Lambda 算法是 Hea 的新版本

9.4小波反变换及小波容许条件 下述定理给出了连续小波反变换的公式及反变换存在的条件。 定理 9.2 设 )()(),( 2 RLttx  ，记 )( 为 )(t 的傅里叶变换，若       0 2 )( c 则 )(tx 可由其小波变换 ),( baW Tx 来恢复，即 dadbtbaW Ta c tx bax )(),( 1 )( , 0 2        (9.4.1) 证明：设 )()( 1 txtx  ， )()(2 tttx   ,则 )()(),( 21 txtxtx  )()()(),( a bt a 1 dt a bt tt a 1 baW T 2x       将它们分别代入（9.3.8）式的两边，再令 tt  ，于是有 dadbtbaW Ta c tx bax )(),( 1 )( , 0 2        于是定理得证。 在定理 9.1和定理 9.2中，结论的成立都是以 c <为前提条件的。（9.3.9）式又称为 “容许条件（admissibility condition）。该容许条件含有多层的意思： 1. 并不是时域的任一函数 )()( 2 RLt  都可以充当小波。其可以作为小波的必要条件 是其傅里叶变换满足该容许条件；

6.1 滤波器组的基本概念 一个滤波器组是指一组滤波器，它们有着共同的输入，或有着共同的输出，如图 6.1.1 所示。 图 6.1.1 滤波器组示意图，（a）分析滤波器组，（b）综合滤波器组。 假定滤波器 )(0 zH ， )(1 zH ，…， )(1 zH M  的频率特性如图 6.1.2（a）所示， )(nx 通过这 些滤波器后，得到的 )(0 nx ， )(1 nx ，…， )(1 nxM  将是 )(nx 的一个个子带信号，它们的 频谱相互之间没有交叠。若 )(0 zH ， )(1 zH ，…， )(1 zH M  的频率特性如图 6.1.2（b）所 示，那么， )(0 nx ， )(1 nx ，…， )(1 nxM  的频谱相互之间将有少许的混迭。由于 )(0 zH ， )(1 zH ，…， )(1 zH M  的作用是将 )(nx 作子带分解，因此我们称它们为分析滤波器组。 将一个信号分解成许多子信号是信号处理中常用的方法。例如，若图6.1.1中的 2M ， 那么，在图 6.1.2中， )(0 zH 的频率特性将分别占据 2 ~0  和   ~ 2 两个频段，前者对应 低频段，后者对应高频段。这样得到的 )(0 nx 将是 )(nx 的低频成份，而 )(1 nx 将是其高频 H0(z) )(0 nx H1(z) )(1 nx HM -1(z) )(1 nxM  )(nx   G0(z) )(0̂ nx G1(z) )(1̂ nx GM -1(z) )(ˆ 1 nxM  )(̂nx

GPS整周模糊度LAMBDA算法，本文提出了一种整周模糊度的快速求解方法，将差分GPs的测量值分配到主要测量值集合和次要测量值集合中，用主要集合中的相位测量值限定简约搜索空间，而次要集合中的相位测量值用来验证候选集合。利用已知的基线长度的约束条件，对搜索空间进行了简约，提高了求解整周模糊度的速度，同时，通过Ch01esky分解提高搜索效率。

lambda算法是一种基于最小二乘估计调整的搜索算法，是当前广泛应用的基于gps载波相位进行定位，测姿和定向的算法。

整周模糊度解算之LAMBDA算法讲解.pdf

用于GNSS定位中模糊度求解的LAMBDA 算法工具包

运用LAMBDA算法测姿 是英文的原版

针对LAMBDA算法在实时解算GPS整周模糊度过程中存在模糊度浮点解偏差大、搜索范围大的缺点,采用Tikhonov正则化改进LAMBDA算法,对宽巷双差观测方程和L1双差观测方程中未知参数的系数矩阵进行奇异值(USV)分解,用分解后的协方差矩阵替换经典LAMBDA算法的协方差矩阵进行整周模糊度的搜索,该算法提高了模糊度浮点解的精度,缩小了模糊度的搜索范围.为了验证本文算法的正确性,对实测GPS基线观测数据进行了实验分析.结果表明:改进后的LAMBDA算法模糊度浮点解精度显著提高,改进后的LAMBDA算法模糊度固定成功率可以达到100%,可以无需初始化时间即可固定模糊度整数解,快速实现厘米级定位.

整周模糊度在航解算中的最成熟的算法LAMBDA算法的c语言实现