CN108196284B - 一种进行星间单差模糊度固定的gnss网数据处理方法 - Google Patents

一种进行星间单差模糊度固定的gnss网数据处理方法 Download PDF

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CN108196284B CN201810056242.0A CN201810056242A CN108196284B CN 108196284 B CN108196284 B CN 108196284B CN 201810056242 A CN201810056242 A CN 201810056242A CN 108196284 B CN108196284 B CN 108196284B
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Abstract

本发明公开了一种进行星间单差模糊度固定的GNSS网数据处理方法，本发明通过星间单差模糊度固定提高网解的精度，其效果与双差模糊度固定相当；另外，通过星间单差模糊度固定，使得网解得到的卫星钟差能够支持PPP用户进行模糊度固定，这是模糊度实数解和双差模糊度固定解所无法实现。本发明可用于解算卫星轨道、站坐标、地球自转参数、对流层天顶延迟、卫星天线相位中心偏差、卫星和接收机钟差，也能够在已知卫星轨道的情况下，单纯用于解算卫星钟差。

Description

一种进行星间单差模糊度固定的GNSS网数据处理方法
技术领域
本发明属于卫星导航定位领域，具体涉及一种进行星间单差模糊度固定的GNSS网数据处理方法。
背景技术
全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)观测量中包含有接收机和卫星钟差，若这些信息未知则需要采用网解的方法——将多(≥2)台接收机和多(≥2)颗卫星的观测量进行同时处理——才能解算出卫星和接收机钟差、测站坐标、卫星轨道和其他参数。例如在系统层面，GNSS地面段通过网解的方法确定卫星的轨道和钟差使得GNSS能够提供基本的定位、测速和授时服务；在应用层面，同时处理两台接收机载波相位观测数据的基线(最小规模的网)测量则是GNSS应用于精密定位最传统和典型的方法；国际GNSS服务组织(International GNSS Service，IGS)召集全球顶尖的大地测量研究机构从1994年开始通过对分布全球的GPS/GNSS参考站网的数据进行处理为科学研究和工程应用提供GPS/GNSS精密轨道、卫星钟差、站坐标、地球自转参数(Earth Rotation Parameter,ERP)等产品。因此GNSS网的数据处理是GNSS得以运行和广泛应用最基本的数据处理模式，其产品是各种GNSS应用得以实现的基础。
公知常识的GNSS网数据处理中对载波相位模糊度采用实数解或者双差固定解。这样得到的卫星钟差无法支持单台接收机双频精密单点定位的模糊度固定。
发明内容
本发明的目的在于克服上述不足，提供一种进行星间单差模糊度固定的GNSS网数据处理方法，解决了公知方法得到的卫星钟差不支持双频精密单点定位的模糊度固定的缺陷。
为了达到上述目的，本发明包括以下步骤：
步骤一，对GNSS观测网的双频伪距和载波观测数据进行处理，获得所有未知参数的实数解；
步骤二，进行宽巷星间单差模糊度固定；
步骤三，进行消电离层组合星间单差模糊度固定；
步骤四，调整未知参数的解。
步骤一中，以双频消电离层组合非差伪距和载波相位作为观测量，采用最小二乘方法进行参数估计，未知参数至少包括双频消电离层组合模糊度参数、接收机和卫星的钟差参数。
采用最小二乘方法进行参数估计需要进行若干次迭代，以确保参数估值的质量，每次迭代计算包括以下步骤：
第一步，逐历元构造构建法方程，对应历元j＝1,2,3,…的法方程表示为：
Figure BDA0001553902280000021
其中，
Figure BDA0001553902280000022
为未知参数向量；
Figure BDA0001553902280000023
为历元j的钟差参数，只与历元j的观测量有关；
Figure BDA0001553902280000024
为除钟差之外的其他未知参数，存在于多个历元的观测量当中；
Figure BDA0001553902280000025
为以分块矩阵表示的法矩阵，
Figure BDA0001553902280000026
为法方程的右项，为了避免法方程奇异，需要选取一个接收机或卫星的钟作为参考钟，将其钟差参数约束于给定的值；；
第二步，对每个历元的法方程进行参数约化，消去钟差参数得到约化后的法方程：
Figure BDA0001553902280000027
