CN100578258C - 载波相位gps定位装置和方法 - Google Patents

Abstract

公开了一种载波相位GPS定位装置，其获取在移动台侧的在一个时刻的卫星信号的载波相位累加值，将在所述一个时刻之前多个时刻的在基准站侧的多个载波相位累加值与在移动台侧的载波相位累加值相关联，并估计在从所述卫星发送、由所述移动台接收的信号的载波相位累加值中包括的整数模糊度。

Description

载波相位GPS定位装置和方法

技术领域

本发明涉及一种通过载波相位GPS(全球定位系统)定位来检测移动台的位置的载波相位GPS定位装置和方法。

背景技术

最近以来，载波相位GPS定位被广泛用于位置测量领域。在所述载波相位GPS定位中，在参考侧的接收机和在定位侧的接收机同时接收来自多个卫星的信号，并分别计算在所述参考侧和所述定位侧的所述卫星信号的载波相位的累加值，得到载波相位累加值(carrier phase accumulationvalue)(如果需要，以下简称为“相位累加”)。这样得到的载波相位累加值包括了为所述载波波长的整数倍的不确定度因数。此不确定度因数被称为“整数载波相位模糊度(integral carrier phase ambiguity)”，并常简称为“整数模糊度”。

使用卡尔曼(Kalman)滤波器来确定所述整数模糊度是一种众所周知的技术。在此技术中提供了跟踪滤波器，其将所述将被确定的位置和所述整数模糊度视为状态变量，以所述定位侧相对于所述参考侧的相位累加的双差(double phase difference)为观测量，并且在每次进行观测时，更新所述状态变量。

还存在其它用于确定所述整数模糊度的方法。例如，已知，可利用包含所述整数模糊度的载波的双差，在一定条件下通过最小二乘法，找到与双差相关的整数模糊度。

在相关技术中，如果在确定所述整数模糊度之后或者在确定的期间所述电磁波被中断(也称为“周跳(cycle-slip)”)，例如，不能接收到所述电磁波，则需要在重新开始所述电磁波的接收之后再次确定所述整数模糊度。然而，由于前述相关技术专用于对长时间固定在某位置的物体进行定位，重新确定所述整数模糊度非常费时。

为解决此问题，存在一种已知的技术，其中，在重新开始所述电磁波的接收之后，建立搜索空间，其具有对应于位置方差(positional variance)的半径，并以IMU(惯性测量单元)的输出位置作为中心，并且，可从多数个整数模糊度的候选，即所述搜索空间的解，来确定所述整数模糊度。例如，日本专利公开公告2001-99919公开了这种技术。

然而，在上述技术中，除了RTK定位装置之外，还需要IMU，并且当所述电磁波被中断时，需要计算由所述IMU单独测量的所述位置的方差。此外，如果长时间切断所述电磁波，所述搜索空间相应地扩展，并且难以在短时间内重新确定所述整数模糊度。

发明内容

于是，本发明的主要目的在于解决相关技术的前述问题。

本发明的具体目的在于提供一种能够快速精确地确定以及重新确定整数模糊度的载波相位GPS定位装置，一种载波相位GPS定位方法，一种载波相位GPS定位系统，以及一种基准站。

根据本发明的第一方面，提供了一种载波相位GPS定位装置，其包括第一整数模糊度估计单元，所述单元将通过在固定位置的基准站从卫星接收的数据中提取的第一持续时间中的多个第一载波相位累加数据与在短于所述第一持续时间的第二持续时间中通过移动台从所述卫星接收的一个或多个第二载波相位累加数据相组合，并估计在所述第二载波相位累加数据中包括的整数模糊度；以及定位单元，其利用由所述第一整数模糊度估计单元估计的所述整数模糊度来确定所述移动台的位置。

根据本发明，由于在短于所述第一持续时间的所述第二持续时间中利用所述移动台侧的采样数据来估计所述整数模糊度，可以缩短估计所述整数模糊度的时间。本发明的载波相位GPS定位装置可以被实现为从基准站接收数据的移动台、从移动台接收数据的基准站，或者从所述基准站和所述移动台双方接收数据的装置。

优选地，从所述第一载波相位累加数据中除去异常值。此外，当对从所述卫星发射的电磁波的接收被暂时中断时，所述中断之前的数据被从所述第一载波相位累加数据中除去。

优选地，所述第一持续时间中的所述多个第一载波相位累加数据包括在所述第一持续时间中在第一数目的多个时刻从所述卫星发送的多个载波相位累加数据，并且所述第二持续时间中的所述第二载波相位累加数据包括在所述第二持续时间中在第二数目的多个时刻从所述卫星发送的多个载波相位累加数据，并且在此所述第二数目小于所述第一数目。更优选地，所述第二数目等于一。在所述后一种情况下，可以进行单历元定位(singlecpoch positioning)。

此外，优选地，在所述第一整数模糊度估计单元估计所述整数模糊度之后，所述定位单元可以只利用在所述移动台侧测量的数据来确定所述移动台的位置。

因此，在估计所述整数模糊度之后，所述移动台和所述基准站之间的通信数据量被显著降低。

此外，优选地，所述载波相位GPS定位装置进一步包括移动量检测单元，用于检测所述移动台的移动以及当所述移动台移动时所述移动台的移动量，第二整数模糊度估计单元，用于当所述移动台静止时估计在所述第二载波相位累加数据中包括的所述整数模糊度。当所述移动台静止时基于在该时段的所述第一载波相位累加数据作出所述估计，以及第三整数模糊度估计单元，当所述移动台移动时，考虑移动检测结果，来估计在所述第二载波相位累加数据中包括的所述整数模糊度。

根据本发明，所述整数模糊度估计单元并列并且互相独立地进行所述估计处理。由于互相独立地估计整数模糊度，通过比较和调查所述整数模糊度，能够得到适当的整数模糊度，并且这可以增加所述定位的精确度和可靠性。

作为一个实施例，在所述第二整数模糊度估计单元或所述第三整数模糊度估计单元估计所述整数模糊度之后，所述定位单元利用由所述第二整数模糊度估计单元或所述第三整数模糊度估计单元估计的所述整数模糊度而不是由所述第一整数模糊度估计单元估计的所述整数模糊度来确定所述移动台的位置。

进一步，如果所述移动台是具有轮子的车辆，所述移动量检测单元基于用于检测所述车轮的转动速度的轮速传感器来检测所述车辆的移动。当由至少所述轮速传感器检测到大于预定值的滑移率时，所述第三整数模糊度估计单元的所述整数模糊度估计处理被初始化，并且所述定位单元利用由所述第一整数模糊度估计单元估计的所述整数模糊度来确定所述移动台的位置，直到所述第三整数模糊度估计单元估计或重新估计所述整数模糊度。

