混合整数线性模型的最小二乘解及其应用分析

全球卫星导航系统整周模糊度解算最终归结为一个混合整数线性模型的求解问题。给出了求解混合整数线性模型最小二乘解的基本过程和由整体最优搜索准则推导出最小二乘模糊度搜索准则的简化过程,讨论了整数解的验证及其在实际应用中存在的问题。最后结合GPS实测数据的处理结果,分析了降相关变换和ratio检验在模糊度解算过程中所起的作用。     

基于搜索空间构造模糊度搜索方法的可靠性

整周模糊度的正确求解关系到GPS精密定位结果的正确性，搜索法解算整周模糊度的原则是获得目标函数的整数解作为模糊度参数的解，文中分析了各种不同搜索方法构造搜索空间的特性，比较了不同搜索方法对模糊度解算可靠性的影响，即通过搜索，不同的方法能否获得满足目标函数的一组整数解。     

一种单频单历元BDS／GPS组合整周模糊度解算方法

针对单频单历元组合载波相位差分技术(RTK)定位过程中存在的秩亏及模糊度解算病态等问题,提出了一种模糊度降相关的新方法。该方法引入伪距观测值进行辅助解算。首先采用经验分权法对伪距与载波相位观测值分配权重,并通过加权最小二乘法获得整周模糊度浮点解及协方差。然后通过对整周模糊度浮点解的方差-协方差矩阵进行降序排列和剔除病态模糊度。最后利用修正后的浮点解迭代搜索模糊度的整数解。试验结果表明而且可以起到良好的模糊度降相关的效果定位。      

基于格论的GNSS模糊度解算

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。     

基于搜索空间构造模糊度搜索方法的可靠性

整周模糊度的正确求解关系到GPS精密定位结果的正确性,搜索法解算整周模糊度的原则是获得目标函数的整数解作为模糊度参数的解,文中分析了各种不同搜索方法构造搜索空间的特性,比较了不同搜索方法对模糊度解算可靠性的影响,即通过搜索,不同的方法能否获得满足目标函数的一组整数解.     

整周模糊度整数变换前后LAMBDA方法的执行结果比较

首先介绍了求取模糊度整数解的整数最小二乘方法的基本原理和LAMBDA方法，然后讨论了降相关的可容许整数变换对于LAMBDA方法求取双差模糊度整数解的影响。通过一个短基线的实例计算发现：对原始的双差模糊度进行降相关的可容许整数变换，不仅可提高模糊度整数解的准确性，而且还能提高模糊度的求取速度。     

顾及基线先验信息的GPS模糊度快速解算

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。     

基于LAMBDA方法的模糊度解算研究

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。     

利用改进遗传算法求解整周模糊度

本文首先通过整数高斯变换,降低了各整周模糊度分量之间的相关性,并在此基础上提出了均匀设计与遗传算法相结合的方法进行整周模糊度搜索,最后进行了基线解算实验。解算结果表明,该算法用于模糊度求解极大提高了搜索效率。     

Householder正交变换在模糊度降相关算法中的应用

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。     

三种GNSS模糊度解算方法性能的对比分析

探讨了三种GNSS模糊度解算方法,对三种模糊度解算方法的规约时间、搜索时间、总体时间和条件数进行了比对分析。通过多次不同维度的模拟数据和实测数据实验,验证了排序QR分解算法在模糊度解算过程中总体最优,原因在于排序QR分解算法在降相关过程中对条件方差进行了升序排列,用较少的降相关过程获得了一个更有利于搜索的降相关矩阵;LLL算法的规约性能不稳定,取决于数据结构;LAMBDA算法在本文模拟实验中总体性能相对较差,与降相关矩阵的分解方式有关,实测实验中搜索性能较差的原因在于条件方差的排序不稳定。     

基于ICSO的DGPS整周模糊度的求解方法

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.      

改进的GPS模糊度降相关LLL算法

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。     

附有基线长度约束的模糊度快速解算方法

在超短基线数据处理中,基线长度可以通过钢尺精确测量,把基线长度作为约束条件,提出了一种附有基线长度约束的快速解算模糊度的搜索新方法.根据双差观测方程得出模糊度浮点解,在浮点解周围建立模糊度搜索空间,利用基线长度约束条件搜索模糊度整数解,进而快速确定基线解.通过一个算例展示该方法的效果.     

一种用于GPS整周模糊度OTF求解的整数白化滤波改进算法

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     

单频GPS动态定位中整周模糊度的一种快速解算方法

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。     

单频GPS动态定位中整周模糊度的一种快速解算方法

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.     

改进的整周模糊度搜索算法

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。     

误差椭圆搜索法EES固定GNSS整周模糊度

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。     

改进的遗传算法在GPS基线解算上的研究

遗传算法(GA)处理数值优化计算问题具有的简单通用、并行、稳健等特点,因此应用于高精度GPS定位的基线解算过程。针对双差模糊度的整数域和基线向量的实数域解的特性,进行了GA算法改进,包括实数编码的改进、遗传算子及其控制参数等算法设计,提出了基于非线性最小二乘准则的GPS相对定位同步解算基线向量和双差模糊度的优化搜索新方法,避免了分步解算模糊度中对浮点解的依赖性,首次实现了大范围、高精度、整数实数不同域上的同步求解,提高了GPS相对定位的稳定性,也体现了遗传算法的优越性。算例表明改进的实数编码遗传算法对同步解算GPS相对定位是可行有效的。