Figure BDA0001553902280000028
Figure BDA0001553902280000029
保存对应于钟差参数
Figure BDA00015539022800000210
的法方程信息：NC,j、NCX,j和ZC,j；
第三步，将所有历元约化后的法方程叠加，得到总法方程：
Figure BDA0001553902280000031
Figure BDA0001553902280000032
Figure BDA0001553902280000033
其中N为总法矩阵；Z为总法方程右项，求解总法方程得到除钟差参数之外的所有未知参数的解向量
Figure BDA0001553902280000034
和对应的协方差矩阵Σ＝N-1；
第四步，利用第二步保存的钟差参数的法方程信息和第三步得到的非钟差参数的估值
Figure BDA0001553902280000035
计算每个历元j的钟差参数：
Figure BDA0001553902280000036
步骤二中，进行宽巷星间单差模糊度固定包括以下步骤：
第一步、采用MW组合计算宽巷非差模糊度：
利用MW组合计算与每个消电离层组合非差模糊度参数对应的宽巷非差模糊度及其标准差的估值：
Figure BDA0001553902280000037
和
Figure BDA0001553902280000038
Figure BDA0001553902280000039
Figure BDA00015539022800000310
其中
Figure BDA00015539022800000311
为测站r对卫星s的某一连续无周跳数据段中第i个历元的MW组合观测量；n为该数据段的历元总数；
第二步、利用宽巷非差模糊度作为观测量计算卫星端的宽巷FCB：
Figure BDA00015539022800000312
第三步、进行宽巷星间单差模糊度固定；
利用第一步得到的非差宽巷模糊度构造出所有可能的宽巷星间单差模糊度，并利用第二步得到的卫星端宽巷FCB对其进行改正，计算公式如下：
Figure BDA0001553902280000041
其中，
Figure BDA0001553902280000042
和
Figure BDA0001553902280000043
分别为接收机r到卫星s和l的宽巷非差模糊度，
Figure BDA0001553902280000044
和
Figure BDA0001553902280000045
分别为卫星s和l的宽巷FCB，
Figure BDA0001553902280000046
为接收机r对卫星s和l的宽巷星间单差模糊度；
采用下式计算将
Figure BDA0001553902280000047
固定到最近整数的成功概率pw：
Figure BDA0001553902280000048
其中
Figure BDA0001553902280000049
为对应于
Figure BDA00015539022800000410
的标准差；
Figure BDA00015539022800000411
[·]表示取最近的整数；
将满足固定条件的宽巷星间单差模糊度固定到最近的整数
Figure BDA00015539022800000412
并将该单差模糊度作为候选星间单差模糊度；否则，在后续步骤中不考虑该单差模糊度。
步骤三中，进行消电离层组合星间单差模糊度固定包括以下三个步骤：
第一步、构造窄巷星间单差模糊度；
对于每一个候选星间单差模糊度，利用步骤一得到的消电离层组合非差模糊度的估值向量
Figure BDA00015539022800000413
和协方差阵
Figure BDA00015539022800000414
按照下式计算对应的消电离层组合星间单差模糊度的估值
Figure BDA00015539022800000415
及其标准差
Figure BDA00015539022800000416
Figure BDA00015539022800000417
Figure BDA00015539022800000418
式中
Figure BDA00015539022800000419
为对应于
Figure BDA00015539022800000420
的映射向量，其中有两个元素的值分别为1和-1，其余元素为0；
然后，利用下式计算窄巷星间单差模糊度的估值
Figure BDA00015539022800000421
及其标准差
Figure BDA00015539022800000422
Figure BDA00015539022800000423
Figure BDA00015539022800000424
其中，fi和fj分别为两个频点的频率；式中c为真空中的光速；
