,b1,b2后， 代入到式子(4 ‑9)中， 即可求得 该高斯模型的参数值。 8.根据权利要求1所述一种基于有限观测数据的模拟残差确定方法， 其特征在于， 所述 步骤S5中， 设每颗脉冲星的残差值数量分别为n1,n2,n3,n4,...,nk， 则模拟残差值的个数n 为： n＝min[n1,n2,n3,n4,...,nk]。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115329592 A 3