Analysis and prediction of BDS-3 satellite differential code bias based on LSTM
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摘要: 当卫星差分码偏差(differential code bias，DCB)约束条件和基准发生变化时，其值会出现比较大的差异，影响导航定位的精度. 本文分析了2021年的北斗三号(BeiDou-3 Navigation Satellite System，BDS-3) DCB的时序变化，综合太阳辐射通量和地磁指数，利用长短期记忆网络(long short-term memory，LSTM)神经网络对卫星DCB进行预测和精度分析. 实验结果表明，LSTM神经网络模型预测效果优于多项式拟合法的预测结果，其平均绝对误差(mean absolute deviation，MAE)小于0.2 ns，均方根误差(root mean squared error，RMSE)小于0.5 ns；其未来多天的预测结果各项误差也均小于0.2 ns，LSTM神经网络可以有效对卫星DCB进行预报，为缺失的DCB产品提供参考.
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关键词:
- 长短期记忆网络(LSTM) /
- 差分码偏差 /
- 预报模型 /
- 北斗三号(BDS-3)
Abstract: When the satellite differential code bias (DCB) constraints and benchmarks change, there will be a relatively large difference in its value,which affects the accuracy of navigation and positioning. This paper analyzes the time series changes of the BDS-3 satellite DCB in 2021, synthesizes the solar radiation flux and the geomagnetic index,and uses the LSTM neural network to predict and analyze the accuracy of the satellite DCB. The experimental results show that the prediction effect of the LSTM neural network model is better than that of the polynomial fitting method. The mean absolute deviation (MAE) and root mean squared error (RMSE) are less than 0.2 ns and 0.5 ns respectively. The errors of the forecast results for many days in the future are all less than 0.2 ns. LSTM neural network can effectively predict satellite DCB and provide reference for missing DCB products.-
Key words:
- LSTM /
- differential code bias /
- prediction model /
- BDS-3
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表 3 不同轨道卫星DCB预测精度对比
% 卫星PRN 频率 7 d预测精度P 15 d预测精度P 30 d预测精度P C25
(MEO)C1X-C5X 99.31 99.23 99.30 C1X-C6I 98.00 96.21 97.68 C1X-C7Z 99.52 99.39 99.41 C1X-C8X 99.33 99.05 99.14 C40
(IGSO)C1X-C5X 97.93 99.22 98.03 C1X-C6I 95.48 97.47 96.80 C1X-C7Z 96.89 98.99 96.86 C1X-C8X 98.66 98.67 98.84 
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图(6) / 表(3)
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