CN102171583B - 位置估计方法和设备 - Google Patents

Abstract

一种确定GNSS接收机天线的位置的方法，包括步骤：针对多个历元的每一个获取输入数据，所述输入数据包括GNSS卫星的至少时钟和位置信息的信号的GNSS接收机天线处的观测值。随后估计来自每个历元的输入数据的状态矢量的浮动参数。所述浮动参数包括接收机天线位置、接收机时钟和每个卫星的至少一个不确定度。检测从一个历元到另一个历元的至少一个卫星的至少一个不确定度中的跳跃。随后估计来自至少一个历元的输入数据和来自所估计的浮动参数的桥接参数。所述桥接参数包括足以更新所述浮动参数以补偿所述跳跃的值，并且随后使用所述桥接参数来更新所述浮动参数。

Description

位置估计方法和设备

技术领域

本发明涉及位置估计方法和设备，尤其涉及基于导航卫星系统信号的这种方法和设备。所述方法和设备的应用领域包括但不限于导航、制作地图、陆地勘测、土木工程、灾难防治和缓解以及科学研究。

背景技术

1.引言

全球导航卫星系统(GNSS)包括全球定位系统(GPS)(美国)、GLONASS(俄罗斯)，Galileo(欧洲)和COMPASS(中国)(使用或研发中的系统)。GNSS典型地使用以地球为轨道的多个卫星。多个卫星形成了卫星星群。GNSS接收机检测被调制到卫星所广播的电磁信号上的代码。该代码也被称为测距码。代码检测包括将调制到广播信号上的比特序列与待检测码的接收机侧版本进行比较。基于对一系列卫星的每一个的代码到达时间的检测，GNSS接收机估计其位置。定位包括地形定位，即在地球表面上的定位。

使用GNSS信号码的定位提供了尤其由于在通过大气传输时代码受到的失真所造成的有限精度。例如，GPS包括以1575.45MHz(所谓的L1频率)的粗/捕获(C/A)码的传输。与保留用于军事应用的精(P)码相比，该码可任由公众得到。在考虑与C/A码的检测(伪随机码的到达时间的电子检测)相关联的电子不确定度以及其他误差(包括由电离层和对流层影响、星历表误差、卫星时钟误差和多径传播所引起的那些误差)时，使用GPS C/A码的基于代码的定位的精度大约为15米。

基于对代码的检测的定位的一种替代方式是基于载波相位测量的定位。在该替代方式中，检测从卫星发送的GNSS信号的载波相位，而不是被调制到从卫星发送的信号上的代码。

相比较基于代码的方法，基于载波相位测量的方法具有提供更高位置精度(即，高达厘米级或甚至毫米级精度)的潜力。理由可以直观地理解如下。诸如L1波段上的GPS C/A码之类的代码比调制了该代码的载波的一个周期长得多。因此对于载波相位检测的位置解算可以示为好于针对代码检测的位置解算。

取决于增强系统的所需精度和可用性以及其他因素，从GNSS信号的位置估计可以采用多种形式。定位可以表征为使用独立接收机的自主式，或者使用根据接收机外部的源的差分校正的差分式。

最简单的自主式接收机(如当今消费产品的典型的仅支持L1代码型GPS接收机)相对不贵，并且具有几十米量级的定位精度。多频接收机(如除了代码之外还支持L1和L2载频的GPS接收机)具有米级定位精度。精确定位技术可以在针对无需实时应答的应用(例如测地学)随时间收集的数据进行后处理时获得毫米级精度，以及针对诸如变形监测、航空摄影测量以及农业、建筑和采矿中的机械控制的应用获得厘米级精度。

差分接收机使用来自基准接收机或者基准接收机的网络的差分校正来消除测量误差。适于港口中的船舶导航和飞行器引路的米级的定位精度是使用来自诸如美国海岸巡逻队的海上DGPS或者美国联邦航空局的广域增强系统的服务的校正的差分接收机的典型。用于相对导航的差分接收机典型地具有几厘米到几十厘米量级的定位精度。用于勘测应用的差分接收机具有亚厘米到不多于几个厘米的定位精度。

2.GNSS精确点定位的基本原理

精确点定位(PPP)是使用单个接收机确定坐标的定位技术。称为“精确”是因为在数据处理中使用例如轨道和时钟的所谓“精确产品”。这些产品被称为“精确”是因为它们是借助来自几个世界范围分布的监测地面站的GPS数据的后处理产生的，并且提供比广播星历表消息质量更好的信息。Heroux和Kouba首次提出术语PPP[1995]，那时他们提出使用“精确”卫星轨道和时钟用于点定位。当时，测地学勘测分会(GSD)、加拿大自然资源(NRCan)已经以标准格式产生用来服务于国际GNSS服务(IGS)的后处理GPS卫星轨道和时钟。他们正确地声明，这些产品可以包括在点定位软件接口中并且为操作单个GPS接收机的用户提供高精确度。尽管当时他们展示出只能提供大约1米的精度的简单方法，但是这是PPP发展的起点。

后来，Zumberge等人[1997]提出使用PPP来分析每天来自成百上千站点的数据，且可获得的结果在质量上比得上使用所有数据的同时分析可以得到的结果。该出版物成为有关PPP的最早已知的文献之一。

在2001年，Kouba和Heroux[2001]使用非差分双频伪距和载波相位观测值以及IGS精确轨道产品详述了后处理方案，对于独立精确测地学点定位(静止或运动)，现在具有厘米级精度。当时，他们已经描述了必须实现来获得厘米级定位的基于地球和空间的模型。他们还讨论了获得具有厘米精度的站台中性大气天顶延迟和精度为0.1ns的GPS接收机时钟估计的能力。

