探討了三種GNSS模糊度解算方法,對三種模糊度解算方法的規(guī)約時間、搜索時間、總體時間和條件數進行了比對分析。通過多次不同維度的模擬數據和實測數據實驗,驗證了排序QR分解算法在模糊度解算過程中總體最優(yōu),原因在于排序QR分解算法在降相關過程中對條件方差進行了升序排列,用較少的降相關過程獲得了一個更有利于搜索的降相關矩陣;LLL算法的規(guī)約性能不穩(wěn)定,取決于數據結構;LAMBDA算法在本文模擬實驗中總體性能相對較差,與降相關矩陣的分解方式有關,實測實驗中搜索性能較差的原因在于條件方差的排序不穩(wěn)定。

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【文章目錄】：
1 引言
2 基本原理
    2.1 LLL規(guī)約算法
    2.2 LAMBDA算法
    2.3 排序QR分解算法
3 評價指標
4 實驗與分析
    4.1 模擬數據實驗
    4.2 實測數據實驗
5 結論



本文編號：4051233