第二步、星间单差模糊度基准选择和固定；
从每一对卫星中选出一个标准差最小的窄巷星间单差模糊度作为候选的单差模糊度基准，然后将这些卫星对按照标准差的升序进行排列，从中选出具有最小标准差的独立卫星对集合，将这些卫星对所对应的窄巷星间单差模糊度固定到最近的整数，进而对消电离层组合单差模糊度进行固定；
第三步、选取独立的星间单差模糊度集合并逐个进行固定；
对所有候选单差模糊度，利用下式计算对应的窄巷星间单差模糊度的固定成功概率pn：
Figure BDA0001553902280000051
并将它们按成功概率的逆序进行排列，选出一组独立的包含最大固定成概率的星间单差模糊度集合，采用序贯固定的方法对这些待固定的独立的窄巷和消电离层组合单差模糊度进行固定。
第三步中，序贯固定的方法就是重复执行下列步骤1)和2)直到没有符合固定条件的单差模糊度为止：
1)固定独立单差模糊度集合中成功概率最大且满足固定条件的一个单差模糊度：将窄巷单差模糊度固定到最近的整数，进而对消电离层组合单差模糊度进行固定；
2)重新计算剩余的独立单差模糊度的固定成功概率，并将它们按照成功概率的逆序重新排列，执行步骤1)。
固定条件为以下三者之一：
a.窄巷单差模糊度的固定成功概率大于某一限值，如99.9％；
b.窄巷和宽巷单差模糊度的固定成功概率之积大于某一限值，如99.9％；
c.满足条件1)或2)，且窄巷单差模糊度小数部分绝对值
Figure BDA0001553902280000052
小于某一限值，如0.2。
第二步和第三步中，对消电离层组合单差模糊度进行固定是指按照下式利用固定了的宽巷和窄巷单差模糊度计算消电离层组合单差模糊度的固定解
Figure BDA0001553902280000061
Figure BDA0001553902280000062
然后，以
Figure BDA0001553902280000063
作为虚拟观测量按照下式对非差模糊度参数解向量及其协方差矩阵进行更新：
Figure BDA0001553902280000064
Figure BDA0001553902280000065
pb为设定的模糊度固定解的约束权，取值要大于载波相位权值的106倍；
Figure BDA0001553902280000066
和
Figure BDA00015539022800000614
分别表示固定了第i个星间单差模糊度
Figure BDA0001553902280000068
之后的非差模糊度解向量及其协方差矩阵，且有
Figure BDA0001553902280000069
第二步中，采用图论中构造最小生成树的算法——Kruskal算法选择独立卫星对，具体方法为：将每颗卫星视为图的顶点，如果两颗卫星之间存在星间单差模糊度，则将其视为两个顶点的边，该星间单差模糊度的方差即为该边的长度。
第三步中，采用图论中构造最小生成树的算法——Kruskal算法选择独立星间单差模糊度集合，具体方法为：将每个非差模糊度视为图的顶点，如果两个非差模糊度构成一个星间单差模糊度，则该星间单差模糊度视为两个顶点的边，该星间单差模糊度的固定成功概率即为该边的长度。
步骤四中，调整未知参数的解的方法为：
首先利用下式调整未知参数向量
Figure BDA00015539022800000610
的估值：
Figure BDA00015539022800000611
其中，
Figure BDA00015539022800000612
为非钟差参数实数解，
Figure BDA00015539022800000613
和Nxb为总法矩阵N的分块矩阵，它们有如下关系：
Figure BDA0001553902280000071
则星间单差模糊度固定之后的非钟差参数的解向量为
Figure BDA0001553902280000072
对应的协方差矩阵由下式计算：
Figure BDA0001553902280000073
其中
Figure BDA0001553902280000074
和
Figure BDA0001553902280000075
分别为星间单差模糊度固定之后的非差模糊度估值及其协方差矩阵。
最后，利用第j个历元钟差参数的法方程信息及其与
Figure BDA0001553902280000076
的关系计算得到该历元的钟差解：
Figure BDA0001553902280000077
与现有技术相比，本发明通过固定星间单差模糊度提高网解的精度，其效果与固定双差模糊度相当。另外，通过固定星间单差模糊度，使得网解得到的卫星钟差能够支持PPP用户进行模糊度固定，这是模糊度实数解和双差模糊度固定解所无法实现。本发明适用于类似于GPS，Galileo和BDS这样的采用码分多址信号体制的GNSS网数据处理，可用于解算卫星和接收机钟差及卫星轨道、站坐标、地球自转参数、对流层天顶延迟、卫星天线相位中心偏差等未知参数。