但是当已经通过所述第二整数模糊度估计单元估计了所述整数模糊度时，可以使用由所述第二整数模糊度估计单元估计的所述整数模糊度来确定所述移动台的所述位置。

由于所述第三整数模糊度估计单元考虑了移动量检测结果，即使当所述移动台移动时，也可以高精度地估计所述整数模糊度。

此外，优选地，当在通信区域存在多个基准站时，选择能够与更多的卫星进行通信的基准站，并且使用与所述选择的基准站相关的第一载波相位累加数据，其中所述卫星和与所述移动台通信的卫星共用。此外，当有多个基准站能够与相同数目的卫星进行通信时，可以选择具有来自所述卫星的最大的最低信号接收强度的基准站。进一步，当在通信区域中存在多个基准站，其接收来自多个共用卫星的信号，并且所述共用卫星的每一个的信号接收强度超过预定值时，选择最接近所述移动台的基准站，并且使用与所述选择的基准站相关的第一载波相位累加数据。

因此，即使所述基准站随着所述移动台的移动而改变，也可以防止所述整数模糊度估计精度的降低。

上述发明的载波相位GPS定位装置可以被安装在充当移动台的车辆的导航装置中，或者安装在诸如工作机器人(working robot)、移动电话以及PDA的其它可移动物体中，或者可选地，被安装在能够与所述移动台进行双向通信的设备中。

根据本发明的第二方面，提供了一种载波相位GPS定位方法，其包括以下步骤：将通过在固定位置的基准站从卫星接收的数据中提取的第一持续时间中的多个第一载波相位累加数据与在短于所述第一持续时间的第二持续时间中通过移动台从所述卫星接收的一个或多个第二载波相位累加数据相组合，并估计在所述第二载波相位累加数据中包括的整数模糊度；以及利用由所述估计的整数模糊度来确定所述移动台的位置。

根据本发明的第三方面，提供了一种载波相位GPS定位方法，其包括以下步骤：获取在移动台侧的在一个时刻的载波相位累加值；获取在基准站侧的在所述一个时刻之前的多个时刻的多个载波相位累加值；将在所述多个时刻的在所述基准站侧的所述载波相位累加值与在所述一个时刻的在所述移动台侧的载波相位累加值相组合，并估计在从卫星发送、由所述移动台接收的信号的所述载波相位累加值中包括的整数模糊度。

根据本发明的第四方面，提供了一种载波相位GPS定位系统，包括：基准站，其基于来自卫星的接收数据提取在第一持续时间中的多个第一载波相位累加数据；载波相位GPS定位装置，其包括第一整数模糊度估计单元，该单元将所述第一载波相位累加数据与在短于所述第一持续时间的第二持续时间中由移动台从所述卫星接收的一个或多个第二载波相位累加数据相组合，并估计在所述第二载波相位累加数据中包括的整数模糊度；定位单元，其利用所述估计的整数模糊度来确定所述移动台的位置；以及通信通路，其使得所述载波相位GPS定位装置和所述基准站之间能够进行通信。

根据本发明的第五方面，提供了一种基准站，其基于来自卫星的接收数据提取预定持续时间中的多个第一载波相位累加数据，并向载波相位GPS定位装置发送所述第一载波相位累加数据，所述载波相位GPS定位装置包括：估计单元，其将所述第一载波相位累加数据与在短于所述预定持续时间的第二持续时间中由移动台从所述卫星接收的一个或多个第二载波相位累加数据相组合，并估计在所述第二载波相位累加数据中包括的整数模糊度；以及定位单元，其利用所述估计的整数模糊度来确定所述移动台的位置。

根据本发明的第六方面，提供了一种基准站，包括：获取单元，其获取在移动台侧的在一个时刻的载波相位累加值；整数模糊度估计单元，其将在所述基准站侧的在所述一个时刻之前的多个时刻的多个载波相位累加值与在所述移动台侧的所述载波相位累加值相组合，并估计在在所述移动台侧的所述载波相位累加值中包括的整数模糊度；定位单元，其利用由所述整数模糊度估计单元估计的整数模糊度来确定所述移动台的位置；以及传输单元，其将由所述定位单元检测的所述位置发送给所述移动台。

附图说明

从参照附图给出的优选实施例的如下详细描述，可以清楚地知道本发明的这些和其它目的、特点以及优点，其中：

图1是根据本发明的载波相位GPS定位装置的示意图；

图2是示图，其示出了图1中载波相位GPS定位装置的结构；

图3是框图，其示出了根据本发明的安装在所述移动台30中的载波相位GPS定位装置34的实施例；

图4是视图，其说明了在描述中使用的坐标系的定义；

图5是流程图，其说明了在根据本实施例的载波相位GPS定位装置34中确定所述整数模糊度的方法；

图6是流程图，其说明了图5中的程序之后的可选处理；

图7是流程图，其说明了通过相关技术的时序确定法来确定所述整数模糊度的操作，此操作与图5的程序和/或图6的程序并列进行；

图8是流程图，其说明了与图5、图6以及图7所示的在移动台30中进行的操作相对应的在基准站20中进行的操作；以及

图9是流程图，其说明了能够与多个基准站20进行通信的移动台30的操作。

具体实施方式

以下将参照附图解释本发明的优选实施例。

图1是根据本发明的载波相位GPS定位装置的示意图。

如图1中所说明的，所述载波相位GPS定位系统包括：围绕地球进行轨道运动的GPS卫星10，位于固定位置(已知位置)的基准站20，以及在地球上并且能够在地球上移动的移动台30。

所述GPS卫星10的每一个连续地向地球广播导航信息(navigationmessage)。所述导航信息包括相应GPS卫星10的轨道信息、时钟校正值以及电离层的校正系数。所述导航信息被利用C/A码扩展(spread)，载于L1载波(频率：1575.42MHz)上，并且被向地球广播。

目前，有24颗GPS卫星在20000千米的高度围绕着地球进行轨道运动。每四颗GPS卫星平均地排列在地球的六个轨道面中的一个，所述轨道面互相倾斜55度。因此，无论在地球上的何处位置，只要所述位置朝着天空，从该位置总可以观测到至少五颗卫星。

图2是示图，其示出了图1的载波相位GPS定位装置的结构。

在图2中，所述移动台30具有GPS接收机32。在所述GPS接收机32中，有振荡器(未示出)，其振荡频率等于所述GPS卫星10的载波频率。所述GPS接收机32对从所述GPS卫星10发射并由所述GPS接收机32经由GPS天线32a接收的电磁波进行转换，然后利用在所述GPS接收机32中产生C/A码进行C/A码同步，并且提取所述导航信息。

