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。