到现在，PPP已经成为GPS团体广泛熟知的技术，出版了若干论文强调对于具有精确轨道和时钟产品的单点定位的不同用途。例如，Bisnath和Langley[2001]提出了基于运动学、与来自LEO(低地球轨道运行)的GPS接收机和IGS精确轨道和时钟产品的数据一起使用的顺序最小二乘滤波器/平滑器的几何方法，目的在于分米精度。

PPP技术自身成为强大的定位技术，能够获得厘米级准确度。然而，它也一直存在主要不足，就是收敛时间。PPP求解实现亚分米级准确度花费的时间(其可能高达几十分钟)在今天成为将其用作实时世界范围高准确度GNSS定位工具的最大障碍，这是因为市场通常需要几秒的求解(再)初始化。基于此，几个研究中心开始研究在PPP引擎内引入不确定度固定处理的方向上的项目，从而使得求解初始化时间能够减小。

这就是Gabor和Nerem[2002]的情况，他们提出一种借助跟踪网络校准卫星相关相位偏差的方法，后来可用于消除独立接收机的测量值上存在的这些量，并且因此找到在PPP引擎中的整数特性(integernature)的不确定度。该方法基于第一组宽巷相位偏差的导数，基于宽巷相位和窄巷代码几何无电离组合(也称为Melbourne-Wubbena组合[Melbourne，1985]；[Wubbena，1985])。如果成功完成，则可以固定第二组不确定度，其将具有大约10cm的有效波长。当时，他们得出结论，现存轨道误差的水平不会允许固定这第二组不确定度。

Gao和Shen[2002]介绍了一种不同的方法，不是基于卫星偏差校准，而是基于尝试采用相位不确定度的整数特性的PPP引擎内建技术。然而，随着时间的过去，在PPP研究团体中已经成为常识的是必须校准卫星相关相位偏差从而固定PPP中的不确定度。这可以通过过去一些年中在该方向的日益增加的论文数量而注意到，例如Leandro等人[2006]，Ge等人[2007]，Banville等人[2008]，Collins[2008]以及Laurichesse等人[2008]的论文，他们都提出对卫星相位偏差进行校准。后四篇出版物使用与Garbor和Nerem所提出的相同的概念(最初固定宽巷不确定度以及随后固定形成载波相位无电离组合所需要的其他整数不确定度，具有大约10cm的有效波长)，只是具有了一些重新公式化和/或另外的分析。

GAPS在2006年开始研究，其目的在于成为卫星相位偏差校准和使用的工具。在2006年的出版物中描述的技术基于对L1和L2不确定度和偏差的解相干，借助了基于PPP的电离层建模(在第三章描述了其过程)。寻找不同的技术的原因在于以下事实，为了可靠地固定如在Garbor和Nerem方法中所使用的第二组不确定度，必须使得所有几何相关的影响(中性大气、接收机坐标和接收机时钟)在适当地低于分米的不确定度情况下进行建模，并且这是花长时间获得的事情，而实际上在PPP求解已经收敛于该精度水平时，不确定度固定将仅带来很少改进。

3.要解决的问题

图1示意性地图示了用于自主式接收机100的典型的现有技术中的双载频场景。接收机100接收来自查看的任意数量的卫星(例如分别在110，120和130处所示的SV1，SV2和SVm)的GNSS信号，以及卫星轨道和时钟数据105。信号穿过在140处示意性地示出的地球大气(电离层和对流层)。每个信号有两个频率，L1和L2。接收机100根据这些信号确定到各个卫星的对应伪距PR1，PR2，PRm。大气和多径效应造成信号路径的变化，如在150处示意性地所示，使得伪距确定失真。由于可以在大约1米的误差情况下测量C/A码，没有使用仅用于军事的P/Y码的民用接收机确定了误差在几米范围的位置。然而，L1和L2载波的相位可以以0.01-0.05周期(2mm-1cm)的精度来测量，所以可以以毫米到分米范围的误差更精确地估计相对位置。用于精确定位的技术采用L1和L2载波相位和整数不确定度解算(精确卫星定位的广阔探索区域)。

已经开发出许多技术可靠而快速地确定由卫星定位设备所观察到的载波相位信号的周期不确定度。不确定度解算技术通常包括使用确定代码观测值，以及多个卫星上的观测值以减小潜在的载波相位不确定度，直到可以做出决定来接受单个候选。相干生成的载波相位信号的观测值进一步增强了不确定度解算的速度和可靠性。

图2示意性地示出了典型的现有技术的处理方法。在210准备两个频率(F1&F2)的原始GNSS数据200以提供用于每个历元的观测值数据。在215处准备卫星轨道和时钟数据205以提供用于每个历元的卫星和时钟数据。将用于每个历元的准备数据集220提供给全局卡尔曼滤波器，其具有针对接收机天线位置、接收机时钟和不确定度的状态的状态矢量。滤波器计算浮动解来用数据的每个新历元更新状态。

图3示意性地示出了现有技术的处理技术面临的两个问题。首先，浮动解花费太长时间收敛于状态矢量的解从而以可接受的位置误差给出接收机天线位置估计。期望加速该解的收敛性。其次，一个或多个估计的不确定度值的跳跃(其可在接收机在一个或多个卫星信号上失去相位锁定时出现)迫使滤波器的重置和对应的延迟，同时浮动解再次收敛从而以可接受的位置误差给出接收机天线位置估计。优选的将是减小初始浮动解收敛时间(在接收机启动时)并且减小或消除重新收敛时间(跳跃之后)。

