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摘要:
针对差分全球定位系统(DG PS)模糊度解算过程中效率低,搜索慢的问题,对鸡群优化算法(CSO)进行适应性改进,并将改进后的鸡群优化算法(ICSO)应用到整周模糊度的快速解算中,利用卡尔曼滤波求出双差模糊度的浮点解和协方差矩阵,采用Lenstra-Len-stra-Lovasz(LLL)降相关算法对模糊度的浮点解和方差协方差矩阵进行降相关处理,以降低模糊度各分量之间的相关性,在基线长度固定的情况下,利用ICSO搜索整周模糊度的最优解.采用经典算例进行仿真,仿真结果表明,与已有文献相比在整周模糊度的解算过程中改进的鸡群优化算法能有效提高搜索速度和求解成功率.
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文献信息
篇名 基于ICSO的DGPS整周模糊度的求解方法
来源期刊 全球定位系统 学科 地球科学
关键词 差分全球定位系统 改进鸡群优化算法 整周模糊度 卡尔曼滤波 降相关算法
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目 GNSS 应用技术
研究方向 页码范围 41-47,62
页数 8页 分类号 P228.4
字数 6256字 语种 中文
DOI 10.13442/j.gnss.1008-9268.2020.03.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄采伦 湖南科技大学信息与电气工程学院 43 315 10.0 16.0
2 欧阳利 湖南科技大学信息与电气工程学院 1 0 0.0 0.0
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差分全球定位系统
改进鸡群优化算法
整周模糊度
卡尔曼滤波
降相关算法
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全球定位系统
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