Los relojes de satélite que lleva el sistema de navegación BeiDou (BDS) son un reloj de hidrógeno de fabricación propia y un reloj de rubidio mejorado, y su rendimiento y estabilidad en órbita no son tan eficientes como los relojes de los satélites GPS y Galileo debido a la diversidad orbital del BDS y a la complejidad del entorno operativo espacial. Por lo tanto, el producto de reloj BDS existente no puede garantizar la demanda de alta precisión para el posicionamiento preciso de puntos en escenas en tiempo real mientras se interrumpe el enlace de comunicación. Para hacer frente a este problema, propusimos un enfoque basado en el aprendizaje profundo para el modelado del desfase del reloj satelital a corto plazo del SDE que utiliza la superioridad de la memoria a corto plazo larga (LSTM) derivada de las redes neuronales recurrentes (RNN) en el modelado de series temporales, y lo llamamos QPLSTM. Se seleccionan los productos de predicción del reloj ultrarrápido proporcionados por la IGS (IGU-P) y cuatro métodos de predicción ampliamente utilizados (el polinomio lineal, el polinomio cuadrático, el sistema gris (GM (1,1)) y el modelo de media móvil integrada autorregresiva (ARIMA)) para compararlos con el QPLSTM. Los resultados muestran que el residuo de predicción es inferior a los productos de reloj del IGU-P durante la previsión de 6 horas y que el QPLSM muestra un mayor rendimiento que los cuatro modelos mencionados. La precisión media de la predicción ha mejorado en aproximadamente 79,6, 69,2, 80,4 y 77,1
y 68,3, 52,7, 66,5 y 69,8 durante una previsión de 30 minutos y 1 hora. Por lo tanto, el QPLSTM puede considerarse un nuevo enfoque para obtener una predicción de alta precisión del desfase del reloj de los satélites.
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