在卫星定位技术快速发展的今天，GPS定位精度已成为各类导航应用的核心指标。然而，受多径效应、电离层延迟等环境因素影响，GPS信号常出现漂移误差，严重影响定位结果的可靠性。传统误差修正方法多依赖静态模型或事后处理，难以满足实时性要求。

机器学习技术为解决这一问题提供了新思路。通过训练LSTM、随机森林等时序预测模型，系统可实时学习GPS误差的时空特征。研究表明，结合卫星仰角、信噪比等多维度输入特征，模型能有效识别并补偿3-5米的典型漂移误差。具体实现时，需重点解决三个技术难点：

1. 特征工程构建：除原始坐标数据外，需引入载波相位、多普勒频移等物理层参数，通过特征交叉增强模型泛化能力。

2. 在线学习机制：采用滑动窗口技术实现模型参数动态更新，适应城市峡谷等复杂场景的突变误差。

3. 边缘计算部署：通过量化压缩技术将模型体积缩减70%，使其可在嵌入式设备上实现20ms级延迟的实时推理。

实际测试数据显示，在开阔环境下该技术可将水平定位误差控制在1.2米内（CEP50），较传统卡尔曼滤波提升40%。尤其在高楼林立的城区场景中，通过融合IMU传感器数据，能显著抑制信号反射导致的"幽灵定位"现象。

未来随着5G+北斗三代系统的普及，结合联邦学习框架的分布式误差修正网络将成为研究方向。这种技术路线既能保护用户隐私，又能利用群体智能持续优化模型，为自动驾驶、无人机物流等关键领域提供厘米级定位保障。