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顾及基线先验信息的GPS模糊度快速解算 总被引：1，自引：0，他引：1
采用GPS相位观测值进行快速定位时,其解算模型严重病态,最小二乘解得的浮点模糊度精度差且相关性大,导致整周模糊度搜索空间过大,难以正确固定。本文提出一种顾及基线先验信息和模糊度线性约束的整数条件的GPS模糊度快速解算方法,先用顾及基线先验信息的正则化算法解得精度较高且相关性较小的浮点模糊度,以减小整周模糊度的搜索空间;再综合利用整周模糊度间的线性约束的整数条件和基线先验信息,进一步有效地减小模糊度搜索空间,提高搜索效率。算例表明:顾及基线先验信息的正则化算法有效地改善了模糊度浮点解,模糊度线性约束的整数条件有效地提高搜索效率和成功率。 相似文献
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由于多频多模GNSS观测数据解算的模糊度具有较高的维数和精度,当采用常规的LLL算法进行模糊度整数估计时,规约耗时显著大于搜索耗时,成为限制高维模糊度解算计算效率的主要因素。针对这一问题,通过分析规约耗时与模糊度维数和精度之间的关系,提出了一种LLL分块处理算法。该算法通过对模糊度方差协方差阵进行分块处理,降低单个规约矩阵的维数,以减少规约耗时,从而提高模糊度解算计算效率。通过两组实测高维模糊度数据对本文提出的分块处理算法进行了效果验证。结果显示,当分块选择合理时,本文提出的算法相对于LLL算法的解算效率分别可提高65.2%和60.2%。 相似文献
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针对差分全球定位系统(DGPS)模糊度解算过程中效率低,搜索慢的问题,对鸡群优化算法(CSO)进行适应性改进,并将改进后的鸡群优化算法(ICSO)应用到整周模糊度的快速解算中,利用卡尔曼滤波求出双差模糊度的浮点解和协方差矩阵,采用Lenstra-Lenstra-Lovasz (LLL)降相关算法对模糊度的浮点解和方差协方差矩阵进行降相关处理,以降低模糊度各分量之间的相关性,在基线长度固定的情况下,利用ICSO搜索整周模糊度的最优解. 采用经典算例进行仿真,仿真结果表明,与已有文献相比在整周模糊度的解算过程中改进的鸡群优化算法能有效提高搜索速度和求解成功率. 相似文献
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附有约束条件的GPS模糊度快速解算 总被引：2，自引：1，他引：1
采用GPS相位观测值进行快速定位时,由于坐标与模糊度参数间的强共线性,造成浮点模糊度最小二乘解的精度很差,整周模糊度难以正确固定。在GPS的实际应用中,可以利用坐标参数与模糊度参数的约束条件,改善浮点模糊度的解算精度,减小整数模糊度的搜索空间。首先给出了这两类约束的通用模型,然后给出了不同情况下约束条件的具体形式,并导出了相应的GPS模糊度快速解算公式。用实例验证了算法的有效性。结果表明,采用约束条件,可排除大量错误的模糊度备选组合,从而提高模糊度的解算效率和成功率。因此,在GPS定位时,应尽可能利用各种约束条件。 相似文献
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整周模糊度快速搜索是GNSS整数最小二乘模糊度估计的关键环节。文中介绍了FP、VB和SE-VB这3种模糊度搜索策略及相应算法,在分析其原理和特点的基础上对比了各类算法的异同,并给出了常规搜索算法的改进策略。分别采用模拟和实测数据对不同搜索策略下算法的执行效率进行了验证和比较。实验结果表明:VB和SE-VB搜索策略均优于FP策略,基于SE-VB策略的AEVZ搜索算法最为高效,其次为M-SE算法和M-VB算法;模拟高维环境下3种算法的搜索效率分别比LAMBDA算法平均快10倍、8倍和3倍,AEVZ算法在实测环境下的搜索效率分别比LAMBDA算法和MLAMBDA算法平均快8倍和5倍;通过对SE-VB策略下MLAMBDA算法计算流程进行优化能够进一步提高搜索性能,其改进后的搜索效率与AEVZ算法相当。 相似文献
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提出一种用于整周模糊度OTF求解的整数白化滤波改进算法。该算法首先对整周模糊度的协方差矩阵进行整数白化滤波处理 ,以降低整周模糊度间的相关性 ,然后构造搜索空间来判定是否需要进行搜索。如果需要 ,则通过搜索来确定变换后的整周模糊度 ;如果不需要 ,则通过直接取整来确定整周模糊度 ,进而得到原始的整周模糊度和基线分量的固定解。初步试验结果显示 ,采用改进方法解算整周模糊度可以提高成功率和解算效率 相似文献
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改进的距离约束最小二乘模糊度搜索算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对短基线最小二乘模糊度搜索算法搜索效率低的缺点,该文提出了一种改善模糊度搜索空间以提高模糊度搜索效率的方法。最小二乘搜索算法通过基线长度范围确定模糊度搜索空间,完成模糊度的搜索和确认。距离约束的短基线模糊度搜索空间是一个空心椭球,各模糊度之间具有相关性,影响模糊度搜索效率。该文通过最小二乘去相关调整方法降低模糊度之间的相关性,减少搜索次数。实验证明,该算法的搜索效率提高了25%以上,且随着基线长度的增加,搜索效率有更多的提升。 相似文献
