电离层虚高误差影响下基于神经网络的单站定位结果修正

针对电离层虚高观测误差使得超视距目标定位精度受到一定限制的问题,提出了一种电离层虚高误差影响下基于神经网络的单站定位误差校正方法。在存在电离层虚高误差的单站定位场景中,利用神经网络对多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法的位置估计结果进行修正。仿真实验表明,在信噪比为0 dB的情况下,30 km的电离层虚高误差引起的定位误差能从111 km降到10 km以内。