附图说明
图1是本发明的GNSS网数据处理流程图；
图2是本发明解算的卫星钟差与IGS卫星钟差产品互差的RMS和STD对比图；
图3是不同钟差产品进行动态PPP定位的结果示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步说明。
参见图1至图3，本发明包括以下步骤：
步骤一，获得所有未知参数的实数解；
对GNSS观测网的双频观测数据进行处理，以双频消电离层组合非差伪距和载波相位作为观测量，对观测量进行精确建模，采用最小二乘参数估计方法，得到包括卫星与接收机钟差、消电离层组合非差模糊度在内的所有未知参数的实数解。
这一过程需要对观测数据进行预处理以探测出可能存在的周跳，标记周跳发生的位置，剔除包含粗差或观测高度角过低(如:小于10°)的数据。在对观测量建模时要考虑尽可能精确的模型，包括：信号传播的对流层延迟、广义相对论引力延迟，卫星和接收机天线的PCO和PCV改正，固体潮汐、海潮负荷、极潮等潮汐现象引起的测站位移，卫星的姿态模型，相位观测量的wind-up效应等，如果要同时解算卫星轨道、则需要对卫星轨道所受外力进行精确建模，需要考虑地球引力、第三体引力、地球引力场的潮汐变化、太阳光压摄动力、后牛顿效应等动力学模型。
在对观测模型进行线性化之后,对消电离层组合伪距和载波相位分别按照1m和1cm的测量精度进行定权，并根据观测量的高度角e，按照函数sin2e进行降权，采用最小二乘方法，求解未知参数的估值。未知参数至少包含卫星和接收机的钟差及对应每一个无周跳数据段的消电离层组合非差模糊度参数，还可以包括其他未精确已知的参数，如测站坐标、卫星轨道、测站的对流层天顶延迟、地球自转参数等。其中钟差参数只与当前历元的观测量有关，需要每个历元分别为每颗卫星和每个接收机设置一个钟差参数。参数估计需要多次迭代，以便剔除粗差和发现周跳，保证未知参数浮点解的质量。
每一次参数估计的具体计算过程分为以下4个步骤：
1)逐历元构造构建法方程，对应历元j＝1,2,3,…的法方程表示为：
Figure BDA0001553902280000081
其中，
Figure BDA0001553902280000082
为历元j＝1,2,3,…的钟差参数；
Figure BDA0001553902280000083
为除钟差之外的其他未知参数；为了避免法方程奇异，需要选取一个接收机或卫星的钟作为参考钟，将对应的钟差参数约束于给定的值。
2)对每个历元的法方程进行参数约化，消去钟差参数得到约化后的法方程：
Figure BDA0001553902280000091
Figure BDA0001553902280000092
Figure BDA0001553902280000093
保存对应于钟差参数
Figure BDA0001553902280000094
的法方程信息：NC,j、NCX,j和ZC,j。
3)将所有历元约化后的法方程叠加，得到总法方程：
Figure BDA0001553902280000095
Figure BDA0001553902280000096
Figure BDA0001553902280000097
其中N为总法矩阵；Z为总法方程右项。求解总法方程得到除钟差参数之外的所有未知参数的解向量
Figure BDA0001553902280000098
和对应的协方差矩阵Σ＝N-1。
4)利用步骤2)保存的钟差参数的法方程信息和步骤3)得到的非钟差参数的估值
Figure BDA0001553902280000099
计算每个历元j的钟差参数：
Figure BDA00015539022800000910
为了便于后续的模糊度固定，将未知参数
Figure BDA00015539022800000911
拆分为
Figure BDA00015539022800000912
其中
Figure BDA00015539022800000913
为消电离层组合非差模糊度参数，
Figure BDA00015539022800000914
为除模糊度参数以外的其他未知参数，相应的N和Σ用分块矩阵表示为：
Figure BDA00015539022800000915
其中：
Figure BDA00015539022800000916
Figure BDA00015539022800000917
Figure BDA00015539022800000918
步骤二，进行宽巷星间单差模糊度固定，分以下三个步骤进行：
a、利用MW组合计算宽巷非差模糊度
利用MW组合计算与每个消电离层组合非差模糊度参数对应的宽巷非差模糊度及其标准差的估值：