需要改进基于GNSS载波相位测量的定位系统的实现，从而以快速、稳定和用户友好的方式获得对接收机位置的精确估计。

发明内容

本发明目的在于满足上述需要。特别地，本发明目的在于改善现有技术的方法的实现方式，意在在改善可用性的同时快速地得到稳定而精确的解。

本发明包括在权利要求中所限定的方法、设备、漫游器、网络站台、计算机程序和计算机可读介质。

附图说明

现在将结合附图描述本发明的实施例，其中：

图1示意性地示出了用于说明本发明的背景的具有三个卫星和一个接收机的GNSS；

图2示意性地示出了典型的现有技术中的处理方法；

图3示意性地图示了现有技术中的处理技术面临的问题；

图4A示意性地示出了现有技术中的接收机天线；

图4B示出了用于图4A的接收机天线的L1频率接收机天线相位中心变化；

图4C示出了用于图4A的接收机天线的L2频率接收机天线相位中心变化；

图4D示出了用于图4A的天线的相对于天顶角的L1和L2天线相位中心变化；

图4E示出了用于图4A的接收机天线的由于一天中的固体潮造成的站点移位变化；

图5示出了绝对实时静态(ART-S)模式与绝对实时运动学(ART-K)模式中的收敛性之间的性能对比；

图6A示出了独立位置随着每个历元更新的现有技术的ART-K方法；

图6B示出了根据本发明的实施例使用delta相位方法来将连续位置更新联系在一起的ART-K方法；

图7A示出了在根据本发明的实施例的ART-K滤波器方法中转移噪声电平的水平位置误差收敛性的影响；

图7B示出了在根据本发明的实施例的ART-K滤波器方法中的转移噪声水平的垂直(高度)位置误差收敛性的影响；

图7C示出了根据本发明的实施例的在解已经接近收敛的时间段上、在ART-K滤波器中的转移噪声水平的水平位置误差收敛性的影响；

图8A图示了现有技术中的实时运动学delta位置处理技术的操作原理；

图8B图示了现有技术中的实时运动学delta位置处理技术的操作原理；

图8C示意性地图示了现有技术中的实时运动学delta位置处理技术；

图9在附图中有意地被省略；

图10示意性地图示了用于根据本发明的实施例的桥接中断(bridging outages)的ART-K技术；

图11示意性地图示了用于根据本发明的实施例的桥接中断的ART-K技术中的不确定性跳跃的影响；

图12示意性地图示了根据本发明的实施例的跳跃检测器的操作；

图13A示意性地图示了根据本发明的实施例的第一ART-K桥接估计器的操作；

图13B示意性地图示了根据本发明的实施例的第二ART-K桥接估计器的操作；

图14A示意性地图示了根据本发明的实施例的第三ART-K桥接估计器的操作；

图14B示意性地图示了根据本发明的实施例的第四ART-K桥接估计器的操作；

图15示意性地图示了根据本发明的实施例的ART-K设备的架构；以及

图16示意性地图示了根据本发明的实施例的ART-K设备的操作。

具体实施方式

将参考附图描述本发明的实施例。特定实施例用来为本领域技术人员提供更好的理解，而绝非意在以任何方式限制由所附权利要求限定的本发明的范围。特别地，贯穿说明书及其组成部分的单独描述的实施例可以相结合从而在一定程度上形成相互不排外的另外的实施例。

1.1精确点定位

精确点定位(PPP)是使用例如GPS接收机这样的GNSS接收机确定点坐标的现有技术之一。在该技术中，单个接收机所采集的观测值用来确定接收机天线位置的坐标的三个分量(例如，笛卡尔坐标系中的x，y和z)，以及其他参数，例如接收机时钟误差(t)和总计中性大气延迟。

PPP可用于多种定位应用。PPP观测模型考虑了GPS信号上存在的若干影响中的大多数影响。与差分处理(其中观测值在接收机之间或卫星之间进行区分以去除共模误差)不同，PPP观测未经过差分处理。在观测模式设计用于定位时，大多数这些参数(例如卫星时钟)被用作已知量来确定位置、接收机时钟误差和中性大气延迟。

还可以对其他参数建模，包括电离层延迟、代码偏差、卫星时钟误差和代码多径加噪声。在所有情况下，这些过程还适合于实时，这使得该封装成为用于广域接收机网络控制和管理的潜在工具。取决于估计参数的类型，它们可以简单地作为针对数据分析和质量控制的量化，或者它们可以稍后用于再次定位(作为已知值)。

用于定位的一个参数是中性大气延迟，也称作对流层延迟。该延迟是在大气的中性部分处由GPS信号经受的折射所引起的。中性大气延迟模型在用于定位(例如PPP)的技术领域是已知的。

本发明的实施例提供了精确点定位增强，例如改进的位置准确度、位置解的更快收敛和/或从信号中断的快速恢复。

电离层延迟不好求解，除非存在对不同信号频率下的测量值中所含的偏差的良好确定，这通常需要跟踪接收机的网络从而解决卫星和接收机仪器偏差。在本发明的一些实施方案中，根据单个接收机的双频载波相位测量值来确定无偏差电离层延迟。

在本发明的一些实施方案中，使用PPP引擎中的伪距和载波相位测量值来估计伪距多径值。与其他多径估计技术的差别在于通常仅确定多径的较高频率分量。在一些实施方案中，解决例如电离层延迟和载波相位不确定度的问题来恢复多径值。

在处理固定接收机类型的网络数据时，或者当在与用于生成校正值的接收机类型不同的接收机类型的情况下对定位使用时钟校正值时，卫星代码偏差是待考虑的因素。使用接收机的网络，通常将这些偏差估计为时钟估计过程的副产品。在本发明的一些实施例中，使用单站定位模型而不是网络时钟调整模型来估计这些偏差，使得这种方法对于PPP有用。

在处理单接收机定位时，卫星时钟校正在数据处理中扮演重要角色。通常使用来自接收机网络的伪距和载波相位测量值来估计卫星时钟误差。在本发明的一些实施例中，使用单站来估计载波相位质量时钟校正，这适于实时应用并且在PPP与相对卫星定位之间实现融合。

