一种改进的SEVB整数模糊度搜索算法

针对浮点模糊度精度较差时SEVB算法存在搜索耗时较大的问题,提出一种改进的SEVB算法。该算法通过限制初始搜索空间大小和优化计算过程,能够有效减少模糊度搜索候选点个数和不必要的冗余计算,进而提高搜索效率。试验结果分析表明,当浮点模糊度解算精度较低时,改进算法的搜索效率比SEVB算法明显提高,且其搜索耗时不易受模糊度维数及精度的影响,具有更好的稳定性。     

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     

模糊度搜索的优化算法

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％。     

非线性约束下的超短基线模糊度搜索方法

针对超短基线的模糊度固定问题,该文提出了一种改进方法。该方法在长基线非线性约束模型的基础上,采用附加基线长度约束的模糊度搜索模型,该搜索满足基线长度的搜索函数最优解。实验结果表明,该文的算法与无基线约束模型、基线长线性约束模型的LAMBDA方法相比,模糊度成功率明显提高。     

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.      

改进的距离约束最小二乘模糊度搜索算法

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。     

用遗传算法搜索GPS单频单历元整周模糊度

介绍了短基线利用单频单历元双差载波相位定位时模糊度固定的基本理论，探讨了利用遗传算法快速搜索GPS单频单历元整周模糊度的一些理论和实现的方法．提出了用改进的正则化方法改善浮动解来提高搜索成功率的新思路。算例分析表明，在一定的条件下．应用遗传算法搜索整周模糊度成功率高、稳键性较好。     

模糊度解算中不同策略与算法的搜索效率分析

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。     

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。     

在坐标和模糊度域中进行整周模糊度搜索

本文提出了一种基于条件平差理论的整周模糊度搜索方法,整周模糊度搜索可以在坐标域,模糊度域或两者域内进行搜索,此方法能应用坐标和模糊度残差判据,搜索和固定好最佳模糊度整数,在用于静态测量和动态测量《ＫＳＧＳoft》软件中,获得了满意的结果。     

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。     

MLAMBDA: a modified LAMBDA method for integer least-squares estimation

The least-squares ambiguity Decorrelation (LAMBDA) method has been widely used in GNSS for fixing integer ambiguities. It can also solve any integer least squares (ILS) problem arising from other applications. For real time applications with high dimensions, the computational speed is crucial. A modified LAMBDA (MLAMBDA) method is presented. Several strategies are proposed to reduce the computational complexity of the LAMBDA method. Numerical simulations show that MLAMBDA is (much) faster than LAMBDA. The relations between the LAMBDA method and some relevant methods in the information theory literature are pointed out when we introduce its main procedures.     

基于整周模糊度概率特性的有效性检验

准确确定载波相位整周模糊度是快速高精度GPS定位的关键,已有的检验GPS整周模糊度有效性的方法几乎均是基于其为非随机常量建立的,因而都存在一定的缺陷。本文在研究整周模糊度概率特性的基础上,提出一种基于LABMBAD算法的整周模糊度概率分布函数的检验方法。实际演算表明该方法简单有效,统计概念明确。     

回代解算的LAMBDA方法及其搜索空间

基于回代解算的序贯条件最小二乘技术和上三角的Cholesky分解算法,提出求解载波相位模糊度的一种新算法--回代解算的LAMBDA方法.该方法同Teunissen提出的LAMBDA方法相比,有着不同的目标函数和不同的搜索空间.实例试算表明这两种方法有着不同的执行过程,但有着相同的模糊度整数解和相当的搜索效率.     

地基伪卫星单历元三频组合逐级模糊度解算方法

为解决地基定位系统因基站固定导致几何多样性差,难以使用LAMBDA求解整周模糊度的问题.利用自差分双向时间同步原理,将双向观测值构建出消除钟差的公式.消去了时间误差的特性,将其作为双差测量值的替代,与三频模糊度解算(TCAR)算法相结合求解整周模糊度.在伪卫星平台的实验结果表明,能够实现快速单历元整周模糊度解算.     

下三角Cholesky分解的整数高斯变换算法

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。     

Advantage of velocity measurements on instantaneous RTK positioning

Instantaneous real-time kinematic (RTK) techniques are one approach to achieving real-time high-accuracy positioning. The object of this paper is to show the advantage of adding velocity information to instantaneous RTK positioning. In this paper, velocity from Doppler frequency measurements is used to help resolve integer ambiguities in the LAMBDA method. In urban areas, pseudorange measurements can suffer from significant errors due to strong multipath, despite the use of advanced multipath-mitigation techniques. However, Doppler frequency measurements do not deteriorate as much as pseudoranges, because the multipath error on Doppler frequency measurements is only in the range of several centimeters. Our proposed method has been tested by both static and moving users in sub-urban environments. Single-epoch ambiguity fixing performance was improved compared to conventional ambiguity resolution without velocity information.     

FirCAR算法的OTF快速定位方法

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%。     

单频GPS快速定位中病态问题的解法研究

研究只利用少数历元GPS载波相位观测值进行快速定位时的新解法.在分析病态法矩阵结构特性的基础上,基于TIKHONOV正则化原理,提出一种选择正则化矩阵R的新方法,减弱法方程的病态性.与其他方法相比,新方法得到与模糊度准确值更接近的浮动解及其相应的均方误差矩阵.结合LAMBDA方法,用均方误差矩阵代替协方差阵确定模糊度的搜索范围,可准确快速地确定模糊度,最后得到基线向量的解.结合算例,将新解法与最小二乘估计、岭估计和截断奇异值法分别结合LAMBDA方法解算模糊度的结果进行比较分析,展示新解法的效果.