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改進(jìn)LAMBDA算法實現(xiàn)GPS整周模糊度快速解算

發(fā)布時間:2019-11-27 06:36
【摘要】:針對LAMBDA算法在實時解算GPS整周模糊度過程中存在模糊度浮點解偏差大、搜索范圍大的缺點,采用Tikhonov正則化改進(jìn)LAMBDA算法,對寬巷雙差觀測方程和L1雙差觀測方程中未知參數(shù)的系數(shù)矩陣進(jìn)行奇異值(USV)分解,用分解后的協(xié)方差矩陣替換經(jīng)典LAMBDA算法的協(xié)方差矩陣進(jìn)行整周模糊度的搜索,該算法提高了模糊度浮點解的精度,縮小了模糊度的搜索范圍.為了驗證本文算法的正確性,對實測GPS基線觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行了實驗分析.結(jié)果表明:改進(jìn)后的LAMBDA算法模糊度浮點解精度顯著提高,改進(jìn)后的LAMBDA算法模糊度固定成功率可以達(dá)到100%,可以無需初始化時間即可固定模糊度整數(shù)解,快速實現(xiàn)厘米級定位.
【圖文】:

浮點,模糊度


第8期王建敏,等:改進(jìn)LAMBDA算法實現(xiàn)GPS整周模糊度實時快速解算遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)網(wǎng)址:http://202.199.224.158/http://xuebao.lntu.edu.cn/843糊度模點解偏浮值差(b)改進(jìn)LAMBDA算法圖11km模糊度浮點解偏差Fig.1deviationof1kmambiguityfloatingpointsolution圖210km模糊度浮點解偏差Fig.2deviationof10kmambiguityfloatingpointsolution根據(jù)圖1和圖2的L1雙差模糊度浮點解偏差可以看出,LAMBDA算法需要上百個歷元才能使模糊度浮點解偏差縮小到一周以內(nèi),而改進(jìn)后的LAMBDA算法第一個歷元就可以把模糊度浮點解偏差縮小到一周以內(nèi).同時,給出兩條基線兩種算法的模糊度浮點解偏差的統(tǒng)計結(jié)果,見表1和表2,根據(jù)表1和表2的統(tǒng)計結(jié)果也可以看出,兩條基線改進(jìn)后的LAMBDA算法解算出的模糊度浮點解在方差和均值兩項統(tǒng)計值上均有明顯減小,說明改進(jìn)后的LAMBDA算法明顯提高了模糊度浮點解的精度.表11km基線模糊度浮點解整體偏差Tab.1overalldeviationof1kmbaselineambiguitysolution統(tǒng)計值LAMBDA算法改進(jìn)LAMBDA算法方差8.010.126均值1.900.157表210km基線模糊度浮點解整體偏差Tab.2overalldeviationof10kmbaselineambiguitysolution統(tǒng)計值LAMBDA算法改進(jìn)LAMBDA算法方差7.690.244均值3.220.141下邊給出LAMBDA算法和改進(jìn)后的LAMBDA算法L1雙差模糊度固定以后的結(jié)果,1km基線仍以2號衛(wèi)星為例,其正確的L1雙差模糊度整數(shù)解為3,10km基線仍以12衛(wèi)星為例,其正確的L1雙差模糊度整數(shù)解為4,見圖3和圖4.

固定解,模糊度,浮點


第8期王建敏,,等:改進(jìn)LAMBDA算法實現(xiàn)GPS整周模糊度實時快速解算遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)網(wǎng)址:http://202.199.224.158/http://xuebao.lntu.edu.cn/843糊度模點解偏浮值差(b)改進(jìn)LAMBDA算法圖11km模糊度浮點解偏差Fig.1deviationof1kmambiguityfloatingpointsolution圖210km模糊度浮點解偏差Fig.2deviationof10kmambiguityfloatingpointsolution根據(jù)圖1和圖2的L1雙差模糊度浮點解偏差可以看出,LAMBDA算法需要上百個歷元才能使模糊度浮點解偏差縮小到一周以內(nèi),而改進(jìn)后的LAMBDA算法第一個歷元就可以把模糊度浮點解偏差縮小到一周以內(nèi).同時,給出兩條基線兩種算法的模糊度浮點解偏差的統(tǒng)計結(jié)果,見表1和表2,根據(jù)表1和表2的統(tǒng)計結(jié)果也可以看出,兩條基線改進(jìn)后的LAMBDA算法解算出的模糊度浮點解在方差和均值兩項統(tǒng)計值上均有明顯減小,說明改進(jìn)后的LAMBDA算法明顯提高了模糊度浮點解的精度.表11km基線模糊度浮點解整體偏差Tab.1overalldeviationof1kmbaselineambiguitysolution統(tǒng)計值LAMBDA算法改進(jìn)LAMBDA算法方差8.010.126均值1.900.157表210km基線模糊度浮點解整體偏差Tab.2overalldeviationof10kmbaselineambiguitysolution統(tǒng)計值LAMBDA算法改進(jìn)LAMBDA算法方差7.690.244均值3.220.141下邊給出LAMBDA算法和改進(jìn)后的LAMBDA算法L1雙差模糊度固定以后的結(jié)果,1km基線仍以2號衛(wèi)星為例,其正確的L1雙差模糊度整數(shù)解為3,10km基線仍以12衛(wèi)星為例,其正確的L1雙差模糊度整數(shù)解為4,見圖3和圖4.

【相似文獻(xiàn)】

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7 祝會忠;網(wǎng)絡(luò)RTK整周模糊度快速解算[D];遼寧工程技術(shù)大學(xué);2008年

8 樊文靜;高精度GPS數(shù)據(jù)處理及整周模糊度搜索算法的研究[D];長安大學(xué);2011年

9 劉永彪;基于GPS雙天線的定向研究[D];南昌大學(xué);2011年

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本文編號:2566500

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