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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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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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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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基于格论的GNSS模糊度解算 总被引：1，自引：1，他引：0
快速、准确地解算整周模糊度是实现GNSS载波相位实时高精度定位的关键,由于模糊度之间的强相关,基于整数最小二乘估计准则时,需要较长的时间才能搜索出最优的整周模糊度向量。为了提高模糊度的搜索效率,本文在扼要介绍格论的理论框架基础上,引入基于格论的模糊度解算方法,通过格基规约来降低模糊度之间的相关性,从而快速搜索出最优的整数模糊度向量。与此同时,将GNSS领域的主要降相关方法统一到格论框架下,探讨了并建议采用Bootstrapping成功率作为格基规约的性能指标之一。最后实验分析了三频多系统长基线相对定位情况下,不同格基规约可获得的性能。 相似文献
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一种改进的LLL模糊度降相关算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对GNSS载波相位精密定位中的整周模糊度解算问题,引入格基规约的思想,基于系统旋转的Householder正交变换对现有的LLL规约算法进行了改进,并将长度规约的比较范围扩大到n维,对规约基向量进行预排序,提出了HE-LLL规约算法。在不同观测时段长度和不同基线长度的情况下,分别从条件数、规约时间、非正交化指标以及正交化列向量长度变化趋势等方面将HE-LLL规约算法与改进前算法的规约效果进行了比较,结果表明,HE-LLL算法大大提高了规约效率,且对正交化列向量的长度具有很好的约束作用。 相似文献
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详细讨论了整数最小二乘法及其降相关平差（Least-squaresAmbiguity Decorrelation Ad-justment)方法的原理及其实际算法，实算证明，LAMBDA方法在进行模糊度搜索解算时，由于其充分顾及了模糊度的整数特性，并在此基础上对模糊度协方差阵进行了降相关处理，从而改善了模糊度的方差域，消除了模糊度广阔差得不连续性，加快了模糊度搜索的速度，提高了定位解的精度。 相似文献
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LAMBDA算法是目前公认求解整周模糊度效果最好的方法,该算法主要包括模糊度去相关处理(Z变换)和整周模糊度搜索,其中Z变换对高度相关的整周模糊度进行降相关处理是LAMBDA算法的核心内容。本文分析了Z变换中迭代法和联合去相关法两种算法的基本原理,并通过实例对两种算法进行了性能评价,实验分析表明两种算法去相关水平相当,迭代次数无明显差异,但矩阵维数越大,去相关效果越有所下降。总体而言,联合去相关效果略高于迭代法。 相似文献
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改进的整周模糊度搜索算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对现有模糊度搜索方法仍不能很好地满足快速定位需求的问题,该文在简要介绍解决最近向量问题的搜索算法基础上,将M-VB搜索算法引入到模糊度的解算中,并对其作了两方面改进。一是优化了该算法执行过程中更新上界的问题,二是提出借助序贯最小二乘平差(Bootstrapped)估计值来确定其搜索空间半径的方法。基于仿真数据和实测GPS数据,分别在降相关和不降相关条件下,将上述改进方法与最小二乘降相关平差(LAMBDA)方法和其修正方法(MLAMBDA)作了对比分析。结果表明,改进的M-VB算法比其他2种方法能更快地固定整数向量,有效地提高了模糊度搜索效率。 相似文献
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GNSS模糊度降相关通过整数变换优化条件方差的排列顺序,提高搜索效率。降相关和条件方差的关系及其评价是关键问题之一。针对这一问题,本文从理论上分析了排序后模糊度降相关与条件方差之间的数值关系,发现降相关性能与条件方差数值序列的平稳性有关,降相关性能越强,条件方差数值序列越平稳。基于这一理论关系,给出了"条件方差平稳度"定义,并将其作为评价降相关性能的指标。通过模拟和实测数据验证,并采用条件方差变化趋势图和搜索时间来定性和定量评价降相关性能,用以判定条件方差平稳度的合理性。试验结果表明,条件方差平稳度可以较精确直观地衡量模糊度的降相关性能。本文定义的指标揭示了模糊度降相关的本质。 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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通过分析基于升序排列和下三角乔列斯基分解的降相关算法的优缺点,提出了一种模糊度降相关新方法。该方法是基于对角线预排序和上三角乔列斯基分解的降相关算法,不仅保证每次乔列斯基分解的降相关程度最高,而且使降相关后的条件方差大致降序排列。在分析当前常用的降相关效果评价指标的基础上,选取条件数和等价相关系数作为新方法降相关效果的评价指标。应用实测数据进行降相关计算得出,与基于升序排列和下三角乔列斯基分解的降相关算法相比,新方法降相关程度更高,迭代次数更少,可以提高整周模糊度解算过程中条件搜索的效率。 相似文献
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下三角Cholesky分解的整数高斯变换算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对全球导航卫星系统(GNSS)载波相位测量中,基于整数最小二乘估计准则解算整周模糊度问题。目前以LAMBDA降相关算法和Lenstra-Lenstra-Lovász(LLL)为代表的规约算法应用最为广泛。由于不同算法采用的模糊度方差-协方差阵的分解方式不同,导致难以合理地进行不同算法性能的比较。该文通过分析LAMBDA算法的降相关特点,从理论上推出基于下三角Cholesky分解多维情形下的整数高斯变换的降相关条件及相应公式,并与分解方式不同的LAMBDA和LLL算法作了对比。实验结果表明,降相关采用的分解方式将会直接影响计算复杂度和解算性能,因此该文推导的整数高斯变换算法便于今后基于下三角Cholesky分解的降相关算法间的合理比较。 相似文献
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GPS模糊度降相关LLL算法的一种改进 总被引：2，自引：0，他引：2
针对LLL(Lenstra,Lenstra,Lovasz algorithm)算法的不足,提出了具有自适应性的整数正交变换算法,并采用此算法和升序排序调整矩阵对LLL算法进行了改进。通过LLL算法和改进的LLL算法对随机模拟的600个对称正定矩阵的模糊度方差-协方差阵和30组实测数据进行处理分析,发现改进的LLL算法能够更有效地降低协方差阵的条件数,减小备选模糊度组合数,更有利于整周模糊度的搜索和解算。 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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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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LAMBDA方法和改进的LAMBDA方法都使用整数矩阵进行降相关,使得变换后的模糊度方差阵更加对角化,但有时变换后的方差阵的对角线元素的数值量级相差很大,使得搜索空间有些扁长,为了避免这些情况的发生,本文提出一种更加理想的新的EES(error ellipse search,误差椭圆搜索)方法来进行整周模糊度的固定。由于实数矩阵可以使降相关达到各种理想的状态,在降相关方面比整数矩阵更有优势,因此EES方法利用实数矩阵进行降相关,搜索每两个模糊度之间的最佳误差椭圆,使得变换后的方差阵对角线元素趋于同一量级,搜索空间更加接近于球形。通过实验表明,随着基线长度的增加,EES方法固定模糊度的成功率远远高于LAMBDA方法,缩短了固定整周模糊度需要的历元数,是一种切实可行有效的固定整周模糊度的方法。 相似文献