Figure BDA0001553902280000101
和
Figure BDA0001553902280000102
Figure BDA0001553902280000103
Figure BDA0001553902280000104
其中
Figure BDA0001553902280000105
为测站r对卫星s的某一连续无周跳数据段中第i个历元的MW组合观测量；n为该数据段的历元总数。
b、计算卫星端的宽巷FCB
利用a得到的宽巷非差模糊度的估值
Figure BDA0001553902280000106
作为观测量，求解出每个测站r和每颗卫星s的宽巷FCB：Fr,w和
Figure BDA0001553902280000107
c、进行宽巷星间单差模糊度固定
利用b得到的卫星端宽巷FCB按照下式对所有可能的单差模糊度计算其对应的宽巷星间单差模糊度：
Figure BDA0001553902280000108
采用下式计算宽巷星间单差的固定成功概率：
Figure BDA0001553902280000109
其中
Figure BDA00015539022800001010
为对应于
Figure BDA00015539022800001011
的标准差；
Figure BDA00015539022800001012
[·]表示取最近的整数。
将满足固定条件(例如pw＞99.9％且
Figure BDA00015539022800001013
)的宽巷单差模糊度固定到最近的整数
Figure BDA00015539022800001014
该单差模糊度作为候选单差模糊度；对于不满足固定条件的宽巷单差模糊度，在后续步骤中不再考虑。
这里“所有可能的单差模糊度”是指满足以下条件的所有单差模糊度：两颗卫星被同一接收机同步观测达到一定时长(如10min)的两个非差模糊度的组合。
步骤三，进行消电离层组合星间单差模糊度固定，包括以下三个步骤：
A、构造窄巷星间单差模糊度
对于所有候选单差模糊度，利用步骤一得到的消电离层组合非差模糊度的估值向量
Figure BDA0001553902280000111
和协方差阵
Figure BDA0001553902280000112
按照下式计算对应的星间单差模糊度的估值
Figure BDA0001553902280000113
及其标准差
Figure BDA0001553902280000114
Figure BDA0001553902280000115
Figure BDA0001553902280000116
式中
Figure BDA0001553902280000117
为对应于单差模糊度
Figure BDA0001553902280000118
的映射向量，其中有两个元素的值分别为1和-1，其余元素为0。
然后，利用下式计算窄巷单差模糊度的估值
Figure BDA0001553902280000119
及其标准差
Figure BDA00015539022800001110
Figure BDA00015539022800001111
Figure BDA00015539022800001112
其中，fi和fj分别为两个频点的频率；式中c为真空中的光速。
B、星间单差模糊度基准选择和固定
从每一对卫星中选出一个标准差最小的窄巷星间单差模糊度作为候选的单差模糊度基准，然后将这些卫星对按照标准差的升序进行排列，从中选出具有最小标准差的独立卫星对集合，将这些卫星对所对应的窄巷单差模糊度固定到最近的整数，进而对消电离层组合单差模糊度进行固定。
采用图论中构造最小生成树的算法——Kruskal算法选择独立卫星对，具体方法为：将每颗卫星视为图的顶点，如果两颗卫星之间存在星间单差模糊度，则将其视为两个顶点的边，该星间单差模糊度的方差即为该边的长度。
C、选取独立的星间单差模糊度集合并逐个进行固定
对所有候选单差模糊度，利用下式计算其窄巷单差模糊度的固定成功概率pn，
Figure BDA0001553902280000121
并将它们按成功概率的逆序进行排列，选出一组独立的包含最大固定概率的星间单差模糊度集合。采用序贯固定的方法对这些待固定的独立的窄巷和消电离层组合单差模糊度进行固定。
其中独立星间单差模糊度集合的选取，采用图论中构造最小生成树的算法——Kruskal算法实现，具体方法为：将每个非差模糊度视为图的顶点，如果两个非差模糊度构成一个星间单差模糊度，则该星间单差模糊度视为两个顶点的边，该星间单差模糊度的固定成功概率即为该边的长度。
所谓序贯固定的方法就是重复下列步骤1)和2)直到没有符合固定条件的独立单差模糊度为止：
1)固定独立单差模糊度集合中成功概率最大的一个单差模糊度：将窄巷单差模糊度固定到最近的整数，进而对消电离层组合单差模糊度进行固定；
