改进的PSO与ACO混合搜索GNSS整周模糊度算法

针对蚁群传统算法在计算GNSS整周模糊度过程中由于缺少初始信息素而产生搜索效率低下问题,提出改进的粒子群(PSO)与蚁群(ACO)混合搜索GNSS整周模糊度算法。在搜索初期,由于改进粒子群算法具备收敛速度快的优势,进行粗搜索获取次优解,并以此来初始化改进蚁群算法的信息素分布,最后完成整周模糊度的细搜索。基于经典算例和实测GPS/BDS数据进行了仿真对比实验,结果表明,改进的混合算法比单算法可以更快地收敛于最优解,搜索效率要明显优于LAMBDA算法,且解算的基线精度可以控制在3 mm以内(RMS),有效性和可靠性得到了较好的验证。