所述GPS接收机32计算来自所述GPS卫星10_i的载波的载波相位累加值Φ_iu。这里，在所述载波相位累加值Φ_iu中，下标i(＝1，2，...)表示赋给GPS卫星10_i的编号，而下标u表示在所述移动台30侧计算的累加值。

可将所述载波相位累加值Φ_iu描述为在接收载波的时刻t时的所述振荡器的相位Θ_iu(t)与当产生来自GPS卫星10_i的卫星信号时所述载波的相位Θ_iu(t-τ)之间的差，如下公式(1)所示。

Φ_iu(t)＝Θ_iu(t)-Θ_iu(t-τ_u)+N_iu+ε_iu(t)(1)

这里，τ_u表示从GPS卫星10到GPS接收机32的传播时间，而ε_iu表示噪声(不确定度)。进一步，在开始观测所述相位差的时刻，所述GPS接收机32能够在所述载波的一个波长内准确地确定所述载波相位，但是不能确定当前波长的波长数(number of wavelength)。由于这个原因，在相位累加值Φ_iu(t)中，如公式(1)所示，有不确定度因数N_iu，即为“整数模糊度”。

移动台30还包括通信装置33，如移动电话。如下所述，所述通信装置33能够通过双向通信与安装在所述基准站20侧，例如移动电话基站的通信设备23进行通信。

在所述基准站20中安装了具有GPS天线22a的GPS接收机22。GPS接收机22与移动台30中的GPS接收机32相同，其基于来自GPS卫星10_i的载波来计算在时刻t的载波相位累加值Φ_ib，如以下公式(2)所示。

Φ_ib(t)＝Θ_ib(t)-Θ_ib(t-τ_b)+N_ib+ε_ib(t)(2)

这里，N_ib是整数模糊度，而ε_iu表示噪声(不确定度)。在载波相位累加值Φ_ib中，下标b表示在所述基准站20侧计算所述累加值。

基准站20经由通信设备23向移动台30发送所得到的载波相位累加值Φ_ib。在指定区域中可安装多于一个基准站20。如图2所示，所述基准站20的每一个可通过因特网或其它网络与一个或多个通信设备23相连接，或者可在所述基准站20的每一个中安装通信设备23。在前一种情况下，只要移动台30能够与通信设备23进行通信，移动台30能够得到通过所述基准站20的每一个接收的信息。

图3是框图，其示出了安装在所述移动台30中的根据本发明的载波相位GPS定位装置34的实施例。

本实施例的载波相位GPS定位装置34包括计算单元40，其与GPS接收机32和通信装置33相连接，进一步，与移动台30中各种传感器50相连接。也可将计算单元40安装在GPS接收机32中。当所述移动台是车辆时，也可以将GPS接收机32、计算单元40和/或通信装置33安装在导航装置中。

计算单元40可以从微型计算机形成，并可包括卫星位置计算单元42、移动量引入单元44、状态变量提取单元46以及整数模糊度估计单元48，如图3所示。

卫星位置计算单元42基于由GPS接收机32接收的导航信息中的轨道信息来计算在世界坐标系中在时刻t的所有可观测的GPS卫星10_i的位置(X_i(t)，Y_i(t)，Z_i(t))。

图4是视图，其说明了在以下描述中使用的坐标系的定义。

图4示出了在世界坐标系、局部坐标系以及车身坐标系(bodycoordinate system)之间的关系。

如图4所示，在世界坐标系中，原点被定义为在地球的重心，互相垂直的X轴和Y轴在赤道面上，而Z轴与X轴和Y轴垂直。

在所述车辆的车身上定义所述车身坐标系。

由于GPS卫星10的每一个的移动被限制在通过地球重心的轨道面，并且所述GPS卫星10的每一个的轨道是以地球重心为焦点的椭圆，能够通过开普勒公式的逐次数值解来计算在所述轨道面中的GPS卫星10的每一个的位置。

由于所述GPS卫星的每一个的轨道面和世界坐标系中的赤道面满足旋转变换关系，能够通过在轨道面上GPS卫星10的位置的三维旋转坐标变换来计算在接收所述载波的时刻t时所述GPS卫星10的位置(X_i(t)，Y_i(t)，Z_i(t))。

移动量引入单元44，基于周期性输入的各种传感器50的输出信号来计算与移动台30的移动相关的量，并向状态变量提取单元46输出所述结果。

例如，如果移动台30是车辆，移动量引入单元44基于来自各种传感器50的输出信号来计算在接收所述载波的时刻t时的速度Vx(t)(前后方向的速度)和Vy(t)(左右方向的速度)，所述各种传感器50可以是，例如，安装在车辆驱动轮上的两个轮速传感器、偏航角速度(yaw rate)传感器、左右G加速度传感器、方位角计。

由于在所述车身坐标系中定义所述车辆的速度向量(Vx(t)，Vy(t))，其原点在所述车辆的车身上，要求移动量引入单元44将所述速度向量(Vx(t)，Vy(t))从所述车身坐标系经由所述局部坐标系变换到所述世界坐标系。通常，通过利用欧拉角来进行所述坐标的旋转变换。在本实施例中，由于倾侧角(roll angle)和螺旋角(pitch angle)小，仅利用偏航角

进行从所述车身坐标系到所述局部坐标系的变换。取决于所述情况，也可考虑所述倾侧角和螺旋角，或者也可以忽略所述偏航角。通过利用所述车辆位置的经度φ(t)和纬度λ(t)来进行从局部坐标系到世界坐标系的变换。

具体地，假设在世界坐标系中所述车辆的位置为(X_u，Y_u，Z_u)，而所述车辆位置的经度和纬度为(φ，λ)，可通过如下公式(3)来表达在世界坐标系中所述车辆的速度向量d/dt[X_u，Y_u，Z_u]。

d/dt[X_u，Y_u，Z_u]^T＝rot(φ，λ)＊rot(φ)＊[Vx，Vy]^T  (3)

这里，[]^T表示矩阵转置，如下公式(4)和(5)定义rot(φ，λ)和

$\mathrm{rot}(\mathrm{\φ},\mathrm{\λ})=\left[\begin{array}{cc}-\cos \mathrm{\φ}\sin \mathrm{\λ}& -\sin \mathrm{\φ}\\ -\sin \mathrm{\φ}\sin \mathrm{\λ}& \cos \mathrm{\φ}\\ \cos \mathrm{\λ}& 0\end{array}\right]---\left(4\right)$

