基于实数编码自适应遗传算法的整周模糊度快速解算

发布时间：2018-04-18 20:46

  本文选题：整周模糊度 + 卡尔曼滤波　； 参考：《航天控制》2017年03期

【摘要】：针对整周模糊度解算中实时性不强的问题,提出了一种基于实数编码的自适应遗传算法。首先利用卡尔曼滤波求解整周模糊度的浮点解,然后采用排序和多次(逆)双乔里斯基分解对浮点解及其协方差阵进行降相关处理,降低整周模糊度各分量之间的相关性,最后利用已知基线确定模糊度搜索空间,基于实数编码,将自适应遗传算法应用在整周模糊度的搜索解算过程中,求得整周模糊度的最优解。仿真结果表明,本文算法与Lambda算法相比,耗时更少;与简单遗传算法相比,具有更强的收敛能力,是一种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.
【作者单位】： 暨南大学信息科学技术学院;
【基金】：广东省科技计划资助项目(2015B090910001) 广州市科技计划资助项目(201604010007)
【分类号】：P228.4;TP18

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本文编号：1770017