为了研究北斗导航系统的数据质量评定标准,结合唐山滨海区域的特性,对曹妃甸区域北斗(BDS)数据开展了数据质量评定和空间数据评定方法的研究。通过对比A类和B类评定方法,分析二者优劣和适用范围,提出信息熵理论作为研究的方向,首先分析不确定性的起源、分类、熵理论的基本原理,对BDS数据分布规律进行分析,通过两次100分钟左右滨海区域控制网静态单点定位数据采集,得到GNSS数据,利用HGO软件解析出只含有BDS数据的o文件,通过RTKLIB软件解析出各历元单点定位结果,得到BDS数据各历元单点定位结果离散程度,各分量数据波动情况和BDS数据分布的一般规律。通过误差函数曲线确定了研究模糊熵理论的必要性,其次利用高斯-马尔柯夫模型建立模糊熵模型。通过详细的隶属函数概念,和运算法则结合BDS数据特征,利用统计方法确立符合北斗数据的隶属函数,最终建立不确定性的最小模糊熵模型。然后对选取的隶属函数进行大数据比较,选择最优的隶属函数。通过MATLAB软件编程实现对数据的分析,得到各历元上的熵值,通过IGS武汉站与北京站数据多路径、信噪比、内外符合精度等验证模型的有效性,最后利用熵值法加权对唐山滨海区域进行空间BDS数据质量评定,通过得分来确定数据质量好坏,得分越高,数据内部波动越小,质量越好。通过BDS数据质量评定最终得到以下三点:1、空间数据不仅表现为随机不确定性,也表现为模糊不确定性;2、通过对比分析,在熵值相近的情况下,最小模糊熵值存在差异更为明显;3、唐山滨海区域BDS数据各历元数据波动大,充满随机性,但一直在某一数值周围波动。图36幅;表19个;参53篇。