一种提升罗兰系统定位导航精度的基于趋势克里金的ASF估计方法

本发明公开了一种提升罗兰系统定位导航精度的基于趋势克里金的ASF估计方法，属于定位导航领域，该方法以克里金模型为基础，基于有限的真实ASF数据选择有效的基函数来构造最优趋势函数，该方法包含两个嵌套任务，即选择最优基函数和搜索最优相关参数；为了克服这两个任务的嵌套性质容易导致陷入局部最优的挑战，将这两个任务集成为一个整体的优化框架；在此框架下，采用全局搜索能力强的NDE算法同时搜索基函数和残差相关参数的最优解。此外，使用残差协方差最小化作为这两个任务的优化目标，保证了采样数据的地理空间相关性。