【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及卫星导航，尤其涉及一种基于lstm的卫星观测质量多指标融合判断方法及系统。
技术介绍
1、随着多模多频实时动态定位（real-time kinematic，rtk）技术的不断发展以及地基增强系统的不断壮大，全球导航卫星系统（global navigation satellite system，gnss）在开阔环境下已经实现厘米级动态定位精度。但在林荫道、高楼峡谷等复杂场景下，gnss信号会频繁遭受衰弱、遮挡、反射等影响，使得gnss观测质量急剧下降，从而导致gnss的定位精度变差。在高精度定位解算过程中建立gnss随机模型是重要的一环，gnss随机模型在模糊度固定的成功率与可靠性以及最终定位精度的优化方面存在着一定的影响。现有的随机模型包括高度角模型、信噪比模型等，高度角模型，作为一种不依赖于外部辅助信息的独立模型，已被广泛集成于众多科研探索工具与商业应用软件中，成为提升定位性能的关键技术之一；另一方面，信噪比作为衡量信号质量的核心指标，其在接收机解调卫星信号过程中，反映载波信号功率与噪声功率之间的比值，能够作为评估信号纯...
【技术保护点】
1.一种基于LSTM的卫星观测质量多指标融合判断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于LSTM的卫星观测质量多指标融合判断方法，其特征在于，采集城市复杂环境下的多个GNSS卫星观测质量指标样本，包括：
3.根据权利要求1所述的基于LSTM的卫星观测质量多指标融合判断方法，其特征在于，对所述多个GNSS卫星观测质量指标样本进行相关性分析与归一化处理，得到多指标标准化结果，包括：
4.根据权利要求1所述的基于LSTM的卫星观测质量多指标融合判断方法，其特征在于，采用K均值无监督机器学习算法分析所述多指标标准化结果，包括：
5.根...
【技术特征摘要】
1.一种基于lstm的卫星观测质量多指标融合判断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于lstm的卫星观测质量多指标融合判断方法，其特征在于，采集城市复杂环境下的多个gnss卫星观测质量指标样本，包括：
3.根据权利要求1所述的基于lstm的卫星观测质量多指标融合判断方法，其特征在于，对所述多个gnss卫星观测质量指标样本进行相关性分析与归一化处理，得到多指标标准化结果，包括：
4.根据权利要求1所述的基于lstm的卫星观测质量多指标融合判断方法，其特征在于，采用k均值无监督机器学习算法分析所述多指标标准化结果，包括：
5.根据权利要求4所述的基于lstm的卫星观测质量多指标融合判断方法，其特征在于，输出k均值无监督聚类结果之后，还包括：
6.根据权利要求5...
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