基于免疫遺傳算法解算GPS病態(tài)方程.pdf

1、在GPS高精度快速動態(tài)定位中,方程病態(tài)性是普遍存在的。由于其病態(tài)性,利用最小二乘估計得到的整周模糊度值與真值相差較遠,從而不利于模糊度的固定。常用處理病態(tài)性的方法有嶺估計法、截斷奇異值法及遺傳算法。但是嶺估計中嶺參數(shù)選取比較麻煩,截斷奇異值法中,截斷位置具有主觀性。遺傳算法是采用擬合法求解方程參數(shù),避免了法方程的求逆過程,將GPS病態(tài)問題轉(zhuǎn)化為一個函數(shù)優(yōu)化問題。本文在利用基本遺傳算法的基礎(chǔ)上,提出一種改進的遺傳算法-免疫遺傳算法。即將免

2、疫機制引入到遺傳算法中,然后應(yīng)用改進的算法求解GPS病態(tài)方程,并應(yīng)用算例證明了這種方法是可行的。本文的主要研究包括以下四個方面:
　　 (1)針對GPS病態(tài)問題,應(yīng)用嶺估計法、截斷奇異值法和遺傳算法進行解算,通過對實驗結(jié)果分析比較得到,遺傳算法相對其他方法來講,解算結(jié)果更接近于真值,這種算法更有優(yōu)越性。
　　 (2)針對遺傳算法在解決問題時易于出現(xiàn)的問題,引入免疫遺傳算法。在介紹分析了免疫遺傳算法的原理及各種特性后,提出

3、一種改進的免疫遺傳算法,即基于疫苗接種的免疫遺傳算法。
　　 (3)針對GPS方程解的特點,同時為了更有效的利用這種方法解算GPS病態(tài)方程,對基于疫苗接種的免疫遺傳算法中遺傳算子和免疫算子進行合適的選擇。通過幾種常用測試函數(shù)的測試證明,改進的算法有更好的搜索能力。然后對GPS實測數(shù)據(jù)進行處理分析。實驗表明,該方法是有效可行的。
　　 (4)基于疫苗接種的免疫遺傳算法解算GPS病態(tài)方程,克服了法矩陣的病態(tài)性的影響,得到的參