一种基于BP神经网络技术的GNSS多路径效应改正方法

本发明提供了一种基于BP神经网络技术的GNSS多路径效应改正方法，依次包括多路径误差提取、样本预选、样本预处理、样本训练、网络拓扑结构确定、数据保存、数据后处理和模型更新；通过利用BP神经网络算法的信号正向传播和误差的反向传播对多路径误差进行建模，可有效削弱卫星的运动情况、卫星高度角、信噪比、以及监测点周围环境情况引起的多路径效应误差，同时训练出的结果监测站X、Y、Z三方向的周期性波动得到明显改善，并且能够根据新增的多路径误差数据对模型进行动态更新，能够最大程度削弱多路径效应对监测点造成的周期性误差。