【摘 要】
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整周模糊度的高效解算是GNSS高精度数据处理中的关键,基于格论进行GNSS模糊度估计时需要通过格基规约来实现最优整周模糊度向量的快速搜索。针对高维情况下常规LLL规约算法辅助整周模糊度解算存在规约耗时较长和规约性能有限的问题,引入最小列旋转QR分解技术对基向量进行预排序,采用延后尺度规约和部分尺度规约来减少规约过程中的冗余尺度规约,以改善LLL算法的执行效果。分别通过模拟和实测数据进行实验,结果表
【机 构】
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信息工程大学地理空间信息学院,61287部队
【基金项目】
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国家自然科学基金（41674019）,国家重点研发计划（2016YFB0501701）
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整周模糊度的高效解算是GNSS高精度数据处理中的关键,基于格论进行GNSS模糊度估计时需要通过格基规约来实现最优整周模糊度向量的快速搜索。针对高维情况下常规LLL规约算法辅助整周模糊度解算存在规约耗时较长和规约性能有限的问题,引入最小列旋转QR分解技术对基向量进行预排序,采用延后尺度规约和部分尺度规约来减少规约过程中的冗余尺度规约,以改善LLL算法的执行效果。分别通过模拟和实测数据进行实验,结果表明:改进后的LLL算法可以明显降低格基规约耗时,实测环境下其规约效率相比于传统方法提高了约10倍,且能够
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