所述车辆位置的经度φ(t)和纬度λ(t)可以是已经确定的指定位置的已知的固定径度和纬度，或者可以是所述移动车辆(即，移动台30)的分别测量的可变经度和纬度。

可以通过积分偏航角速度(偏航角速度传感器的输出信号)来计算偏航角

或者通过利用方位角计来确定。

在上述公式(3)中，通过利用右侧的输入量U01、U02和U03，并以离散方式表达所述公式，可以得到如下公式(6)、(7)、(8)。

X_u(t_n)＝X_u(t_n-1)+DT＊U01(6)

Y_u(t_n)＝Y_u(t_n-1)+DT＊U02(7)

Z_u(t_n)＝Z_u(t_n-1)+DT＊U03(8)

因此，如下表述最终的已知输入。

U＝[DT＊U01，DT＊U02，DT＊U03]^T    (9)

在公式(6)、(7)、(8)和(9)中，DT表示采样时间间隔(数据更新间隔)，并满足t_n＝t_n-1+DT。以下，为便于解释，假设所述采样时间间隔DT等于所述GPS接收机22和32计算所述相位累加值的周期。

整数模糊度估计单元48通过利用两种类型的载波相位累加值来估计所述整数模糊度，所述两种类型的累加值分别为基准站20侧的载波相位累加值Φ_ib，其由移动台30通过通信装置33接收，以及移动台30侧的载波相位累加值Φ_iu。

具体地，可通过如下公式(10)来表达在时刻t的GPS卫星10_j和10_h(j不等于h)的相位累加的双差。

Φ_jhbu＝(Φ_jb(t)-Φ_ju(t))-(Φ_hb(t)-Φ_hu(t))(10)

另一方面，由于在GPS卫星10_i和GPS接收机22或32之间的距离等于载波波长L乘以所述相位累加值，所述相位累加的双差Φ_jhbu满足如下公式(11)。

${\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{jhbu}}=\left[\right\{\sqrt{X_b\left(t\right)-X_j{\left(t\right))}^2+{(Y_b\left(t\right)-Y_j\left(t\right))}^2+{(Z_b\left(t\right)-Z_j\left(t\right))}^2}$

$-\sqrt{{(X_u\left(t\right)-X_j\left(t\right))}^2+{(Y_u\left(t\right)-Y_j\left(t\right))}^2+{(Z_u\left(t\right)-Z_j\left(t\right))}^2}\}$

$-\{\sqrt{{(X_b\left(t\right)-X_h\left(t\right))}^2+{(Y_b\left(t\right)-Y_h\left(t\right))}^2+{(Z_b\left(t\right)-Z_h\left(t\right))}^2}---\left(11\right)$

$-\sqrt{{(X_u\left(t\right)-X_h\left(t\right))}^2+{(Y_u\left(t\right)-Y_h\left(t\right))}^2+{(Z_u\left(t\right)-Z_h\left(t\right))}^2}\left\}\right]/L+N_{\mathrm{jhbu}}+{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{jhbu}}$

在公式(11)中，[X_b(t)，Y_b(t)，Z_b(t)]是在世界坐标系中在时刻t的基准站20的坐标(已知)，而[X_u(t)，Y_u(t)，Z_u(t)]是在在时刻t的移动台30的坐标(未知)，[X_j(t)，Y_j(t)，Z_j(t)]和[X_h(t)，Y_h(t)，Z_h(t)]是由卫星位置计算单元42计算的在时刻t的GPS卫星10_j和10_h的坐标。N_jhbu表示所述整数模糊度的双差，即，N_jhbu＝(N_jb-N_ju)-(N_hb-N_hu)。

整数模糊度估计单元48通过对两个GPS卫星10_j和10_h的四个或更多的组合中的每一个使用公式(10)来推导出双差Φ_jhbu，从而通过将所述推导出的双差Φ_jhbu代入公式(11)来获得满足公式(11)的关系。例如，当五个GPS卫星10₁到10₅可被观测时，将GPS卫星10₁作为参考卫星，可将Φ_12bu、Φ_13bu、Φ_14bu、Φ_15bu代入公式(11)并可得到四种关系。

这样，从开始信号接收时，并且之后周期性地，即，在时刻t＝t₁，t₂，...t_n，整数模糊度估计单元48利用公式(10)推导出双差Φ_jhbu，并给出在时刻t₁，t₂，...t_n的每一个的满足公式(11)的关系。然后，整数模糊度估计单元48计算长时段内(从t₁到t_n)的许多数据样本的方差ε_jhbu，例如，通过卡尔曼滤波器，最小二乘法或其它估计技术，并确定整数模糊度N_ju、N_hu(后面参照图7详细描述此处理)。换言之，整数模糊度估计单元48每次在确定所述整数模糊度N_ju、N_hu之前需要存储所述双差Φ_jhbu。进一步，已经在参照站20侧确定了与所述参照站20相关的整数模糊度N_ju、N_hu，并且为已知量。整数模糊度估计单元48通过通信来获取与所述参照站20相关的所述整数模糊度N_ju、N_hu。在确定了所述整数模糊度N_ju、N_hu之后，通过熟知的干涉测量定位法(interferometric positioning method)，可推导出移动台30的准确坐标。

然而，在实际的测量中，由于所述电磁波的中断，在GPS卫星10_i和GPS接收机22或32之间的通信有时被中断。在这种情况下，必须重新确定所述整数模糊度，并且希望在尽量短的时段内完成对所述整数模糊度的重新确定。

然而，在前述方法中，需要从t₁到t_n的长时段内的许多数据样本以确定所述整数模糊度，并且因此，对所述整数模糊度的重新确定非常花费时间，例如，大约60秒钟。不仅当在测量中与所述GPS卫星进行的通信被中断时会发生这个问题，而且在开始测量时也会出现此问题。

相反，通过本实施例的确定整数模糊度的方法，如下所述，能够在短时间内重新确定所述整数模糊度。

以下，参照附图解释本实施例的确定整数模糊度的方法。为清楚起见，将前述方法称为“时序确定法”，以将其与本实施例的方法相区分。

图5是流程图，其说明了确定本实施例的载波相位GPS定位装置34(具体地，所述整数模糊度估计单元48)中的确定所述整数模糊度的方法。假设除了图5中的程序之外，在确定了所述整数模糊度之后，整数模糊度估计单元48能够执行所述时序确定法中的处理以及计算所述移动台30的位置的处理。

在步骤S100中，当所述电磁波被中断时，或者当车辆的点火开关被切换到ON时，开始图5中的程序。这里，“电磁波中断”意味着移动台30中的GPS接收机32不再能够接收来自GPS卫星10的定位所需的信号的状态(即，所述相位累加值变得不连续，也称为“周跳”)。在这种情况下，在确定所述整数模糊度之后，基本上不能执行前述时序确定法中的处理以及计算所述移动台30的位置的处理。

