【摘 要】
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基于高度角、信噪比和伪距残差3个指标，采用K均值(Kmeans++)、迭代自组织数据分析法（ISODATA）和基于密度带有噪声的空间分类法（DBSCAN）对复杂城市观测环境下的GNSS数据进行分类，并采用伪距单点定位模型（SPP）评估不同算法的分类精度。结果表明，Kmeans++算法分类精度最优，在E、N、U 3个方向上的定位精度分别达2.56 m、3.25 m、9.73 m;相较于未采用Kmea
【基金项目】
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国家自然科学基金（42104018）； 江苏省高校自然科学研究项目（20KJB170008）； 南京信息工程大学人才启动基金（2019r081）～～；
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基于高度角、信噪比和伪距残差3个指标，采用K均值(Kmeans++)、迭代自组织数据分析法（ISODATA）和基于密度带有噪声的空间分类法（DBSCAN）对复杂城市观测环境下的GNSS数据进行分类，并采用伪距单点定位模型（SPP）评估不同算法的分类精度。结果表明，Kmeans++算法分类精度最优，在E、N、U 3个方向上的定位精度分别达2.56 m、3.25 m、9.73 m;相较于未采用Kmeans++算法的定位精度分别提升57.86%、47.64%、60.98%。为进一步验证算法性能，将Kmeans++算法与信噪比、高度角阈值法进行精度对比，结果表明，Kmeans++算法的平面和三维定位精度均有显著改善，分别提升24.87%、39.07%（信噪比阈值法）和41.36%、59.91%（高度角阈值法）。
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