一种基于MSDR-CNN-BiLSTM的低轨卫星轨道自主精准预报方法

本发明公开了一种基于MSDR‑CNN‑BiLSTM融合架构的低轨卫星轨道自主预报方法，属于空天信息技术领域。该方法包括：获取参考轨道状态数据，基于动力学模型得到预报轨道状态数据；计算位置、速度误差构建轨道误差时间序列，经归一化和滑动窗口处理形成监督学习样本；将样本输入MSDR‑CNN‑BiLSTM网络，提取多尺度局部时序特征，学习长期时序依赖关系，结合注意力机制输出轨道误差预测值；采用贝叶斯优化自动搜索网络超参数；将待预报轨道误差输入网络，得到预测值并反归一化；基于误差预测值修正动力学外推轨道状态，得到自主轨道预报结果。该方法可提高预报精度与模型稳定性，增强对误差多尺度、非线性及时变演化特性的建模能力。