2)重新计算剩余的独立单差模糊度的固定成功概率，并将它们按照成功概率的逆序重新排列。
固定条件可以是以下三种之一：
a.窄巷单差模糊度的固定成功概率大于某一限值，如99.9％；
b.窄巷和宽巷单差模糊度的固定成功概率之积大于某一限值，如99.9％；
c.满足条件1)或2)，且窄巷单差模糊度小数部分绝对值
Figure BDA0001553902280000131
小于某一限值，如0.2；
其中在B和C中，对消电离层组合星间单差模糊度进行“固定”是指按照下式利用固定了的宽巷和窄巷单差模糊度计算消电离层组合单差模糊度的固定解
Figure BDA0001553902280000132
Figure BDA0001553902280000133
然后，以
Figure BDA0001553902280000134
作为虚拟观测量按照下式对非差模糊度参数解向量进行更新：
Figure BDA0001553902280000135
Figure BDA0001553902280000136
pb为设定的模糊度固定解的约束权，其值要远大于载波相位的权，如为相位观测值权的1000000倍；
Figure BDA0001553902280000137
和
Figure BDA0001553902280000138
分别表示固定了第i个星间单差模糊度
Figure BDA0001553902280000139
之后的非差模糊解向量及其协方差矩阵，且有
Figure BDA00015539022800001310
步骤四，调整其他未知参数的解
按照以下公式可得到模糊度固定之后其他非模糊度参数的解
Figure BDA00015539022800001311
Figure BDA00015539022800001312
对应于未知参数向量
Figure BDA00015539022800001313
的协方差矩阵由下式计算：
Figure BDA00015539022800001314
其中
Figure BDA00015539022800001315
和
Figure BDA00015539022800001316
分别为星间单差模糊度固定之后的非差模糊度估值及其协方差矩阵。
利用所保存的第j个历元钟差参数的法方程信息及其与
Figure BDA00015539022800001317
的关系计算得到星间单差模糊度固定之后各历元的钟差解：
Figure BDA00015539022800001318
图2显示了星间单差模糊度固定的比例和模糊度固定之后获得的卫星钟差与IGS卫星钟差之差的RMS和STD。
图3显示了利用星间单差模糊度固定之后的钟差能够支持PPP定位的模糊度固定，且模糊度固定之后的定位精度有显著的提高。

Claims (9)

1.一种进行星间单差模糊度固定的GNSS网数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一，对GNSS观测网的双频伪距和载波观测数据进行处理，获得所有未知参数的实数解；
步骤二，进行宽巷星间单差模糊度固定；
步骤三，进行消电离层组合星间单差模糊度固定；
步骤四，调整未知参数的解；调整未知参数的解的方法为：
首先利用下式调整未知参数向量
Figure FDA00030716936800000111
的估值：
Figure FDA0003071693680000011
其中，
Figure FDA0003071693680000012
为非钟差参数实数解，
Figure FDA0003071693680000013
和Nxb为总法矩阵N的分块矩阵，它们有如下关系：
Figure FDA0003071693680000014
则星间单差模糊度固定之后的非钟差参数的解向量为
Figure FDA0003071693680000015
对应的协方差矩阵由下式计算：
Figure FDA0003071693680000016
其中
Figure FDA0003071693680000017
和
Figure FDA0003071693680000018
分别为星间单差模糊度固定之后的非差模糊度估值及其协方差矩阵；
最后，利用第j个历元钟差参数的法方程信息及其与
Figure FDA0003071693680000019
的关系计算得到该历元的钟差解：
Figure FDA00030716936800000110
2.根据权利要求1所述的一种进行星间单差模糊度固定的GNSS网数据处理方法，其特征在于，步骤一中，以双频消电离层组合非差伪距和载波相位作为观测量，采用最小二乘方法进行参数估计，未知参数至少包括双频消电离层组合模糊度参数、接收机和卫星的钟差参数。
