基于改进人工鱼群算法的DGPS整周模糊度快速固定
本文选题:DGPS + 整周模糊度 ; 参考:《中国惯性技术学报》2016年05期
【摘要】:为提高DGPS整周模糊度的搜索效率,将改进人工鱼群算法引入模糊度固定解搜索环节。在解算中首先根据GPS双差载波相位观测方程,利用卡尔曼滤波估计模糊度浮点解,针对短基线解算问题,以基线长度为约束确定模糊度搜索范围,进而采用LLL降相关算法对模糊度浮点解作降相关处理,最后利用附加整数约束的改进人工鱼群算法搜索整周模糊度固定解。算例分析结果表明,在与遗传算法的100次对比实验中,改进人工鱼群算法搜索平均用时1.6617 s,比遗传算法缩短2.4987 s,算法搜索速度更快,搜索效率明显提高。算法的模糊度搜索成功率为92%,高出遗传算法9%,搜索成功率得到有效提升。因此,与遗传算法相比,改进人工鱼群算法能够更为快速地得到整周模糊度固定解,且具有更高的搜索效率和成功率。
[Abstract]:In order to improve the searching efficiency of DGPS integer ambiguity, the improved artificial fish swarm algorithm is introduced into the fixed ambiguity solution search. Firstly, according to the GPS double difference carrier phase observation equation, Kalman filter is used to estimate the ambiguity floating-point solution. For the short baseline solution, the ambiguity search range is determined with the baseline length as the constraint. Then the LLL correlation algorithm is used to reduce the ambiguity floating point solution, and the improved artificial fish swarm algorithm with integer constraints is used to search the integer ambiguity fixed solution. The results of numerical examples show that the average search time of improved artificial fish swarm algorithm is 1.6617 s, which is 2.4987 s shorter than that of genetic algorithm. The search speed and efficiency of the improved artificial fish swarm algorithm are higher than that of genetic algorithm. The ambiguity search success rate of the algorithm is 92, which is higher than that of genetic algorithm 9, and the search success rate is improved effectively. Therefore, compared with the genetic algorithm, the improved artificial fish swarm algorithm can obtain the fixed integer ambiguity more quickly, and has higher search efficiency and success rate.
【作者单位】: 火箭军工程大学304教研室;
【基金】:基金项目:国防预研(403050202)
【分类号】:P228.4
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,本文编号:1796279
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