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公开(公告)号：CN114594507B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210506598.6
申请日：2022-05-11
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供了一种融合K‑means和KNN的GNSS数据质量综合评估方法，属于GNSS数据处理技术领域。综合评估方法采用全球密集GNSS监测网观测数据并进行数据预处理，得到数据完整率、信噪比值、伪距多路径值和周跳比值，构建样本数据集，通过K‑means算法对样本集进行非监督聚类分析，再将每一类数据的PPP定位结果均值作为定位精度特征后进行排序，得到定位精度特征标签，最后构建GNSS数据质量综合评估模型。本发明解决了现有GNSS数据质量评估缺少明确标准的问题，有效地实现GNSS数据质量的自动评估分类并得出高质量的观测数据，对导航定位精度的提高有重要作用。
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公开(公告)号：CN114594507A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210506598.6
申请日：2022-05-11
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供了一种融合K‑means和KNN的GNSS数据质量综合评估方法，属于GNSS数据处理技术领域。综合评估方法采用全球密集GNSS监测网观测数据并进行数据预处理，得到数据完整率、信噪比值、伪距多路径值和周跳比值，构建样本数据集，通过K‑means算法对样本集进行非监督聚类分析，再将每一类数据的PPP定位结果均值作为定位精度特征后进行排序，得到定位精度特征标签，最后构建GNSS数据质量综合评估模型。本发明解决了现有GNSS数据质量评估缺少明确标准的问题，有效地实现GNSS数据质量的自动评估分类并得出高质量的观测数据，对导航定位精度的提高有重要作用。
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