基于LSTM的卫星观测质量多指标融合判断方法及系统

本发明提供一种基于LSTM的卫星观测质量多指标融合判断方法及系统，包括：设计k均值无监督机器学习算法与LSTM神经网络相结合的方法，在k均值分类后，将各类数据RTK定位精度的优劣作为依据对分类的标签重新排序，采用LSTM神经网络对未建模数据进行准确的分类，建立城市复杂环境下动态GNSS卫星观测质量多指标融合评价模型，有效地实现GNSS卫星观测质量的自动评估和分类，并清晰区分出数据的优劣。在RTK解算中根据GNSS卫星观测质量多指标融合评价方法得出的数据优劣结果调节权重以提升定位精度，解决了当前动态场景下卫星观测质量基于单一指标分析及建立随机模型的问题。