三种GNSS模糊度解算方法性能的对比分析

探讨了三种GNSS模糊度解算方法,对三种模糊度解算方法的规约时间、搜索时间、总体时间和条件数进行了比对分析。通过多次不同维度的模拟数据和实测数据实验,验证了排序QR分解算法在模糊度解算过程中总体最优,原因在于排序QR分解算法在降相关过程中对条件方差进行了升序排列,用较少的降相关过程获得了一个更有利于搜索的降相关矩阵;LLL算法的规约性能不稳定,取决于数据结构;LAMBDA算法在本文模拟实验中总体性能相对较差,与降相关矩阵的分解方式有关,实测实验中搜索性能较差的原因在于条件方差的排序不稳定。

一个新的GNSS模糊度估计类

介绍了一类新的GNSS模糊度估计。因为该类遵循移去 恢复原理 ,称之为整数等变估计类。本文将说明整数等变估计类较整数估计类和线性无偏估计类的范围要大 ,同时给出一个相当有用的整数等变估计类的表达式。这个表达式揭示了整数等变估计类的结构 ,并显示该表达式如何在浮点解的基础上实现整数等变估计。