基于主客观赋权CODAS的GNSS观测环境复杂度评估方法OA

针对GNSS高精度定位中观测环境复杂度的量化评估问题,提出一种基于数据完整率、周跳比、伪距多路径误差、载噪比和PDOP等数据质量指标的综合主客观赋权组合距离评估法(CODAS)。基于不同赋权策略,利用CODAS、TOPSIS和VIKOR方法对120个监测站的观测环境复杂度进行评估,并采用Spearman相关系数衡量各方法评估结果与PPP动态解算精度的相关性。结果表明,相较于单一赋权,综合主客观赋权可提升CODAS方法准确性;CODAS方法的评估结果与均方根误差和平均误差的Spearman相关系数分别为0.897和0.924,优于TOPSIS和VIKOR方法。参数敏感性分析表明,CODAS方法在不同折衷系数下的评估结果标准差均值小于1.5,具备良好的稳定性。