误差小于5 m
基于CNN-LSTM网络预测无人机轨迹，生成低比特开销的星历参数，支持无人机伪星在GNSS拒止环境下独立提供定位服务。
杨鑫 · Liu, Wenxiang · Wei, Xiao · Ye, Xiaozhou · Zongnan, Li · 王飞雪
IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems 2024
结合CNN和LSTM，通过映射将真实位置分为预期航线上的位置和偏差，利用Singer模型和卡尔曼滤波进行预测。
平均占用约35 bits，即使在极端工况下也只有69.0 bits，适合带宽受限的导航通信。
通过预测精度监测回路实现星历参数更新周期的自适应调整，提高系统效率。