中性大气延迟通常利用来自预测模型的先验信息来处理，并且有时也作为观测模型中的残余延迟参数。在本发明的一些实施例中，适于广域基于卫星的增强系统的模型是基于表面气象数据集，得到更可靠的模型，其从较早研发保持着简单和实用使用过程。

考虑到PPP的误差预算，Garbor和Nerem在2001年提出的关注点(在固定第一组宽巷相位偏差之后，轨道误差水平不会允许固定有效波长大约为10cm的第二组不确定度)仍然是待解决的问题。这意味着需要较长的波长从而允许使用几何相关不确定度固定过程(并且可能对于即将到来的GPS L5信号来说是事实)；或者需要改进PPP浮动解收敛时间。本发明的一些实施例利用增强型PPP观测模型或者具有改进定位求解的附加部件。

1.2.定位观测模型

PPP是在数据处理中使用所谓的“精确产品”(例如卫星轨道和时钟)利用单接收机确定坐标的定位技术。更准确的说，如果对于PPP想要最终可实现的精度，则应当考虑所有必须的观测校正以获得最好的可能精度。这种校正其中包括潮汐、相对论影响、以及接收机和卫星天线相位中心变化。取决于所使用的接收机类型(例如，仅代码型或代码和相位型；单频或双频)，可以不考虑这些校正中的一部分，或者可替代地可能需要另外的精确产品，例如在单频接收机情况下的电离层格网。如果把更高的可能精度作为指标，则必须使用具有伪距和载波相位的双频测量值的“测地学”接收机。在此情况下，其他方面也很重要，例如将载波相位作为独立测量值(而不是使用载波相位测量值来简单地对伪距进行滤波)，这导致对每个卫星的不确定度参数估计，以及对残余中性大气延迟(NAD)的估计，这是因为NAD预测模型对于这类定位来说并不足够精确。

当前许多PPP封装使用具有伪距和载波相位的无电离组合的类似模型，例如CSRS-PPP[Tétreault等人在2005年]，P3[Gao和Chen在2004年]以及GIPSY[Zumberge等人在1997年]。在他们之间可能存在些许不同，例如NAD的估计处理(例如，作为随机游走，或者对于给定时间间隔的固定值)。

为了理解定位过程，我们可以从载波相位的公式开始：

Φ₁＝R+c(dT-dt)+T-I+λ₁N₁+hd_r，1-hd_s，1+pb_r，1-pb_s，1+m₁+e₁，(2.1)

以及

Φ₂＝R+c(dT-dt)+T-γI+λ₂N₂+hd_r，2-hd_s，2+pb_r，2-pb_s，2+m₂+e₂，(2.2)

其中，Φ₁和Φ₂分别是米制单位的L1和L2频率的载波相位测量值；R是卫星与接收机天线之间的几何距离，单位为米；c是光速，单位为米/秒；dT和dt分别为接收机和卫星时钟误差，单位为秒；T为中性大气延迟，单位为米；I为L1频率电离层延迟，单位为米；γ是将电离层延迟从L1转换到L2频率的因子，无单位；λ₁和λ₂分别为L1和L2频率上的载波相位波长，单位为米；N₁和N₂分别是L1和L2频率上的载波相位整数不确定度，单位为周期；hd_r，i和hd_s，i分别是米制单位的接收机和卫星载波相位硬件延迟，其中i表示载频(L1或L2)；pb_r，i和pb_s，i分别是米制单位的接收机和卫星载波相位初始延迟偏差，其中i表示载频(L1或L2)；m₁和m₂分别是L1和L2频率上的载波相位多径，单位为米；而e₁和e₂分别是L1和L2频率上的载波相位测量值的其他未建模误差，单位为米。

对于伪距可以形成类似公式如下：

P₁＝R+c(dT-dt)+T+I+HD_r，1-HD_s，1+M₁+E₁，(2.3)

和

P₂＝R+c(dT-dt)+T+γI+HD_r，2-HD_s，2+M₂+E₂，(2.4)

其中，P₁和P₂分别是米制单位的在L1和L2频率上的伪距测量值；HD_r，i和HD_s，i分别是米制单位的接收机和卫星伪距硬件延迟，其中i表示载频(L1或L2)；M₁和M₂分别为L1和L2频率上的伪距多径，单位为米；而E₁和E₂分别为L1和L2频率上的伪距测量值的其他非建模误差，单位为米。其他符号具有与式2.1和2.2.相同的含义。

为了以数学方式从载波相位和伪距测量值中消除电离层延迟，可以使用两个频率的无电离层组合。该组合利用以下事实，电离层是频散介质，并且由此，延迟的幅度与频率平方成反比，为：

$I_i=\frac{40.3\mathrm{TEC}}{{f_i}^2},---\left(2.5\right)$

其中I_i是频率i上米制单位的电离层延迟，TEC为总计综合的电子含量，而f_i为信号频率，单位为赫兹。载波和伪距无电离层组合可以形成如下：

${\mathrm{\Φ}}_{\mathrm{if}}=\frac{{f_1}^2}{{f_1}^2-{f_2}^2}{\mathrm{\Φ}}_1-\frac{{f_2}^2}{{f_1}^2-{f_2}^2}{\mathrm{\Φ}}_2,---\left(2.6\right)$

以及

$P_{\mathrm{if}}=\frac{{f_1}^2}{{f_1}^2-{f_2}^2}{P}_1-\frac{{f_2}^2}{{f_1}^2-{f_2}^2}{P}_2---(2.7)$

无电离组合的观测公式为：

Φ_if＝R+c(dT-dt)+T+λ_ifN_if+hd_r，if-hd_s，if+pb_r，if-pb_s，if+m_if+e_if，

(2.8)

以及

P_if＝R+c(dT-dt)+T+HD_r，if-HD_s，if+M_if+E_if (2.9)

