基于神经网络-高斯赫尔默特模型联合多点GNSS定位方法

来源：大地测量与地球动力学杂志2025年第3期北京时间：

作者：林海飞, 彭友志, 夏玉国, 何浩鹏

单位：1 中国地震局地震大地测量重点实验室, 武汉市洪山侧路40号, 430071,2 武汉地震计量检定与测量工程研究院有限公司, 武汉市洪山侧路40号, 430071

摘要：为降低复杂环境下GNSS定位误差，提出一种联合高精度测站和距离交会精确估计定位点坐标的方法。该方法首先将观测方程构建为非线性高斯-赫尔默特模型，针对其中的非线性问题，引入反向传播(back-propagation，BP)神经网络进行辅助处理。与传统线性化方法相比，BP神经网络能够有效拟合复杂的非线性函数关系。仿真和实测结果表明，该方法能有效降低复杂环境对定位精度的影响，E、N、U方向定位精度分别提高78.1%、72.8%、79.2%。

关键词：GNSS,复杂环境,高斯-赫尔模特模型,反向传播神经网络,误差估计

基金资助：湖北省自然科学基金(2021CFB515)