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改进的GPS模糊度降相关LLL算法 总被引：2，自引：1，他引：1
模糊度降相关技术可以有效提高模糊度求解的效率及成功率,LLL(A.K.Lenstra,H.W.Lenstra,L.Lovasz)算法是新出现的模糊度降相关方法。详细分析LLL算法,针对该算法中存在的缺陷,提出逆整数乔勒斯基、整数高斯算法和升序调整矩阵辅助的改进LLL算法。利用谱条件数及平均相关系数为准则,以300个随机模拟的对称正定矩阵作为模糊度方差-协方差矩阵,对LLL算法和改进的LLL算法进行仿真计算。比较与分析结果表明,改进LLL算法模糊度降相关处理更加彻底,能有效地加速整周模糊度搜索及成功解算。 相似文献
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模糊度降相关的整数分块正交化算法 总被引：1，自引：1，他引：0
随着模糊度实数解协方差矩阵维数的增加,由于取整运算舍入误差的影响,LLL降相关算法的成功率低、降相关效果差。本文引入分块正交的思想,设计了整数分块Gram-Schmidt正交化算法,同时联合LLL算法提出了基于整数分块正交化的LLL降相关算法（IBGS-LLL）。利用随机模拟的方法,分析了不同维数下不同分块方式的降相关效果,明确了不同模式下算法的分块方式。在动态和静态模式下与改进的LLL算法进行了比较,证明了IBGS-LLL算法在模糊度协方差矩阵降相关方面具有更优的效果和更高的成功率。 相似文献
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高精度GNSS定位需要解算双差模糊度值,经典最小二乘求解的模糊度一般为浮点解,浮点解丢失了模糊度的整数性,不利于提高未知参数的精度。本文讨论了LAMBDA方法的原理及其算法,对模糊度整数变换前后LAMBDA方法的执行结果进行了比较,讨论了联合去相关法和迭代法两种整数Z变换算法的基本原理,对LAMBDA整周模糊度解算方法中的两种整数Z变换算法进行了比较。结果表明LAMBDA方法模糊度效率较高,联合去相关法的处理成功率高于迭代法。 相似文献
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利用矩阵分解理论分别对整数高斯法、联合去相关法、基于矩阵乔里斯基分解的迭代法、逆整数乔里斯基法和LLL法等降相关算法进行了分类和比较。仿真计算表明：逆整数乔里斯基分解法优于联合去相关法,联合去相关法优于LLL法。 相似文献
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在GNSS模糊度解算的过程中,由于模糊度之间存在相关性,为减少搜索时间需要对模糊度的协方差矩阵进行降相关处理。降相关算法的优劣将直接影响到模糊度搜索的效率。本文基于Householder正交变换提出了一种新的降相关算法,并利用随机模拟数据和北斗实测数据,从谱条件数、平均相关系数和规约时间3个方面将Householder算法与目前较为流行的LLL算法以及逆整数Cholesky算法进行了对比。通过实验分析得出,Householder算法能够明显改善降相关处理的效果。但是该算法仍存在规约时间较长的不足,需要进一步完善。 相似文献
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《测绘科学》2020,(2)
针对整数最小二乘模糊度降相关平差(LAMBDA)算法解算高维整周模糊度效率比较低的问题,该文从模糊度解算一般规则是一个非线性整数规划问题的角度出发,提出了一种改进模拟植物生长算法。该算法是一种智能优化算法。通过多组高维模拟数据和实测数据,将该文算法与LAMBDA算法及MLAMBDA算法进行了对比分析。结果显示,当模糊度维数等于45维和50维时,该文算法在运算效率上略优于LAMBDA算法。当维数达到55维及以上时,相比于LAMBDA和MLAMBDA算法运算速度分别提高了至少52.8%和19.2%。因此改进模拟植物生长算法对于快速固定高维整周模糊度具有一定的应用参考价值。 相似文献
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利用两种z变换算法的PS-DInSAR相位解缠与等价性证明 总被引：1，自引：1，他引：0
在介绍PS-DInSAR相位解缠函数模型的基础上,给出了应用LAMBDA方法求解模糊度和形变参数的过程,并将两种改进的z变换降相关算法——逆整乔列斯基和LLL应用于PS-DInSAR相位解缠。以z变换过程的迭代次数、z变换后的模糊度向量间的平均相关系数和协因数阵的谱条件数为准则,对两种算法进行仿真模拟和分析,结果表明逆整乔列斯基算法和LLL算法等价。最后从理论上对两种降相关算法的一致性进行了解释。 相似文献
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GNSS模糊度降相关算法及其评价指标研究 总被引：4，自引：0，他引：4
针对Gauss、LDL和LLL算法构造整数阵存在的实数阵元素计算、实数至整数阵转换的排序问题,分别研究了相应的元素升序降相关算法和整逆型(先求逆后取整)降相关算法。分析了谱条件数、降相关系数和平均相关系数等降相关算法评价指标的优缺点,提出了等效相关系数评价指标。研究结果表明,等效相关系数较其他3种指标能更有效地评价不同维数方差阵,尤其是高维情况的降相关算法效果;逆整型优于整逆型降相关算法,升序(逆整型)降相关算法更佳,且优劣顺序为升序LDL、升序Gauss和升序LLL算法。 相似文献
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Random simulation and GPS decorrelation 总被引：13，自引：1，他引：13
Peiliang Xu 《Journal of Geodesy》2001,75(7-8):408-423
(i) A random simulation approach is proposed, which is at the centre of a numerical comparison of the performances of different
GPS decorrelation methods. The most significant advantage of the approach is that it does not depend on nor favour any particular
satellite–receiver geometry and weighting system. (ii) An inverse integer Cholesky decorrelation method is proposed, which
will be shown to out-perform the integer Gaussian decorrelation and the Lenstra, Lenstra and Lovász (LLL) algorithm, and thus
