一种基于全连接神经网络的BDSBAS/MSAS融合定位方法

本发明提供一种基于全连接神经网络的BDSBAS/MSAS融合定位方法，涉及星基增强系统定位技术领域，本方法通过解算BDSBAS和MSAS增强电文中的延迟改正数信息，对原始测量伪距进行误差修正，计算得到经BDSBAS和MSAS校正后的位置坐标；使用获取的BDSBAS和MSAS校正后的位置坐标，通过构建基于贝叶斯正则化算法优化的全连接神经网络模型对BDSBAS和MSAS位置坐标进行融合，输出融合后的位置坐标；之后将BDSBAS位置坐标数据、MSAS位置坐标数据与融合后位置数据代入均方根误差算法模型中，通过比较，判断融合定位效果的优劣并保存融合后的位置数据。