基于LSTM的卫星导航系统服务性能监测方法研究

作者：靳乐怡; 王珏; 叶红军; 郭晓松

来源：电子测量技术, 2022, 45(22): 149-156.

DOI：10.19651/j.cnki.emt.2210884

• 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

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。