indicates that the integer Gaussian decorrelation is not the best decorrelation technique and that further improvement is
possible. (iii) The performance study of the LLL algorithm is the first of its kind and the results have shown that the algorithm
can indeed be used for decorrelation, but that it performs worse than the integer Gaussian decorrelation and the inverse integer
Cholesky decorrelation. (iv) Simulations have also shown that no decorrelation techniques available to date can guarantee
a smaller condition number, especially in the case of high dimension, although reducing the condition number is the goal of
decorrelation.
Received: 26 April 2000 / Accepted: 5 March 2001 相似文献
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On lattice reduction algorithms for solving weighted integer least squares problems: comparative study 总被引：2，自引：1，他引：1
Decorrelation or reduction theory deals with identifying appropriate lattice bases that aid in accelerating integer search to find the optimal integer solution of the weighted integer least squares problem. Orthogonality defect has been widely used to measure the degree of orthogonality of the reduced lattice bases for many years. This contribution presents an upper bound for the number of integer candidates in the integer search process. This upper bound is shown to be a product of three factors: (1) the orthogonality defect, (2) the absolute value of the determinant of the inverse of the generator matrix of the lattice, and (3) the radius of the search space raised to the power of the dimension of the integer ambiguity vector. Four well-known decorrelation algorithms, namely LLL, LAMBDA, MLAMBDA, and Seysen, are compared. Many simulated data with varying condition numbers and dimensions as well as real GPS data show that the Seysen reduction algorithm reduces the condition number much better than the other algorithms. Also, the number of integer candidates, before and after the reduction process, is counted for all algorithms. Comparing the number of integer candidates, condition numbers, and orthogonality defect reveals that reducing the condition number and the orthogonality defect may not necessarily result in decreasing the number of integer candidates in the search process. Therefore, contrary to the common belief, reducing the orthogonality defect and condition number do not always result in faster integer least squares estimation. The results indicate that LAMBDA and MLAMBDA perform much better in reducing the number of integer candidates than the other two algorithms, despite having a larger orthogonality defect and condition number in some cases. Therefore, these two algorithms can speed up the integer least squares estimation problem in general and the integer ambiguity resolution problem in particular. 相似文献
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针对单频GPS动态定位中常用模糊度求解方法存在的问题,提出一种整周模糊度快速解算方法。首先通过对双差观测方程中坐标参数的系数阵进行QR分解变换以消除坐标参数,从而仅对模糊度参数建立Kalman滤波方程进行估计,然后利用排序和双Cholesky分解对滤波得到的模糊度进行降相关处理,并结合收缩模糊度搜索空间的思想来搜索固定整周模糊度。以实测的动态数据为例对该方法进行测试。分析结果表明,该方法不但可以改善模糊度浮点解精度,而且具有良好的模糊度降相关效果,可正确有效地实现整周模糊度的快速解算。 相似文献