GPS双差分模糊度的整数估计的LAMBDA实现方法详细资料概述

　　高精度相对GPS定位是基于非常精确的载波相位测量。为了在短时间内获得高精度的结果，必须利用模糊度的整数性质。本文回顾了基于双差分GPS观测模型的参数估计的全过程，重点讨论了GPS双差分模糊度的整数估计。

　　LAMBDA方法将用于整数估计。λ代表最小二乘模糊去相关调整。通过Z-变换，在整数估计之前对歧义进行去相关。然后，整数最小化问题通过椭圆区域上的离散搜索（模糊搜索椭球）来攻击。

　　椭球的形状和方向由歧义的方差协方差矩阵支配。去相关实现了一个非常球状的椭球体。它可以非常巧妙地进行搜索。椭球的大小可以在使用体积函数的搜索之前被控制。体积给出椭球中包含的候选数的指示。只有少数候选人的请求可以作出，这使得能够直接实施的搜索。有限数量的候选将被输出，其中一个是对模糊向量的整数最小二乘估计。

　　LAMBDA方法基于燕麦模糊度及其方差协方差矩阵提供模糊度的整数最小二乘估计。由此，可以计算固定的解。通过去相关，可以快速、有效地进行整数估计。总过程通常需要30毫秒或更少的48 6 66 MHz PC的基线12含糊不清。

　　该方法已在_1，在_8、9_和_10，给出了用LAMBDA方法进行快速定位的初步结果。给出了该方法的详细描述，以及在形式化的Matlab符号中的算法〔7〕。

　　高精度相对GPS定位是基于非常精确的载波相位测量。为了在短时间内获得高精度的结果，必须利用模糊度的整数性质。本文回顾了基于双差分GPS观测模型的参数估计的全过程，重点讨论了GPS双差分模糊度的整数估计。

　　LAMBDA方法将用于整数估计。λ代表最小二乘模糊去相关调整。通过Z-变换，在整数估计之前对歧义进行去相关。然后，整数最小化问题通过椭圆区域上的离散搜索（模糊搜索椭球）来攻击。

　　椭球的形状和方向由歧义的方差协方差矩阵支配。去相关实现了一个非常球状的椭球体。它可以非常巧妙地进行搜索。椭球的大小可以在使用体积函数的搜索之前被控制。体积给出椭球中包含的候选数的指示。只有少数候选人的请求可以作出，这使得能够直接实施的搜索。有限数量的候选将被输出，其中一个是对模糊向量的整数最小二乘估计。

　　LAMBDA方法基于燕麦模糊度及其方差协方差矩阵提供模糊度的整数最小二乘估计。由此，可以计算固定的解。通过去相关，可以快速、有效地进行整数估计。总过程通常需要30毫秒或更少的48 6 66 MHz PC的基线12含糊不清。

　　该方法已在_1，在_8、9_和_10，给出了用LAMBDA方法进行快速定位的初步结果。给出了该方法的详细描述，以及在形式化的Matlab符号中的算法〔7〕。