电离层延迟项在前两个公式中没有出现，这是因为它们在无电离组合操作中被消除。使用这种线性组合暗含也将相应的波长和不确定度组合起来，得到：

${\mathrm{\λ}}_{\mathrm{if}}=\frac{{f_1}^2}{{f_1}^2-{f_2}^2}{\mathrm{\λ}}_1-\frac{{f_2}^2}{{f_1}^2-{f_2}^2}{\mathrm{\λ}}_2,---(2.10)$

和

$N_{\mathrm{if}}=\frac{{f_1}^2}{{f_1}^2-{f_2}^2}{N}_1-\frac{{f_2}^2}{{f_1}^2-{f_2}^2}{N}_2,---(2.11)$

容易得出以下结论：因为以上公式中倍乘不确定度的系数不是整数，所以得到的无电离层不确定度(N_if)也不是整数，如与L1(N₁)和L2(N₂)上的不确定度相对比。

考虑到接收机的代码硬件延迟将被接收机时钟参数吸收，公式2.8和2.9给出的观测公式可以简化如下：

c·dT′＝c·dT+HD_r，if，(2.12)

或者类似地，

$d{T}^{\′}=\mathrm{dT}+\frac{{\mathrm{HD}}_{r,\mathrm{if}}}{c},---\left(2.13\right)$

这是因为dT′和dT以秒定义，而HD_r，if以米来定义。

接收机的代码硬件延迟被时钟参数吸收，这是因为即使载波相位测量值通常具有更多的权重，它们也是不确定的(它们具有不确定度项)，并且由此，PPP求解中的时钟数据实际上来自伪距观测值。通过对测量值应用已知的差分代码偏差可以解决卫星的代码硬件延迟(HD_s，if)。在一些情况下，不必校正用于卫星代码偏差的伪距(参见...)。为了在通用公式中包括这些情况，应当使得硬件延迟校正相同。下文将详述这一过程。被校正的伪距如下：

P′_if＝P_if+HD_s，if  (2.14)

那么观测公式可以重新调整如下：

Φ_if＝R+c(dT′-dt)+T+λ_ifN_if+hd_r，if-hd_s，if+pb_r，if-pb_s，if-HD_r，if+m_if+e_if，

(2.15)

和

P′_if＝R+c(dT′dt)+T+M_if+E_if (2.16)

由于没有假定代码和载波硬件延迟相同，所以当前在载波相位观测公式中存在代码硬件延迟项。

因为硬件延迟和相位偏差是随时间相当稳定的项，所以根据下式它们实际上由无电离不确定度参数来吸收：

λ_ifN′_if＝λ_ifN_if+hd_r，if-hd_s，if+pb_r，if-pb_s，if+HD_r，if (2.17)

或类似地：

${N^{\′}}_{\mathrm{if}}=N_{\mathrm{if}}+\frac{{\mathrm{hd}}_{r,\mathrm{if}}-{\mathrm{hd}}_{s,\mathrm{if}}+{\mathrm{pb}}_{r,\mathrm{if}}-{\mathrm{pb}}_{s,\mathrm{if}}+{\mathrm{HD}}_{r,\mathrm{if}}}{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{if}}},---\left(2.18\right)$

这是因为不确定度项是以周期定义的，而偏差是以米定义的。

由此，载波相位观测公式变为：

Φ_if＝R+c(dT′-dt)+T+λ_ifN′_if+m_if+e_if(2.19)

因此，容易得出以下结论：PPP浮动不确定度参数不是纯粹的不确定度，而是被添加到硬件延迟和初始相位偏差集合(被转换成周期单位，如公式2.18所示)的两个整数(纯粹)不确定度(N₁和N₂)的无电离组合。

如前文提到的，精确点定位的优点之一是可借助单接收机得到的高精度。然而，为了得到好结果，需要在使用之前针对各种影响对观测值进行校正。稍后将探讨这些校正的每一个。那么我们应当考虑校正的观测值：

P′_if＝P_if+C_if，(2.20)

和

Φ′_if＝Φ_if+c_if，(2.21)

其中P′_if和Φ′_if分别为校正的伪距和载波相位测量值；而C_if和c_if分别为伪距和载波相位校正值。

伪距校正项包括公式2.14所示的硬件延迟，所以公式2.14可以看作公式2.20的特例。校正的载波相位观测公式为：

Φ′_if＝R+c(dT′-dt)+T+λ_ifN′_if+m_if+e_if  (2.22)

公式2.22与2.19之间的差别在于以下事实，在公式2.22中，载波相位测量值(Φ′_if)为校正的观测值。

1.3.观测值的调整

为了改进的精度，可以调整观测值来确定与定位有关的参数。这些参数是接收机坐标、接收机时钟误差、天顶对流层延迟和载波相位不确定度。这一节的公式忽略了多径(M_if和m_if)和噪声(E_if和e_if)项，假定它们为定位模型的非建模部分。

如果已知所有参数的先验值，则可以如下改写观测公式。如果不可能出现参数(例如接收机时钟误差和接收机位置)的近似值，则可以使用0来替代。不确定度优选地被初始化为0，而NAD以模型所提供的延迟(例如UNB3m)被进行初始化。在[Leandro，2006b]中给出了UNB3m模型的细节。算法优选地被设计成将0处理作为先验信息。

Φ′_if＝(R₀+δR)+c((dT′₀+δdT′)-dt)+(T₀+δT)+λ_if(N′_if，0+δN′_if)，

(2.23)

和

P′_if＝(R₀+δR)+c((dT′₀+δdT′)-dt)+(T₀+δT)  (2.24)

下标0表示使用的先验值，而伴随delta的项是在使用那些先验值时引入的“误差”，或者换句话说，是每个参数的真实值和先验值之间的差。这些“误差”是待计算的更新值，所以可以校正先验值来解决每个参数的真实值。针对观测值，可以使用每个参数的偏导数来改写以上公式：