在步骤S105中，如果电磁波被中断，在重新开始接收来自所述GPS卫星10的信号之后，所述程序进行到步骤110(在此例中，假设进行到步骤110的时刻是t＝t_n)。

如果所述车辆的点火开关被切换到ON，所述程序立即进行到步骤110。

在步骤S110中，将在t＝t_n之前(这里，从t_n-a到t_n)的在基准站20侧计算的相位累加Φ_ib(t_n-a)，...，Φ_ib(t_n)输入到所述整数模糊度估计单元48。例如，可通过从移动台30发送适当的请求信号来获取这些数据。可选地，如果移动台30连续地接收来自所述基准站20的信号，整数模糊度估计单元48可从移动台30的存储器中读取这些数据。在后一种情况下，也可读出在当前时刻之前的相位累加数据，即，Φ_ib(t_n-a)，...，Φ_ib(t_n-1)。

在步骤S120中，在重新开始信号接收的时刻t(在此例中，假设t＝t_n)，将在所述移动台30侧的相位累加值Φ_iu(t_n)输入到整数模糊度估计单元48。

在步骤S130中，整数模糊度估计单元48基于在步骤S110和S120中获得的相位累加值确定或重新确定所述整数模糊度。在此步骤中，采用这样的方法来确定所述整数模糊度，其在组合在推导所述相位累加值的双差中使用的相位累加值Φ时不同于前述的时序确定法。

具体地，在步骤S130中，例如，可利用如下公式(12)来推导与两个GPS卫星10_j和10_h(j不等于h)相关的双差Φ_jhbu。

Φ_jhbu＝(Φ_jb(t_k)-Φ_ju(t_n))-(Φ_hb(t_k)-Φ_hu(t_n))(12)

详细地，在公式(12)中，将在步骤S110中得到的相位累加值Φi_b(t_n-a)，...，Φ_ib(t_n)分别代入Φ_jb(t_k)，并且将在步骤S110中得到的相位累加值Φ_hb(t_n-a)，...，Φ_hb(t_n)分别代入Φ_jb(t_k)。于是，在时刻t＝t_n，产生多个双差Φ_jhbu(在此例中，产生a+1个双差)。公式(12)中的Φ_ju(t_n)和Φ_hu(t_n)是在步骤S120中得到的在时刻t＝t_n的相位累加值Φ_ju(t_n)和Φ_hu(t_n)。

于是，通过代入公式(11)，可得到a+1个等式。在公式(11)中，将在时刻t_n-a到t_n的基准站20的已知坐标代入[X_b(t)，Y_b(t)，Z_b(t)]，将在时刻t_n-a到t_n的GPS卫星10_j和10_h的已知坐标分别代入相对于基准站20的[X_j(t)，Y_j(t)，Z_j(t)]和[X_h(t)，Y_h(t)，Z_h(t)]，将在时刻t_n的GPS卫星10_j和10_h的已知坐标(即，[X_j(t_n)，Y_j(t_n)，Z_j(t_n)]和[X_h(t_n)，Y_h(t_n)，Z_h(t_n)]，)总是分别代入相对于移动台30的[X_j(t)，Y_j(t)，Z_j(t)]和[X_h(t)，Y_h(t)，Z_h(t)]，而[X_u(t)，Y_u(t)，Z_u(t)]总是移动台30在t＝t_n时刻的坐标(未知)。

这些描述可通过如下等式(13)进行一般表达。

${\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{jhbu}}=\left[\right\{\sqrt{X_b\left(t_k\right)-X_j{\left(t_k\right))}^2+{(Y_b\left(t_k\right)-Y_j\left(t_k\right))}^2+{(Z_b\left(t_k\right)-Z_j\left(t_k\right))}^2}$

$-\sqrt{{(X_u\left(t_n\right)-X_j\left(t_n\right))}^2+{(Y_u\left(t_n\right)-Y_j\left(t_n\right))}^2+{(Z_u\left(t_n\right)-Z_j\left(t_n\right))}^2}\}---\left(13\right)$

$-\{\sqrt{{(X_b\left(t_k\right)-X_h\left(t_k\right))}^2+{(Y_b\left(t_k\right)-Y_h\left(t_k\right))}^2+{(Z_b\left(t_k\right)-Z_h\left(t_k\right))}^2}$

$-\sqrt{{(X_u\left(t_n\right)-X_h\left(t_n\right))}^2+{(Y_u\left(t_n\right)-Y_h\left(t_n\right))}^2+{(Z_u\left(t_n\right)-Z_h\left(t_n\right))}^2}\left\}\right]/L+N_{\mathrm{jhbu}}+{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{jhbu}}$

(t_k＝t_n-a,...,t_n)

然后，整数模糊度估计单元48利用这些数据来计算所述方差ε_jhbu，例如，通过卡尔曼滤波器，最小二乘法或其它估计技术，以确定整数模糊度N_ju、N_hu。

可注意到，在本实施例描述的方法中，在时刻t＝t_n之后的数据并不是必须的，并且可以在重新开始或开始信号接收时确定所述整数模糊度。因此，能够实现单历元定位。归因于此，在启动所述车辆时或者从周跳恢复后，能够快速地(即刻地)开始或重新开始定位。

此外，由于所述整数模糊度是整数，在步骤S130中，可通过找到接近于通过卡尔曼滤波器得到的实数解的整数解(即，波数)来得到所述整数模糊度。例如，可将LA-MBDA用于此目的，其对所述整数模糊度进行非相关化(un-correlate)，并缩小所述整数解的搜索空间，从而加速寻找所述解。

在确定所述整数模糊度之后，在步骤S140中，通过熟知的干扰测量定位法(例如，动态定位(RTK-GPS定位算法))开始或者重新开始定位，并可推导出移动台30的准确坐标。这样得到的移动台30的位置可以被用于各种控制中或者作为信息呈现，例如，可以被输出和显示在导航装置的屏幕上，或者显示在移动电话屏幕上所示的地图中。

如上所述，根据本实施例，可通过组合在某一时刻的在移动台30侧的数据和在所述某一时刻之前在基准站20侧的数据来确定整数模糊度。因此，在启动车辆时或者从周跳恢复后，能够快速地(即刻地)开始或重新开始定位。

此外，在图5说明的程序中，并不总是必须获得来自基准站20的从t_n-a到t_n的所有相位累加值，也可以缺少其中一些相位累加值。换言之，只要在步骤S130中能够得到足够可靠的整数模糊度，从基准站20得到的相位累加值的数目可以为任何数目。