3.根据权利要求2所述的一种进行星间单差模糊度固定的GNSS网数据处理方法，其特征在于，采用最小二乘方法进行参数估计需要进行若干次迭代，以确保参数估值的质量，每次迭代计算包括以下步骤：
第一步，逐历元构造构建法方程，对应历元j＝1,2,3,…的法方程表示为：
Figure FDA0003071693680000021
其中，
Figure FDA0003071693680000022
为未知参数向量；
Figure FDA0003071693680000023
为历元j的钟差参数，只与历元j的观测量有关；
Figure FDA0003071693680000024
为除钟差之外的其他未知参数，存在于多个历元的观测量当中；
Figure FDA0003071693680000025
为以分块矩阵表示的法矩阵，
Figure FDA0003071693680000026
为法方程的右项，为了避免法方程奇异，需要选取一个接收机或卫星的钟作为参考钟，将其钟差参数约束于给定的值；
第二步，对每个历元的法方程进行参数约化，消去钟差参数得到约化后的法方程：
Figure FDA0003071693680000027
Figure FDA0003071693680000028
Figure FDA0003071693680000029
保存对应于钟差参数
Figure FDA00030716936800000210
的法方程信息：NC,j、NCX,j和ZC,j；
第三步，将所有历元约化后的法方程叠加，得到总法方程：
Figure FDA00030716936800000211
Figure FDA00030716936800000212
Figure FDA00030716936800000213
其中N为总法矩阵；Z为总法方程右项，求解总法方程得到除钟差参数之外的所有未知参数的解向量
Figure FDA00030716936800000214
和对应的协方差矩阵Σ＝N-1；
第四步，利用第二步保存的钟差参数的法方程信息和第三步得到的非钟差参数的估值
Figure FDA00030716936800000215
计算每个历元j的钟差参数：
Figure FDA0003071693680000031
4.根据权利要求1所述的一种进行星间单差模糊度固定的GNSS网数据处理方法，其特征在于，步骤二中，进行宽巷星间单差模糊度固定包括以下步骤：
第一步、采用MW组合计算宽巷非差模糊度：
利用MW组合计算与每个消电离层组合非差模糊度参数对应的宽巷非差模糊度及其标准差的估值：
Figure FDA0003071693680000032
和
Figure FDA0003071693680000033
Figure FDA0003071693680000034
Figure FDA0003071693680000035
其中
Figure FDA0003071693680000036
为测站r对卫星s的某一连续无周跳数据段中第i个历元的MW组合观测量；n为该数据段的历元总数；
第二步、利用宽巷非差模糊度作为观测量计算卫星端的宽巷FCB：
Figure FDA0003071693680000037
第三步、进行宽巷星间单差模糊度固定；
利用第一步得到的非差宽巷模糊度构造出所有可能的宽巷星间单差模糊度，并利用第二步得到的卫星端宽巷FCB对其进行改正，计算公式如下：
Figure FDA0003071693680000038
其中，
Figure FDA0003071693680000039
和
Figure FDA00030716936800000310
分别为接收机r到卫星s和l的宽巷非差模糊度，
Figure FDA00030716936800000311
和
Figure FDA00030716936800000312
分别为卫星s和l的宽巷FCB，
Figure FDA00030716936800000313
为接收机r对卫星s和l的宽巷星间单差模糊度；
采用下式计算将
Figure FDA00030716936800000314
固定到最近整数的成功概率pw：
Figure FDA00030716936800000315
其中
Figure FDA0003071693680000041
为对应于
Figure FDA0003071693680000042
的标准差；
Figure FDA0003071693680000043
[·]表示取最近的整数；
将满足固定条件的宽巷星间单差模糊度固定到最近的整数
Figure FDA0003071693680000044
并将该单差模糊度作为候选星间单差模糊度；否则，在后续步骤中不考虑该单差模糊度。
