[发明专利]一种基于实数编码自适应遗传算法的整周模糊度快速获取方法

权利要求书

1.一种基于实数编码自适应遗传算法的整周模糊度快速获取方法，其特征在于，所述的整周模糊度快速获取方法包括下列步骤：

S1、由载波相位观测数据，建立载波相位双差观测方程；

设t时刻，k,i两接收机观测了j,o两颗卫星，则载波相位双差观测方程为：

式中为双差载波相位观测量，为双差整周模糊度，λ为载波波长，R(t)为卫星到接收机的距离，V(t)为残差向量；

S2、将上述载波相位双差观测方程线性化，利用卡尔曼滤波获取整周模糊度的浮点解和相应的协方差阵；

建立常加速度模型下的卡尔曼滤波器，其状态方程和量测方程分别为：

X_k＝Φ_k,k-1X_k-1+Γ_k-1W_k-1(2)

Z_k＝H_kX_k+V_k(3)

式中，X_K为包含接收机位置参数和双差模糊度的状态向量，Φ_k,k-1为状态转移矩阵，Г_K为系统噪声矩阵，Z_K为双差模式下的观测值向量，H_K为量测矩阵，V_k为观测噪声；

当有t个历元j+1颗卫星时，估计参数的协方差矩阵为：

Q＝σ²(H^TM^-1H)^-1(4)

式中，σ为估计参数的单位权均方差，M为载波相位双差观测量的权矩阵；

在求得的模糊度浮点解的基础上，通过搜索使下面的目标函数最小来求得整周模糊度的固定解N:

J(N)=min[(N-N^)TQ(N-N^)]---(5)]]>

S3、利用已知基线长度作为约束条件，确定整周模糊度的搜索范围；

对于长度为L的基线，每个双差整周模糊度Nn(n＝1,2,...,j)的取值范围都在以浮点解为中心的L米基线范围内，即:

-L/λ≤N_n≤L/λ(6)

其中λ为L1载波波长；

S4、利用改进Cholesky分解法对步骤S2得出的浮点解及协方差阵进行降相关处理；

通过多次连续执行改进的上三角Cholesky分解和下三角Cholesky分解实现连续降相关的目的，在进行Cholesky分解之前，先对模糊度协方差矩阵的对角线元素进行排序，由最终的转换矩阵Z，可以得到变换后的模糊度协方差阵Q_Z和模糊度浮点解

Qz=ZQZT,N^z=ZN^---(7)]]>

由式(5)和式(7)可以得到降相关后的目标函数式(8)：

G(N)=min[(N-N^z)TQz-1(N-N^z)]---(8)]]>

S5、根据目标函数确定适应度函数，确定IAGA算法中的各个运行参数，将问题进行实数编码，最后利用IAGA算法搜索得到整周模糊度的最优解。