此外，在图5说明的所述程序中，取代获得来自基准站20的所述相位累加值，可以获得所述相位累加值的方差数据。例如，如果能够在基准站20侧产生在步骤130中由整数模糊度估计单元48产生的协方差矩阵(为此，必须向基准站20发送所述相位累加值Φ_iu(t_n))，可从基准站20向移动台30发送所述协方差矩阵。从同样的角度，移动台30可向基准站20发送所述协方差矩阵，而在基准站20侧执行在步骤130的处理以及移动台30的位置计算，并且基准站20仅向移动台30发送所述整数模糊度和/或移动台30的位置。在这种情况下，可以显著减少移动台30的处理负担，并可以显著减小在基准站20和移动台30之间的通信数据量。

此外，在图5所说明的程序中，例示了在移动台30侧仅有一个相位累加值(Φ_iu(t_n))的情况，其用来确定所述整数模糊度，但是，移动台30侧的相位累加值的数目可多于一个，并且可以以同样的方式使用两个或更多的相位累加值(少于上例中的a+1)。例如，当使用在时刻t＝t_n之后的数据时，尽管用于确定所述整数模糊度所需要的时间增加了，但是仅使用从所述基准站20得到的少量相位累加值即可得到多种组合，并且类似地，可以确定足够可靠的整数模糊度。

此外，在图5所说明的程序中，例如，当五个GPS卫星10₁到10₅可观测时，并且在GPS卫星10₂中发生周跳时，不需要对GPS卫星10₂之外的其它GPS卫星进行重新确定整数模糊度的处理。在这种情况下，例如，对于相位累加值的双差Φ_12bu，可以通过使用Φ_1u(t_n)、Φ_2u(t_n)来使用前述公式(12)和(13)。对于所述相位累加值的其它双差(Φ_13bu、Φ_14bu、Φ_15bu)，可以通过使用Φ_1u(t_n-a)，...，Φ_1u(t_n)，Φ_3u(t_n-a)，...，Φ_3u(t_n)来使用前述公式(10)和(11)。在这种情况下，可通过利用这些数据的组合来对所述整数模糊度N_ju、N_hu进行估计。

图6是流程图，其说明了图5中步骤S140之后(即，时刻t＝t_n之后)的可选处理。例如，当在步骤S120中得到的相位累加值Φ_iu(t_n)，或者基于所述相位累加值Φ_iu(t_n)推导出的移动台30的位置显然不合理，例如，根据移动台30的移动速度，在所述周跳期间移动台30的位置变化无法实现时，可以执行图6中的程序。

在步骤S150中，在时刻t＝t_n之后的采样时刻t＝t_n+1，将在移动台30侧计算的相位累加值Φ_iu(t_n+1)输入到整数模糊度估计单元48。可注意到，在时刻t＝t_n之后，如果由于周跳不能观测到移动台30侧的相位累加值，则再次执行图5中的程序。

在步骤S160中，将在所述基准站20侧计算的在t＝t_n+1之前(这里，从t_n-a-1到t_n+1)的相位累加Φ_ib(t_n-a-1)，...，Φ_ib(t_n+1)输入到整数模糊度估计单元48。例如，可通过从移动台30发送适当的请求信号来获取这些数据。可选地，如果移动台30连续地接收来自所述基准站20的信号，整数模糊度估计单元48可从移动台30的存储器中读取这些数据。

在步骤S170中，通过利用相位累加值Φ_iu(t_n+1)来进行与图5中步骤S130相同的处理。即，在公式(12)和(13)中，用t_n+1代替t_n。整数模糊度估计单元48处理这些数据并确定所述整数模糊度N_ju、N_hu。此外，在步骤S170中，可通过对在当前步骤中得到的相位累加值和在先前步骤中得到的相位累加值进行组合来对所述整数模糊度N_ju、N_hu进行估计。例如，如果第一次执行本程序，所述先前得到的相位累加值是图5步骤S130中得到的相位累加值。如果不是第一次执行本程序，所述先前得到的相位累加值是图5步骤S130中得到的相位累加值以及在先前步骤S170中得到的相位累加值。

在步骤S180中，将先前确定的整数模糊度与当前得到的整数模糊度进行比较。例如，如果从周跳期间的移动台30的速度的历史记录确定在步骤S130中得到的整数模糊度明显异常，可以利用当前得到的整数模糊度继续进行定位(参照步骤S140)。

在步骤S190中，重复执行步骤S150到S180，直到通过前述时序确定法确定了整数模糊度，其中在当前程序的同时执行此方法(t＝t_n之后的时刻，即，t＝t_n+m，(m＝2，3，...))。

如果通过所述时序确定法来确定整数模糊度，在步骤S200中，对利用所述两种方法确定的整数模糊度进行相互比较，然后通过熟知的干扰测量定位法利用通过所述时序确定法确定的整数模糊度(即，取代所述进行的整数模糊度)继续进行定位。

图7是流程图，其说明了通过所述时序确定法来确定所述整数模糊度的操作，此操作与图5的程序和/或图6的程序并列进行。

在步骤S300中，确定移动台30是否在移动。当所述移动台30是车辆时通过轮速传感器，或者通过图像处理来执行所述确定。

如果确定移动台30静止，则所述程序进行到步骤S310。

如果确定移动台30在移动，则所述程序进行到步骤S340。

在步骤S310中，使用静态模型执行所述时序确定法，以确定所述整数模糊度。在步骤S310中，如果移动台30开始移动，则停止所述处理，并对其进行初始化。另一方面，如果直到确定了所述整数模糊度移动台30都静止，则所述程序进行到步骤S370。在步骤S370中，将这样确定的整数模糊度的值与通过图5和图6的程序得到的整数模糊度的值进行比较(参考步骤S200)。

在步骤S340中，使用动态模型(movement model)执行所述时序确定法以确定所述整数模糊度。具体地，整数模糊度估计单元48通过利用由移动量引入单元44引入的已知输入来建立由(14)指示的如下状态方程(参照公式(9))。

η(t_n)＝η(t_n-1)+U(t_n-1)+W(t_n-1)(14)

这里，η(t_n)是在t＝t_n时刻的状态变量，并可以表示移动台30的位置坐标(未知)[X_u(t_n)，Y_u(t_n)，Z_u(t_n)]以及整数模糊度的双差N_jhbu。U和W分别是前述已知的输入和外部噪声(系统噪声：正态白噪声)。在所述静态模型中，不存在公式(14)中的已知输入项U(t_n-1)。