${{\mathrm{\Φ}}^{\′}}_{\mathrm{if}}=R_0+\frac{{{\∂\mathrm{\Φ}}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{\∂X_r}\mathrm{\δ}{X}_r+\frac{{{\∂\mathrm{\Φ}}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{\∂X_r}\mathrm{\δ}{X}_r+\frac{{{\∂\mathrm{\Φ}}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{\∂Y_r}\mathrm{\δ}{Y}_r+\frac{{{\∂\mathrm{\Φ}}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{\∂Z_r}\mathrm{\δ}{Z}_r+\mathrm{cd}{T^{\′}}_0+\frac{{{\∂\mathrm{\Φ}}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{\∂{\mathrm{dT}}^{\′}}\mathrm{\δd}{T}^{\′}-\mathrm{cdt}+$

$T_0+\frac{{{\∂\mathrm{\Φ}}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{\∂T_z}\mathrm{\δ}{T}_z+{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{if}}{N^{\′}}_{\mathrm{if},0}+\frac{{{\∂\mathrm{\Φ}}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{{{\∂N}^{\′}}_{\mathrm{if}}}\mathrm{\δ}{N^{\′}}_{\mathrm{if}},---\left(2.25\right)$

和

${P^{\′}}_{\mathrm{if}}=R_0+\frac{{{\∂P}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{\∂X_r}\mathrm{\δ}{X}_r+\frac{{{\∂P}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{\∂Y_r}\mathrm{\δ}{Y}_r+\frac{{{\∂P}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{\∂Z_r}\mathrm{\δ}{Z}_r+\mathrm{cd}{T^{\′}}_0+\frac{{{\∂P}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{\∂{\mathrm{dT}}^{\′}}\mathrm{\δd}{T}^{\′}-\mathrm{cdt}+T_0+\frac{{{\∂P}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{\∂T_z}\mathrm{\δ}{T}_z,---\left(2.26\right)$

其中X_r，Y_r和Z_r代表接收机笛卡尔坐标，而T_z是天顶中性大气延迟。现在，参数实际上是每个参数应当接收从而更接近其真实值的更新值(δX_r，δY_r，δZ_r，δdT′和δT_z)。那么可以对左手侧的参数和右手侧的其他参数调整公式：

$\frac{{{\∂\mathrm{\Φ}}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{\∂X_r}\mathrm{\δ}{X}_r+\frac{{{\∂\mathrm{\Φ}}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{\∂Y_r}\mathrm{\δ}{Y}_r+\frac{{{\∂\mathrm{\Φ}}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{\∂Z_r}\mathrm{\δ}{Z}_r+\frac{{{\∂\mathrm{\Φ}}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{\∂d{T}^{\′}}\mathrm{\δd}{T}^{\′}+\frac{{{\∂\mathrm{\Φ}}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{\∂T_z}\mathrm{\δ}{T}_z+\frac{\∂{{\mathrm{\Φ}}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{\∂{N^{\′}}_{\mathrm{if}}}{{\mathrm{\δN}}^{\′}}_{\mathrm{if}}=,$

${{\mathrm{\Φ}}^{\′}}_{\mathrm{if}}-R_0-\mathrm{cd}{T^{\′}}_0+\mathrm{cdt}-T_0-{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{if}}{N^{\′}}_{\mathrm{if},0}---\left(2.27\right)$

和

$\frac{{{\∂P}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{\∂X_r}\mathrm{\δ}{X}_r+\frac{{{\∂P}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{\∂Y_r}\mathrm{\δ}{Y}_r+\frac{{{\∂P}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{\∂Z_r}\mathrm{\δ}{Z}_r+\frac{{{\∂P}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{\∂d{T}^{\′}}\mathrm{\δd}{T}^{\′}+\frac{{{\∂P}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{\∂T_z}\mathrm{\δ}{T}_z={P^{\′}}_{\mathrm{if}}-R_0-{{\mathrm{cdT}}^{\′}}_0+\mathrm{cdt}-T_0---\left(2.28\right)$

偏导数估计如下：

$\frac{{{\∂\mathrm{\Φ}}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{{\∂X}_r}=\frac{{{\∂P}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{\∂X_r}=-\frac{X^s-X_r}{R_0},---\left(2.29\right)$

$\frac{{{\∂\mathrm{\Φ}}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{{\∂Y}_r}=\frac{{{\∂P}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{\∂Y_r}=-\frac{Y^s-Y_r}{R_0},---\left(2.30\right)$

$\frac{{{\∂\mathrm{\Φ}}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{{\∂Z}_r}=\frac{{{\∂P}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{\∂Z_r}=-\frac{Z^s-Z_r}{R_0},---\left(2.31\right)$

其中X^s，Y^s和Z^s代表在信号发射时间时的卫星坐标，

$\frac{{{\∂\mathrm{\Φ}}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{\∂d{T}^{\′}}=\frac{{{\∂P}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{\∂d{T}^{\′}}=c,---\left(2.32\right)$

$\frac{{{\∂\mathrm{\Φ}}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{\∂T_z}=\frac{{{\∂P}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{\∂T_z}={\mathrm{mf}}_{\mathrm{nh}},---\left(2.33\right)$

和

$\frac{\∂{{\mathrm{\Φ}}^{\′}}_{\mathrm{if}}}{{{\∂\mathrm{\Φ}}^{\′}}_{\mathrm{if}}}={\mathrm{\λ}}_{\mathrm{if}},---\left(2.34\right)$

其中，mf_nh为非流体静力学映射函数，例如Niell[Niell，1996]映射函数。优选地使用非流体静力学映射函数是因为假定UNB3m模型所提供的先验天顶延迟可以解决大部分流体静力学延迟，并且由此，大部分残余延迟实际上具有非流体静力学特性。

