位置服务是一种根据地理位置向用户提供周边环境信息的服务,由于人们日常的工作、学习、出行等活动总是会受到周边环境的影响,一个及时准确的位置服务能够帮助人们更好地进行出行准备和规划。位置服务的核心是地理位置和环境数据,在地理位置的定位方面,我国自主研发的北斗卫星导航系统将于今年2020年底的完成全球布网计划,届时北斗导航系统将拥有覆盖全球的全天候、全天时的高精度、高质量的定位、导航、授时能力,能够给为位置服务提供精准全面的定位信息。而在环境数据方面,我国的地理测绘、气象观测、互联网等高科技行业经过多年发展,已实现了对地貌、气候等自然环境信息以及人文地理信息的位置服务能力。然而仅仅提供用户周边环境信息的基础位置服务对于正在移动中的用户并不够完善,如果此时能够获取用户即将前往的下一个地点,并提前为其推送相关环境信息,那么用户便可以更准确地作出判断,进行更适宜的行动。因此本文将基于卫星定位信息的位置服务与移动对象轨迹预测技术相结合,研究在户外无线环境下,以移动对象为目标用户,使用位置服务提升轨迹预测准确率,再将预测结果作为依据向用户提供预测位置服务的技术。其中环境信息的组织管理采用了分布式数据库HBase结合分布式搜索引擎ElasticSearch作为二级索引的架构,实现了海量环境信息的存储与基于空间要素的高效查询;而基于卫星导航系统的用户轨迹信息数据使用了 One-Hot编码和Word2vec等算法进行了特征向量提取,将转换后向量化轨迹序列用于训练基于LSTM算法的轨迹预测模型,通过测试验证了轨迹预测模型的可用性。最后本文实现了一个仿真实验程序,模拟了获取用户历史轨迹后,通过轨迹预测的结果向用户提前推送可能前往的下一目的地的周边环境信息。