[发明专利]一种基于BP神经网络的长距离网络RTK对流层延迟估计方法

摘要

本发明涉及一种基于BP神经网络的长距离网络RTK对流层延迟估计方法，包括以下步骤：S100：选择待测区域的N个参考站点和M颗参考卫星；S200：计算每个参考站点相对于每颗参考卫星的对流层穿刺点坐标；S300：将每个参考站点在传播路径上的对流程延迟转化为在对流层穿刺点处的天顶对流层延迟；S400：将上述对流层穿刺点坐标作为输入，其对应的天顶对流层延迟作为输出，组成训练样本，构建BP神经网络模型；S500：针对待测区域中的待测站点和待测卫星，将该对流层穿刺点坐标作为输入，根据BP神经网络模型得到对应的天顶对流层延迟。本发明通过建立BP神经网络模型，实现对用户站点于对应的卫星之间的对流层延迟的估计，从而提高站点RTK测量定位的实时性和精度。

主权项

1.一种基于BP神经网络的长距离网络RTK对流层延迟估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S100：选择待测区域的N个参考站点和M颗参考卫星，其中N≥3，M≥2；S200：将对流层设定为一单层膜，计算每个参考站点相对于每颗参考卫星的对流层穿刺点坐标；S300：将每个参考站点对应于每颗卫星在传播路径上的对流程延迟转化为该参考站点对应于每颗卫星在对流层穿刺点处的天顶对流层延迟；S400：将上述对流层穿刺点坐标作为输入，其对应的天顶对流层延迟作为输出，组成训练样本，构建BP神经网络模型；S500：针对待测区域中的待测站点和待测卫星，计算该待测站点相对于待测卫星的对流层穿刺点坐标，将该对流层穿刺点坐标作为上述BP神经网络模型的输入，根据BP神经网络模型得到对应的天顶对流层延迟。