值得做的是仔细考虑以上提到的元素之一：几何距离。尽管这看起来像是矢量长度的简单计算，但是存在一些下面讨论的与其相关联的复杂因素。

为了计算参数的更新值，使用几个历元上的几个卫星的观测值。这些观测值一起置于最小二乘调整滤波器中。存在几种方法来执行观测值调整，为了简洁起见这里仅描述其中之一。

优选地根据下式在观测值的每个历元计算参数更新值：

δ＝(A ^t PA+C _x)^-1 A ^t Pw，

                       (2.35)

其中，δ为参数更新矢量，A为设计矩阵，P为权重矩阵，C _x为参数协方差矩阵，而w为闭合差矢量。在下面段落讨论这些元素。

更新值的矢量如下包括用于坐标(接收机位置)、残余中性大气延迟、卫星s1，s2，...，sn的接收机时钟和载波相位不确定度的更新：

$\underset{\‾}{\mathrm{\δ}}=\left[\begin{array}{c}\mathrm{\δ}{X}_r\\ \mathrm{\δ}{Y}_r\\ \mathrm{\δ}{Z}_r\\ \mathrm{\δ}{\mathrm{dT}}^{\′}\\ \mathrm{\δ}{T}_z\\ \mathrm{\δ}{N^{\′}}_{\mathrm{if},s1}\\ .\\ .\\ .\\ \mathrm{\δ}{N^{\′}}_{\mathrm{if},\mathrm{sn}}\end{array}\right]---\left(2.36\right)$

设计矩阵形成如下：

其中，如前所示估计偏导数。如可以在以上公式中注意到的那样，设计矩阵以针对观测卫星排列的行来形成，奇数行含有载波相位测量部分，而偶数行是伪距部分。所使用的排序根本不影响结果，并且对此唯一要求是排序应当与权重矩阵和闭合差矢量中的排序相同。使用与仰角相关的值形成权重矩阵：

对于载波相位来说，

$P_{\mathrm{\Φ},s}=\frac{\sin {\left(\mathrm{el}\right)}^2}{{{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{\Φ}}}^2},---\left(2.38\right)$

以及对于伪距来说，

$P_{P,s}=\frac{\sin {\left(\mathrm{el}\right)}^2}{{{\mathrm{\σ}}_P}^2},---\left(2.39\right)$

其中σ_Φ和σ_P分别为在对载波相位和伪距给定的天顶方向处的标准偏差，且标准值为0.02m和2.00m。因此权重矩阵为：

如能够看出的那样，在任何测量值之间没有考虑相关性，并且因此权重矩阵为对角阵。闭合差矢量基本上是所观测的载波相位或伪距与其建模值之间的差，利用在更新时已知的参数值计算出来。闭合差矢量值如下计算：

w_Φ＝Φ′_if-R₀-cdT′₀+cdt-T₀-λ_ifN′_if，0，(2.41)

和

w_P＝P′_if-R₀-cdT′₀+cdt-T₀                 (2.42)

采用与设计矩阵和权重矩阵相同的结构，闭合差矢量如下形成：

$\underset{\‾}{w}=\left[\begin{array}{c}{w}_{\mathrm{\Φ},s1}\\ w_{P,s1}\\ w_{\mathrm{\Φ},s2}\\ w_{P,s2}\\ w_{\mathrm{\Φ},s3}\\ w_{P,s3}\\ .\\ .\\ .\\ w_{\mathrm{\Φ},\mathrm{sn}}\\ w_{P,\mathrm{sn}}\end{array}\right]---\left(2.43\right)$

参数协方差矩阵包括位置、接收机时钟、中性大气延迟和不确定度的方差和协方差。以下公式示出了参数协方差矩阵的上三角的示例。因为是对称的，所以不需要示出整个矩阵。

下面的子章节讨论计算细节。首先示出针对几何距离的过程，随后示出应用于载波相位和伪距(如公式2.20和2.21所示)的校正。

参数协方差矩阵包括位置、接收机时钟、中性大气延迟和不确定度的方差和协方差。以下公式示出了参数协方差矩阵的上三角的示例。因为是对称的，所以不需要示出整个矩阵。

下面的子章节讨论计算细节。首先示出针对几何距离的过程，随后示出应用于载波相位和伪距(如公式2.20和2.21所示)的校正。

1.3.1几何距离计算

针对几何距离计算需要两个基本量：接收机的坐标和卫星坐标。接收机坐标来自最新计算的坐标，用作当前位置更新的先验值。在首次运行滤波器时，可以使用近似坐标(例如来自RINEX文件头的坐标)，或者甚至零矢量。在本节假定具有接收机的近似坐标。第二个重要的量是卫星位置。可以使用精确轨道(例如IGS(国际GNSS接收机)精确轨道)来确定这些坐标。卫星的坐标必须在发射信号时-发射时间确定。由于在接收机处可用的时间标签是标称接收时间，所以我们事先不知道卫星发射信号的时间(T_t，GPS)。可以使用伪距测量值进行如下确定：

$T_{t,\mathrm{GPS}}=T_{r,\mathrm{nom}}-\frac{P}{c}-\mathrm{dt},---\left(2.45\right)$

其中T_t，GPS为按照GPS时间标尺的发射时间，而T_r，nom为标称接收时间(接收机时间标签)，P为伪距测量值，c为光速，dt为卫星时钟误差。在该计算中使用的伪距测量值不必应用任何校正，例如对流层或电离层延迟校正，这是因为这些影响对发射时间的冲击可以忽略。这暗指可以使用来自任何频率的伪距测量值。重要的是，伪距测量值中存在的时钟误差根据的是接收机时间标签(其具有相同的接收机时钟误差，并且由此，接收机时钟误差在以上计算中被消除)，所以在用于轨道确定之前不必针对接收机时钟偏移来校正伪距。因为测量值还具有卫星时钟误差dt的影响，所以必须被考虑。理想地，如上计算的那样，针对发射时间也应当计算卫星时钟误差，然而，在考虑公式2.45中的时钟误差时，卫星时钟的计算值的变化通常可以忽略，即：

