一种基于深度信念网络与粒子群的伪卫星布局优化方法

本发明公开了一种基于深度信念网络与粒子群的伪卫星布局优化方法，涉及基站部署优化技术领域，首先构建非暴露空间伪卫星基站布局约束指标；其次确定伪卫星基站布局优化性能评价指标；紧接着构建伪卫星基站布局优化数学模型；然后基于深度信念网络对采集到的数据进行训练，生成DBN模型；训练过程包括无监督预训练阶段和有监督微调阶段；最后基于DBN‑PSO算法获得当前环境下伪卫星最佳布局方案；本发明提供的方法，通过全面评估伪卫星布局性能，且结合无监督和有监督学习的优势，提高了优化过程的效率，降低了资源消耗，实现了在多种约束条件下的最佳布局方案，提升了导航系统的整体效能。