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摘要：本发明公开了一种基于波浪式并行网络的北斗卫星星历预测方法及系统，该方法包括：接收广播星历数据；根据所述广播星历数据进行推算，得到推测误差序列和历史推测状态；将所述推测误差序列和所述历史推测状态输入至预训练的预测模型，输出误差预测结果；所述预测模型包括压缩层、波浪式递归加速网络、注意力层和聚合层；根据所述误差预测结果和推测结果，得到校正后的轨道预测。该系统包括：数据接收模块、动力学推算模块、误差预测模型和校正模块。通过使用本发明，能够在较低计算量的情况下实现精确的星历预测。本发明可广泛应用于轨迹预测领域。

主权项：1.一种基于波浪式并行网络的北斗卫星星历预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取广播星历数据和历史精密卫星轨道数据；根据所述广播星历数据进行推算，得到当前推测结果和历史推测状态；将所述历史精密卫星轨道数据和所述历史推测状态进行相减，得到推测误差序列；将所述推测误差序列和所述历史推测状态输入至预训练的预测模型，输出误差预测结果；所述预测模型包括压缩层、波浪式递归加速网络、注意力层和聚合层；根据所述误差预测结果和所述当前推测结果，得到校正后的轨道预测；所述预测模型设有编码器通道和解码器通道；所述将所述推测误差序列和所述历史推测状态输入至预训练的预测模型，输出误差预测结果这一步骤，其具体包括：将所述推测误差序列和所述历史推测状态进行拼接，得到拼接数据；基于压缩层，将所述拼接数据和所述推测误差序列分别进行压缩，得到压缩后的拼接数据和压缩后的推测误差序列；将所述压缩后的拼接数据输入至所述编码器通道，生成编码器输出；将所述压缩后的推测误差序列输入至所述解码器通道，生成解码器输出；基于第一注意力层，将所述编码器输出和所述解码器输出进行特征融合，得到最终特征；根据所述最终特征输出误差预测结果；所述编码器通道依次包括第一波浪式递归加速网络、聚合层和第二波浪式递归加速网络，所述将所述压缩后的拼接数据输入至所述编码器通道，生成编码器输出这一步骤，其具体包括：将所述压缩后的拼接数据输入至所述编码器通道；所述第一波浪式递归加速网络进行特征提取，得到第一层时序特征和第一历元时序特征；所述聚合层对所述第一层时序特征进行特征增强，得到聚合后的时序特征；所述第二波浪式递归加速网络对所述聚合后的时序特征进行再提取，得到编码器输出；所述解码器通道包括第三波浪式递归加速网络和第二注意力层，所述将所述压缩后的推测误差序列输入至所述解码器通道，生成解码器输出这一步骤，其具体包括：将所述压缩后的推测误差序列输入至所述解码器通道；所述第三波浪式递归加速网络进行特征提取，得到第三历元时序特征；所述第二注意力层将所述第一历元时序特征与所述第三历元时序特征进行融合，得到解码器输出。

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