基于LSTM的卫星导航系统服务性能监测方法研究
在卫星导航系统中,对系统服务性能进行长期可靠的监测,是实现高精度、全覆盖、全天候卫星导航的关键.为进一步提高卫星导航系统服务性能监测分析的准确性与稳定性,利用分布全球的监测站监测数据,在PDOP和定位精度两方面进行解算分析,提出并实现了一种基于LSTM神经网络的卫星导航系统服务性能监测分析方法.实验结果表明,在PDOP方面,BDS和GPS基于LSTM预测的结果比根据星历数据预测出的结果均值准确度分别提高了5.15％和3.89％;在定位精度方面,BDS和GPS基于LSTM预测的结果比根据PDOP和用户等效测距误差预测出的结果均值准确度分别提高了 79.64％和73.77％.由此可知,LSTM网络预测结果比依据星历数据的预测结果更好,其中定位精度的预测质量大幅度优于预测结果.该方法可依据PDOP与定位精度历史数据对数据未来的变化趋势进行有效预测,对系统服务性能进行态势跟踪,进而为系统服务性能预警提供参考依据.
全球卫星导航系统、位置精度衰减因子、定位精度、长短期记忆神经网络
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TN95
2023-02-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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