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。