[发明专利]一种改进的整周模糊度搜索方法

摘要

本发明公开了一种改进的整周模糊度搜索方法，涉及卫星导航定位技术领域。本发明针对现有SEVB算法在浮点模糊度解精度较差时存在的搜索耗时较大问题，改进算法通过限制初始搜索空间大小和优化计算过程，能够有效减少模糊度搜索候选点个数和不必要的冗余计算，进而减小搜索耗时，提高模糊度的解算效率；相比于SEVB算法，改进算法在低精度、高维模糊度的搜索方面具有更为明显的效率优势，而且可以整体上保证模糊度解算效率相对更加稳定可靠。

主权项

一种改进的整周模糊度搜索方法，其特征在于，包括：步骤1：根据地面接收机接收到的数据确定原始的模糊度浮点解和原始方差协方差阵，假定和分别为对原始的模糊度浮点解和原始方差协方差阵进行整数变换后的模糊度浮点解和方差协方差阵，根据整数最小二乘估计准则可以得到目标函数为：min(z^-z)TQz^z^-1(z^-z),z∈Zn]]>其中，z为模糊度最优整数解；且对矩阵进行Cholesky分解得：Qz^z^=L‾TD‾L‾]]>其中，为单位下三角矩阵，为对角矩阵；步骤2：假设步骤1中目标函数对应的搜索空间大小为χ2，则有：F(z)=(z^-z)TL‾-1D‾-1L‾-T(z^-z)≤χ2]]>定义序贯条件估值代入上式得到：F(z)=(z-z‾)TD‾-1(z-z‾)=(z1-z‾1)2d‾1+(z2-z‾2)2d‾2+...+(zn-z‾n)2d‾n≤χ2]]>其中，为矩阵的主对角线元素，另有：z‾n=z^n,]]>z‾i=z^i+Σj=i+1n(zj-z‾j)l‾ji,i=n-1,n-2,...,1]]>其中，为zi的条件估值；步骤3：在第一次搜索前首先计算出一个较合适的初始搜索空间则由步骤2的前两式推导出改进的整周模糊度搜索公式，利用改进的整周模糊度搜索公式进行整周模糊度搜索，得到定位结果；所述改进的整周模糊度搜索公式如下所示：(zn-z‾n)2≤d‾n·χ2(zn-1-z‾n-1)2≤d‾n-1·[χ2-(zn-z‾n)2/d‾n]...(z1-z‾1)2≤d‾1·[χ2-Σj=2n(zj-z‾j)2/d‾j]]]>其中，从i＝n处开始，改进的整周模糊度搜索算法采用深度优先的方法逐层搜索，每一层内的搜索区间大小取决于搜索空间χ2以及该层对应的条件方差di。