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在卡尔曼滤波的基础上 ,利用高斯变换降低各整周模糊度之间的相关性 ,然后利用遗传算法进行搜索 ,提出了自适应遗传算法 ,改进了搜索效果 ,仿真结果表明 ,自适应遗传算法有更快的搜索速度和更强的鲁棒性
基于遗传算法的整周模糊度解算方法
【摘 要】
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在卡尔曼滤波的基础上 ,利用高斯变换降低各整周模糊度之间的相关性 ,然后利用遗传算法进行搜索 ,提出了自适应遗传算法 ,改进了搜索效果 ,仿真结果表明 ,自适应遗传算法有更快的搜索速度和更强的鲁棒性
【机 构】
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北京航空航天大学电气与自动化学院
【出 处】
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测绘信息与工程
【发表日期】
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2004年03期
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