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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明提供一种基于频域信息增强的北斗卫星星历预测方法，包括利用接收机接收广播星历数据，并通过广播星历数据构建星历历史误差数据集；构建深基于度学习网络的星历误差补偿模型；利用星历历史误差数据集对星历误差补偿模型进行训练；利用训练好的星历误差补偿模型对星历误差预测，然后对动力学模型的预测结果进行补偿。本发明能够实现高精度、泛化性强以及长期的卫星星历预测；本发明针对频率引入频率注意力机制，其能够高效捕获星历之间周期性特征，且能够对时序信息进行降维剔除时序信息的冗余性；本发明将目标卫星时域特征和频域特征的拼接信息输入到多层卷积网络中进行交互融合，提高星历误差补偿精确度。
主权项：1.一种基于频域信息增强的北斗卫星星历预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用接收机接收广播星历数据，并通过广播星历数据构建星历历史误差数据集；S2、构建深基于度学习网络的星历误差补偿模型；S3、利用星历历史误差数据集对星历误差补偿模型进行训练；S4、利用训练好的星历误差补偿模型对星历误差预测，然后对动力学模型的预测结果进行补偿。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种基于频域信息增强的北斗卫星星历预测方法
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