另外，整数模糊度估计单元48还建立由(15)所指示的如下观测方程，其在所述静态模型中也成立。

Z(t_n)＝H(t_n)＊η(t_n)+V(t_n)(15)

这里，Z和V分别表示观测量和观测噪声(正态白噪声)。所述观测量Z是整数模糊度的双差N_jhbu(参照公式(10))。所述状态方程(14)是线性方程，而所述观测量Z相对于状态变量X_u、Y_u、Z_u为非线性，公式(11)中的项对X_u，Y_u，Z_u进行偏微分，从而得到公式(15)中的H。

因此，如果对状态方程(14)和观测方程(15)应用卡尔曼滤波器，可得到如下方程。

对于更新所述时刻，

η(t_n)^(-)＝η(t_n-1)⁽⁺⁾+U(t_n-1)+W(t_n-1)(16)

P(t_n)^(-)＝P(t_n-1)⁽⁺⁾+Q(t_n-1)(17)

对于更新所述观测，

K(t_n)＝P(t_n-1)^(-)＊H^T(t_n)＊(H(t_n)＊P(t_n)^(-)＊H^T(t_n)+R(t_n))^-1(18)

η(t_n)⁽⁺⁾＝η(t_n)^(-)+K(t_n)＊(Z(t_n)-H(t_n)＊η(t_n)^(-))(19)

P(t_n)⁽⁺⁾＝P(t_n)^(-)-K(t_n)＊H(t_n)＊P(t_n)^(-)(20)

这里，Q和R分别表示外部噪声的协方差矩阵和观测噪声的协方差矩阵。公式(13)和(19)是协方差方程。这里，上标^(-)和⁽⁺⁾分别指示更新前后的时间。在所述静态模型中，不存在公式(16)中的项U(t_n-1)。

结果，找到了所述整数模糊度的估计值作为实数解。然而，由于所述整数模糊度实际上是整数，可找到所述整数模糊度是最接近于所述实数解的整数解(即，波数)。例如，为此可使用LA-MBDA，其对所述整数模糊度进行非相关化，并缩小所述整数解的搜索空间，从而促进找到所述解。

在步骤S350中，如果确定移动台30的滑移率超过预设值，由于当移动台30的滑移率超过预设值时所述动态模型的可靠性(即，前述已知的输入)下降，所以在步骤S360中停止所述处理，并对其初始化。当所述移动台30是车辆时，可基于来自轮速传感器或加速器传感器的输出信号检测移动台30的滑移率，正如在ABS控制领域所熟知的一样。

如果确定移动台30的滑移率没有超过预设值，所述程序进行到步骤370。

在步骤370中，将这样确定的整数模糊度的数值与通过图5和图6的程序得到的整数模糊度的值进行比较(参考步骤S200)。

在如步骤S330和S360所示停止所述处理之后，使用通过图5或图6中的程序确定的所述整数模糊度，直到通过所述模型的任何一种来确定所述整数模糊度。

在图7所示的处理中，当发生周跳时，类似于步骤S330和S360，所述处理被停止并被初始化，之后，使用通过图5或图6中的程序确定的所述整数模糊度，直到通过任何一种模型确定所述整数模糊度。

如上所述，根据本实施例，通过引入动态模型(即，向卡尔曼滤波器输入已知的外部输入U(t))，即使在移动台30移动时也可以精确确定所述整数模糊度。另外，通过根据移动台30的移动状态分别使用动态模型和静态模型，可提高整数模糊度的估计精确度。当移动台30静止时，通过将动态模型的已知输入设置为零，仅使用所述动态模型就足够了。

另外，通过并列于图5的程序和图6的程序来执行图7中的处理，可以对两个独立的整数模糊度进行相互比较，并且可选择适当的整数模糊度以用于定位，从而提高定位可靠性。从此角度来看，当GPS接收机22和32是能够接收从GPS卫星10发射的L1波和L2波二者的双频接收机时，对于L1波和L2波中的每一个，可以同时并列进行相同的估计处理。在这种情况下，由于能够产生所述两侧的周期之和(宽巷(Wide-Lane))，因此，可以进一步缩小整数解候选的范围。

图8是流程图，其说明了与如图5、图6以及图7所示的在所述移动台30进行的操作相对应的在基准站20进行的操作。

在步骤S400中，作为程序性处理，多个基准站20的每一个，对应于采样时刻的每一个和所述GPS卫星10_i的每一个，来存储和管理相位累加值Φ_ib，其中基于来自所述GPS卫星10_i的每一个的卫星信号测量所述相位累加值。可通过用于控制所述GPS卫星10_i的中心设备(未示出)来执行此处理。

在步骤410中，只要关于与GPS卫星10_k相关的数据不发生所述周跳，就连续进行步骤400中的处理。当然，每次产生新的数据时，某时刻之前的数据被顺次删除。另外，可以将在每一个基准站20和每一个GPS卫星10_i之间的整数模糊度N_ib引入在初始阶段的步骤400的处理。所述基准站20的每一个可确定所述得到的相位累加值Φ_ib的可靠性，并且，例如，如果存在异常值，不需要存储所述异常值，或者，不需要向所述移动台30发送所述异常值。

如步骤S110所述，在接收到来自移动台30的请求信号之后，可经由所述通信设备23将在步骤S400中存储和提取的数据发送到移动台30。可选地，可在接收来自每一个GPS卫星10_i的信号的每一个周期内广播所述数据。

在前一种情况下，通过在来自移动台30的请求信号中包括的ID码来确定作为传输目标的移动台30。在后一种情况下，基准站20可响应于来自所述移动台30的请求，向移动台30仅发送特殊的数据。

在步骤S400中，如果检测到关于GPS卫星10_k发生所述周跳，所述程序进行到步骤S420，并且基准站20擦除在发生与所述GPS卫星10_k相关的周跳之前存储的数据。

如上所述，根据本实施例，不必发送在发生所述周跳之前产生的数据到所述移动台30。可选地，也可以保留在发生所述周跳之前产生的存储的数据，而不将其发送到移动台30，即，仅将发生所述周跳之后产生的数据发送到移动台30。这样，通过仅发送请求信号，移动台30就可以得到来自基准站20的高可靠性的数据，并且不需要检查从基准站20发送的数据的可靠性。

图9是流程图，其说明了能够与多个基准站20进行通信的移动台30的操作。

在步骤S500中，确定移动台30是否能够与多于一个基准站20进行通信。

如果确定移动台30能够与多于一个基准站20进行通信，程序进行到步骤S510。

在步骤S510中，检测在由移动台30捕获的GPS卫星10_i和由一个基准站20捕获的GPS卫星10_i之间的对应关系。同时，确定所述GPS卫星10的数目，移动台30和基准站20均从所述GPS卫星10接收信号(以下称为“共用卫星10”)。

