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基于LSTM（长短期记忆网络）的北斗导航定位算法是一种结合深度学习与传统导航定位的创新方法，旨在解决复杂环境下（如城市峡谷、多路径效应等）北斗卫星导航系统（BDS）定位精度下降的问题。以下是该方法的详细解析：
1. 问题背景
- 北斗定位挑战：传统北斗定位依赖伪距、载波相位等观测值，但受多路径效应、信号遮挡、电离层干扰等因素影响，定位精度受限。
- LSTM的优势：LSTM擅长处理时间序列数据，可建模卫星信号与位置之间的非线性动态关系，适用于动态环境下的定位修正。
2. 算法框架
2.1 输入数据
- 北斗原始观测数据：
- 伪距（Pseudorange）
- 载波相位（Carrier Phase）
- 多普勒频移（Doppler Shift）
- 卫星星历（Ephemeris）及时间戳