一种基于模糊聚类分析的新型RAIM算法

• 作者: 党亚民 刘一 张龙平 施闯 秘金钟 谷守周
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 完备性 接收机自主完备性监测 模糊c均值 单点定位
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 基础研究
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: P228.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2018.10.001

摘要

针对接收机自主完备性监测(RAIM)中多粗差的探测识别难题,该文在研究了模糊聚类分析原理和特点的基础上,利用QR检校法构建单点定位的全设计矩阵,提出了基于模糊c均值(FCM)的模糊聚类分析的新型RAIM算法,以实际观测数据对比分析了硬聚类分析和模糊聚类分析在单个粗差和两个粗差下的探测识别性能.由试验结果可知,该文方法可有效实现多个粗差的探测识别问题,解决了单点定位中的质量控制问题,可有效保障单点定位结果的可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秘金钟		131	1550	22.0	33.0
2	党亚民		184	1507	20.0	30.0
4	施闯	武汉大学卫星导航定位技术研究中心	62	668	14.0	24.0
5	谷守周	武汉大学卫星导航定位技术研究中心	50	263	8.0	14.0
9	张龙平		13	54	5.0	6.0
15	刘一		8	15	2.0	3.0