本文選題：整周模糊度 + 卡爾曼濾波　； 參考：《航天控制》2017年03期

【摘要】：針對整周模糊度解算中實時性不強的問題,提出了一種基于實數(shù)編碼的自適應遺傳算法。首先利用卡爾曼濾波求解整周模糊度的浮點解,然后采用排序和多次(逆)雙喬里斯基分解對浮點解及其協(xié)方差陣進行降相關處理,降低整周模糊度各分量之間的相關性,最后利用已知基線確定模糊度搜索空間,基于實數(shù)編碼,將自適應遺傳算法應用在整周模糊度的搜索解算過程中,求得整周模糊度的最優(yōu)解。仿真結(jié)果表明,本文算法與Lambda算法相比,耗時更少;與簡單遺傳算法相比,具有更強的收斂能力,是一種高效的整周模糊度快速解算方法。
[Abstract]:An adaptive genetic algorithm based on real number coding is proposed to solve the problem of poor real-time performance in integer ambiguity resolution.Firstly, Kalman filter is used to solve the floating-point solution of the integer ambiguity, and then the floating-point solution and its covariance matrix are reduced by sorting and multiple (inverse) double Choriusky decomposition to reduce the correlation between the components of the integer ambiguity.Finally, the fuzzy search space is determined by the known baseline. Based on the real number coding, the adaptive genetic algorithm is applied to the whole cycle ambiguity search and the optimal solution of the integer ambiguity is obtained.The simulation results show that the proposed algorithm takes less time than the Lambda algorithm, and has a stronger convergence ability than the simple genetic algorithm. It is an efficient method for fast integer ambiguity resolution.
【作者單位】： 暨南大學信息科學技術學院;
【基金】：廣東省科技計劃資助項目(2015B090910001) 廣州市科技計劃資助項目(201604010007)
【分類號】：P228.4;TP18

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本文編號：1770017