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改進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)進行了實驗分析.結果表明:改進后的LAMBDA算法模糊度浮點解精度顯著提高,改進后的LAMBDA算法模糊度固定成功率可以達到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LAMBDA算法實現(xiàn)GPS整周模糊度實時快速解算遼寧工程技術大學學報(自然科學版)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,而改進后的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.同時,給出兩條基線兩種算法的模糊度浮點解偏差的統(tǒng)計結果,見表1和表2,根據(jù)表1和表2的統(tǒng)計結果也可以看出,兩條基線改進后的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LAMBDA算法方差7.690.244均值3.220.141下邊給出LAMBDA算法和改進后的LAMBDA算法L1雙差模糊度固定以后的結果,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LAMBDA算法實現(xiàn)GPS整周模糊度實時快速解算遼寧工程技術大學學報(自然科學版)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,而改進后的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.同時,給出兩條基線兩種算法的模糊度浮點解偏差的統(tǒng)計結果,見表1和表2,根據(jù)表1和表2的統(tǒng)計結果也可以看出,兩條基線改進后的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LAMBDA算法方差7.690.244均值3.220.141下邊給出LAMBDA算法和改進后的LAMBDA算法L1雙差模糊度固定以后的結果,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.

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本文編號:2566500

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