在步骤S520中，如果确定有一个基准站20接收来自最大数目的共用卫星10的信号，移动台30采用来自这一个基准站20的数据，并执行图5、图6和图7所说明的程序。例如，考虑这样的情况，其中，移动台30接收来自七个GPS卫星10₁到10₇的信号，一个基准站20₁接收来自六个GPS卫星10₁到10₆的信号，并且另一个基准站20₂接收来自GPS卫星10₁到10₅，以及GPS卫星10₈到10₁₁的信号，由于移动台30和基准站20都接收来自GPS卫星10₁到10₆的信号，GPS卫星10₁到10₆是所述共用卫星10，并且，由于在此例中，基准站20₁接收来自所述最大数目(六个)的共用卫星10₁到10₆的信号，选择所述基准站20₁。

另一方面，如果确定多于一个基准站20各自接收来自所述最大数目的共用卫星10的信号，所述程序进行到步骤530。

在步骤530中，对在不同基准站20的来自所述共用卫星10的每一个的接收强度进行比较。可以在所述基准站20测量在不同基准站20的接收强度，并可将其发送到移动台30。

在步骤S540中，如果确定仅有一个基准站20接收在高于参考级别的接收级别上的来自共用卫星10的信号，移动台30采用来自这一个基准站20的数据，并执行图5、图6和图7所说明的程序。在这种情况下，可选择具有最大的来自所述共用卫星的信号的最低接收强度的基准站。在这种情况下，可忽略随后步骤550。

另一方面，如果确定多于一个基准站20各自在最好接收状况下接收来自共用卫星10的信号，所述程序进行到步骤S550。

在步骤550中，相互比较从不同基准站20到移动台30的距离。

在步骤560中，选择离移动台30距离最近的基准站20。于是，移动台30采用来自所述最近的基准站20的数据，并执行图5、图6和图7所说明的程序。

如上所述，根据本实施例，由于在移动台30能够进行通信的共用卫星10之间使用来自所述最合适的基准站20的数据，当基准站20随着移动台30的移动而变化时，能够防止整数模糊度估计精度和位置检测精度下降。

选择基准站20的优先次序不限于上述例子(即，共用卫星10的数目、接收强度、距离)，例如，在共用卫星10的数目大于指定数目并且接收强度超过最低级别的情况下，可优先选择最接近移动台30的基准站20。在这种情况下(即，距离优先)，可以减小电离层折射效应和对流层弯曲(tropospheric bending)的影响，并且提高所述整数模糊度的估计准确度。

尽管为了说明的目的，参照具体实施例描述了本发明，但是，很显然，本发明不限于这些实施例，无需脱离本发明的基本概念和范围，本领域技术人员可以作出多种修改例。

例如，在以上实施例中，描述了将卡尔曼滤波器应用于状态方程(14)和观测方程(15)，但是也可以用最小二乘或其它估计方法用于估计状态量。

此外，在以上实施例中，描述了计算所述双差以消除GPS接收机22和32中振荡器的初始相位以及时钟不确定度的影响。当然，只要能够消除GPS接收机22和32中振荡器的初始相位以及时钟不确定度的影响，也可以使用单差。此外，在以上实施例中，没有考虑电离层折射效应、对流层弯曲效应以及多径的影响，但是，在考虑这些效应时，也可以应用本发明。

以上，为简便起见，将GPS卫星10₁视为参考卫星，但取决于移动台30和基准站20的位置，也可使用其它GPS卫星10作为参考卫星。此外，只要有四个或更多的与移动台30和基准站20共用的GPS卫星相关的双差，可使用所述GPS卫星的任意组合来计算所述双差。

在以上实施例中，将车辆作为移动台30的例子。所述移动台30还可包括具有接收机32和/或计算单元40的载人电梯(folk lift)或机器人，以及具有接收机32和/或计算单元40的移动电话或PDA。

根据本发明的载波相位GPS定位装置，可以快速且精确地确定整数模糊度。

本专利申请基于2003年12月2日提交的日本在先专利申请2003-403640，将其全部内容在此引用作为参考。

Claims (3)

1.一种载波相位GPS定位装置，包括：

第一整数模糊度估计单元，其将通过在固定位置的基准站从卫星接收的数据中提取的第一持续时间中的多个第一载波相位累加数据与在第二持续时间中通过移动台从所述卫星接收的一个或多个第二载波相位累加数据相组合，并估计在所述第二载波相位累加数据中包括的整数模糊度；以及，

定位单元，其利用由所述第一整数模糊度估计单元估计的所述整数模糊度来确定所述移动台的位置，

其中，所述第一持续时间中的所述多个第一载波相位累加数据包括在所述第一持续时间中在第一数目的多个时刻从所述卫星发送的多个载波相位累加数据；且

所述第二持续时间中的所述第二载波相位累加数据包括在所述第二持续时间中在第二数目的多个时刻从所述卫星发送的多个载波相位累加数据，其中，所述第二数目小于所述第一数目，

其特征在于，第二持续时间短于第一持续时间，且所述载波相位GPS定位装置还包含：

移动量检测单元，其检测所述移动台的移动以及当所述移动台移动时所述移动台的移动量；

第二整数模糊度估计单元，当所述移动台静止时估计在所述第二载波相位累加数据中包括的所述整数模糊度，其中当所述移动台静止时基于在该时段的所述第一载波相位累加数据和所述第二载波相位累加数据来作出所述估计；以及

第三整数模糊度估计单元，当所述移动台移动时，考虑移动量检测结果，来估计在所述第二载波相位累加数据中包括的所述整数模糊度。

2.根据权利要求1所述的载波相位GPS定位装置，其中，

在所述第二整数模糊度估计单元或所述第三整数模糊度估计单元估计所述整数模糊度之后，所述定位单元利用由所述第二整数模糊度估计单元或所述第三整数模糊度估计单元估计的所述整数模糊度而不是由所述第一整数模糊度估计单元估计的所述整数模糊度来确定所述移动台的位置。

3.根据权利要求1所述的载波相位GPS定位装置，其中，

所述移动台是具有轮子的车辆；

所述移动量检测单元基于用于检测所述轮子的转动速度的轮速传感器来检测所述车辆的移动；

当由至少所述轮速传感器检测到大于预定值的滑移率时，所述第三整数模糊度估计单元的所述整数模糊度估计处理被初始化，并且所述定位单元利用由所述第一整数模糊度估计单元估计的所述整数模糊度来确定所述移动台的位置，直到所述第三整数模糊度估计单元估计或重新估计所述整数模糊度。

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