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本文讨论了一种模糊度估算的优化方法－OMEGA(Opgimal method for estimating GPS ambiguities）方法。该方法基于经典的最小二乘搜索过程，首先通过对改化后观测向量的估算，达到了收缩模糊度搜索空间，加快模糊度正确性验证之目的；然后进行矩阵分解，改进了模糊度残差二次型的计算方法，加快模糊度搜索速度。实算结果表明，该方法较一般最小二乘过程效率提高了60％。 相似文献
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根据GNSS不同频率间整周模糊度的约束关系,提出一种基于多频整周模糊度间关系约束的模糊度新算法(dual-frequency integer relationship constrained ambiguity resolution,FirCAR)。FirCAR可快速动态解算出高高度角卫星的整周模糊度,将已经固定的整周模糊度视为高精度的伪距观测值应用到下一步的浮点解重算中。结合模糊度搜索算法,如LAMBDA,在模糊度搜索方面的高效性,根据重算后的浮点解进一步解算其他未固定的模糊度解。模糊度固定成功后,即可实现OTF(on the fly)快速定位。实测数据表明,FirCAR算法在静态和动态观测条件下,模糊度初始化所用的平均观测历元数分别为1.04和1.10。与常规的模糊度搜索算法的对比试验表明,结合FirCAR算法模糊度固定所用的观测历元数分别减少了39%和18%。 相似文献
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采用方向余弦矩阵描述姿态,建立GPS/陀螺组合姿态确定系统模型,由矩阵Kalman滤波方法解算整周模糊度的浮点解,然后再利用MCLambda方法得到整周模糊度固定解。仿真实验结果表明,附加方向余弦矩阵约束的Kalman滤波方法可以有效地提高整周模糊度浮点解的精度,使得整周模糊度的固定成功率和效率均得到提高,尤其是在GPS观测条件较差的情况下。 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
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在讨论整数可逆模糊度变换对模糊度搜索空间影响及直接取整法成功概率的基础上，结合Kalman滤波技术，提出一种新的GPS动态数据处理快速算法－－基于概率计算的模糊度快速分解技术（Probability Based Fast Ambiguity-resolution Technique,简称PBFAT法）。该算法在取整成功概率大于给定限值时，直接对浮点模糊度取整；若取整概率小于给定的值则进行一定范围的模糊度搜索。试验表明该方法的计算速度高于传统方法，所求的模糊度有一个明确的置信水平。 相似文献
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提出了一种基于实数编码加速遗传算法( RAGA)和模糊度直接计算的GPS变形监测单历元求解新算法.该方法以模糊度函数为适应度评价函数,采用自适应变化率的交叉算子和变异算子对监测点的坐标进行全局最优搜索.当监测点的坐标误差小于某一阈值时,采用直接计算法可固定双差模糊度,实现单历元解算.实例验证该算法具有快速、稳健和可靠等特点,具有一定的实际应用价值. 相似文献
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大范围网络RTK基准站间整周模糊度实时快速解算 总被引：1，自引：0，他引：1
网络RTK是目前实现高精度实时动态定位的重要手段之一,而网络RTK高精度定位的关键问题是基准站间整周模糊度的实时快速准确固定。对于大范围网络RTK,由于基准站间距离的增加,电离层延迟误差、对流层延迟误差和卫星轨道误差相关性降低,导致基准站间整周模糊度不能快速准确地固定,因此本文提出了一种大范围网络RTK基准站间整周模糊度固定算法。该算法首先利用L1、L2载波相位观测值和P1、P2伪距观测值解算基准站间的双差宽巷模糊度;然后采用Saastamoinen模型和Chao映射函数模型相结合解算双差对流层延迟误差,并将双差宽巷模糊度作为L1、L2双差载波相位整周模糊度的约束关系来确定L1、L2双差载波相位整周模糊度;最后采用CORS站的实测数据进行试验,并将本文的试验结果同GAMIT软件的解算结果进行比对,结果表明该算法可以快速准确地实现单历元双差载波相位整周模糊度的固定。 相似文献
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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