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一种基于模糊聚类分析的新型RAIM算法北大核心CSCD
引用本文:谷守周,刘一,施闯,秘金钟,党亚民,张龙平.一种基于模糊聚类分析的新型RAIM算法北大核心CSCD[J].测绘科学,2018(10):1-6.
作者姓名:谷守周  刘一  施闯  秘金钟  党亚民  张龙平
作者单位:1.武汉大学卫星导航定位技术研究中心430079;2.中国测绘科学研究院100830;3.山东科技大学测绘科学与工程学院266590;
基金项目:国家重点研发计划课题项目(2016YFB0501801;2016YFB0502105;2016YFB0501405);全球连续监测评估系统项目(GFZX0301040308-06);国家基础测绘科技项目(2017KJ0205);中国测绘科学研究院基本科研业务费项目(7771730;7771707;7771717)
摘    要:针对接收机自主完备性监测(RAIM)中多粗差的探测识别难题,该文在研究了模糊聚类分析原理和特点的基础上,利用QR检校法构建单点定位的全设计矩阵,提出了基于模糊c均值(FCM)的模糊聚类分析的新型RAIM算法,以实际观测数据对比分析了硬聚类分析和模糊聚类分析在单个粗差和两个粗差下的探测识别性能。由试验结果可知,该文方法可有效实现多个粗差的探测识别问题,解决了单点定位中的质量控制问题,可有效保障单点定位结果的可靠性。

关 键 词:完备性  接收机自主完备性监测  模糊c均值  单点定位
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