【摘要】：常用的降相關(guān)算法評價方法(包括條件數(shù)、降相關(guān)系數(shù)和候選值個數(shù))都不能對降相關(guān)算法作全面評估,因此,基于算法的時間效率(包括降相關(guān)時間效率和搜索時間效率)對降相關(guān)算法作綜合對比分析。利用仿真和實測數(shù)據(jù)對3種主流的降相關(guān)算法進(jìn)行時間效率評價,實驗表明,整數(shù)Gauss算法效率最好,雙Cholesky算法次之,LLL-IGS效果最差。
[Abstract]:The commonly used evaluation methods (including condition number, reduced correlation coefficient and number of candidate values) can not make a comprehensive evaluation of the algorithm. Based on the algorithm's time efficiency (including the time efficiency of reducing correlation and searching time efficiency), this paper makes a comprehensive comparative analysis on the algorithm of reducing correlation. The time efficiency of the three main algorithms is evaluated by using the simulated and measured data. The experimental results show that the integer Gauss algorithm is the best, and the double Cholesky algorithm is the worst.
【作者單位】： 武漢大學(xué)GNSS研究中心;武漢大學(xué)電子信息學(xué)院;福建工程學(xué)院福建省汽車電子與電驅(qū)動技術(shù)重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61273053) 福建省重大專題(2013HZ0002-1) 福建省自然科學(xué)基金(2013J01215)~~
【分類號】：P228.4

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3 張U，

本文編號：2146973