5.根据权利要求1所述的一种进行星间单差模糊度固定的GNSS网数据处理方法，其特征在于，步骤三中，进行消电离层组合星间单差模糊度固定包括以下三个步骤：
第一步、构造窄巷星间单差模糊度；
对于每一个候选星间单差模糊度，利用步骤一得到的消电离层组合非差模糊度的估值向量
Figure FDA0003071693680000045
和协方差阵
Figure FDA0003071693680000046
按照下式计算对应的消电离层组合星间单差模糊度的估值
Figure FDA0003071693680000047
及其标准差
Figure FDA0003071693680000048
Figure FDA0003071693680000049
Figure FDA00030716936800000410
式中
Figure FDA00030716936800000411
为对应于
Figure FDA00030716936800000412
的映射向量，其中有两个元素的值分别为1和-1，其余元素为0；
然后，利用下式计算窄巷星间单差模糊度的估值
Figure FDA00030716936800000413
及其标准差
Figure FDA00030716936800000414
Figure FDA00030716936800000415
Figure FDA00030716936800000416
其中，fi和fj分别为两个频点的频率；式中c为真空中的光速；
第二步、星间单差模糊度基准选择和固定；
从每一对卫星中选出一个标准差最小的窄巷星间单差模糊度作为候选的单差模糊度基准，然后将这些卫星对按照标准差的升序进行排列，从中选出具有最小标准差的独立卫星对集合，将这些卫星对所对应的窄巷星间单差模糊度固定到最近的整数，进而对消电离层组合单差模糊度进行固定；
第三步、选取独立的星间单差模糊度集合并逐个进行固定；
对所有候选单差模糊度，利用下式计算对应的窄巷星间单差模糊度的固定成功概率pn：
Figure FDA0003071693680000051
并将它们按成功概率的逆序进行排列，选出一组独立的包含最大固定成概率的星间单差模糊度集合，采用序贯固定的方法对这些待固定的独立的窄巷和消电离层组合单差模糊度进行固定。
6.根据权利要求5所述的一种进行星间单差模糊度固定的GNSS网数据处理方法，其特征在于，第三步中，序贯固定的方法就是重复执行下列步骤1)和2)直到没有符合固定条件的单差模糊度为止：
1)固定独立单差模糊度集合中成功概率最大且满足固定条件的一个单差模糊度：将窄巷单差模糊度固定到最近的整数，进而对消电离层组合单差模糊度进行固定；
2)重新计算剩余的独立单差模糊度的固定成功概率，并将它们按照成功概率的逆序重新排列，执行步骤1)。
7.根据权利要求5所述的一种进行星间单差模糊度固定的GNSS网数据处理方法，其特征在于，第二步和第三步中，对消电离层组合单差模糊度进行固定是指按照下式利用固定了的宽巷和窄巷单差模糊度计算消电离层组合单差模糊度的固定解
Figure FDA0003071693680000052
Figure FDA0003071693680000053
然后，以
Figure FDA0003071693680000054
作为虚拟观测量按照下式对非差模糊度参数解向量及其协方差矩阵进行更新：
Figure FDA0003071693680000055
Figure FDA0003071693680000056
pb为设定的模糊度固定解的约束权，取值要大于载波相位权值的106倍；
Figure FDA0003071693680000057
和
Figure FDA0003071693680000058
分别表示固定了第i个星间单差模糊度
Figure FDA0003071693680000059
之后的非差模糊度解向量及其协方差矩阵，且有
Figure FDA0003071693680000061
8.根据权利要求4所述的一种进行星间单差模糊度固定的GNSS网数据处理方法，其特征在于，第二步中，采用图论中构造最小生成树的算法——Kruskal算法选择独立卫星对，具体方法为：将每颗卫星视为图的顶点，如果两颗卫星之间存在星间单差模糊度，则将其视为两个顶点的边，该星间单差模糊度的方差即为该边的长度。
9.根据权利要求4所述的一种进行星间单差模糊度固定的GNSS网数据处理方法，其特征在于，第三步中，采用图论中构造最小生成树的算法——Kruskal算法选择独立星间单差模糊度集合，具体方法为：将每个非差模糊度视为图的顶点，如果两个非差模糊度构成一个星间单差模糊度，则该星间单差模糊度视为两个顶点的边，该星间单差模糊度的固定成功概率即为该边的长度。
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