$\frac{\∂\mathrm{dt}}{\∂t}\·\mathrm{dt}\≅0,---\left(2.46\right)$

所以如下所示，可以仅使用伪距确定针对卫星时钟误差计算目的的近似发射时间(T′_t，GPS)：

${T^{\′}}_{t,\mathrm{GPS}}=T_{r,\mathrm{nom}}-\frac{P}{c}---\left(2.47\right)$

使用公式2.47避免了使用迭代，并且可以直接计算卫星时钟和轨道。

在确定卫星坐标之后，可以计算距离为：

$R=\sqrt{{(X^s-X_r)}^2+{(Y^s-Y_r)}^2+{(Z^s-Z_r)}^2}---\left(2.48\right)$

然而，存在应当当心的另外影响。因为在信号的传播时间期间地球旋转，坐标系(地球为中心和地球固定的笛卡尔坐标系)也旋转，并且卫星坐标应当指的是这种“旋转的”坐标系。为了校正该影响，在传播时间期间如下确定旋转角度：

$\mathrm{\Ω}=\stackrel{\·}{\mathrm{\Ω}}\·\frac{R}{c},---\left(2.49\right)$

其中Ω为旋转角度，为地球的角速度。那么可以使用旋转矩阵来校正卫星坐标：

$\left[\begin{array}{c}{X}^{s,r}\\ Y^{s,r}\\ Z^{s,r}\end{array}\right]=R_3\·\left[\begin{array}{c}{X}^s\\ Y^s\\ Z^s\end{array}\right],---\left(2.50\right)$

其中，下标r代表“旋转的”，而R₃是沿Z轴的旋转矩阵：

$R_3=\left[\begin{array}{ccc}\cos \left(\mathrm{\Ω}\right)& \sin \left(\mathrm{\Ω}\right)& 0\\ -\sin \left(\mathrm{\Ω}\right)& \cos \left(\mathrm{\Ω}\right)& 0\\ 0& 0& 1\end{array}\right]---\left(2.51\right)$

那么可以利用卫星旋转坐标重新计算几何距离：

$R=\sqrt{{(X^{s,r}-X_r)}^2+{(Y^{s,r}-Y_r)}^2+{(Z^{s,r}-Z_r)}^2}---\left(2.52\right)$

该过程(公式2.35到2.39)可能需要迭代从而获得正确的几何距离。

1.4.校正

下一子章节讨论针对PPP中的完整(充分)观测模型将应用于载波相位和伪距测量的校正。这些在PPP的情况下实现厘米级精度：

·卫星天线相位中心偏移和变化

·接收机天线相位中心偏移和变化

·固体潮

·海潮负荷

·差分码偏差

·相位缠绕(wind-up)效应

1.4.1.卫星天线相位中心偏移和变化

这里讨论的用于卫星天线相位中心(APC)偏移和变化的校正假定：用于定位的卫星轨道涉及卫星质心，例如IGS轨道。这不属于不需要这种校正的广播轨道的情况。

卫星轨道涉及卫星的质心，而测量值涉及天线相位中心。因此，有必要考虑这种不同。校正可以分成两部分：偏移和变化。偏移通常由卫星主体坐标系上固定的恒定三维矢量表示，并且由此，该矢量的方位取决于卫星相对于地球的方位。变化部分是取决于卫星接收机矢量的天底角的附加校正。可以从IGS天线文件(ANTEX-ANTennaExchange格式)获得偏移和变化值，该文件能够从IGS网站下载，当前位于ftp://igscb.jpl.nasa.gov/pub/station/general/。该文件的标准名称为igsYY_WWWW.atx，其中YY表示当前IGS帧，而WWWW表示在生成要讨论的文件时的GPS周。在该文件中使用的格式以及标准可参见Rothacher和Schmid[2006]，其中人们可以找到有关如何必须应用卫星天线相位中心校正的定义(如在下面两个公式中那样的)：

PCP＝CMP+PCO，

                (2.53)

其中：PCP是表示卫星相位中心位置的三维矢量；CMP是表示卫星质心位置的三维矢量，而PCO是表示卫星相位中心偏移的三维矢量。R_corrected＝R+PCV，(2.54)

其中R是几何距离，而PCV为相位中心变化。

与之前使用的标准(称为“相对校准”)相比，在卫星天线偏移具有用于同一卫星时钟的所有卫星的固定值时，在当前标准(称为“绝对校准”)下，这些值实际上被确定用于每个特定航天器。GPS航天器编号″SVN″不应当与伪随机噪声″PRN″编号相混淆。不同的卫星在不同的时间段可以使用相同的PRN。表2.1示出了GPS星座历史，从首个卫星发射直到2007年七月[U.S.海军天文台，2007]。对于几个卫星的PRN存在空白，这是因为这些卫星不再运转，并且由此没有相关联的PRN。

表1.GPS卫星星座历史，2007年七月：

发射顺序PRN SVN发射日期 频率标准 平面 美国空间命令＊＊

因为新卫星被发射并且变成GPS星座的一部分，所以必须经常更新含有天线信息的文件(并且对于GLONASS和Galileo卫星来说也是如此)。在理想场景中，人们应当在PPP模式下处理GPS数据之前总是检查是否存在对天线文件的任何更新。

如前文提到的，卫星天线偏移被表示为固定到卫星主体坐标系的三维矢量。该矢量的主要分量(卫星主体坐标系中的分量Z)是沿径向方向的分量，即，指向地球的质心，并且因此对该分量的方位的确定是不重要的。其他两个分量的方位取决于太阳的位置。作为太阳电池板的旋转轴的Y轴对应于Z轴与从卫星到太阳的矢量的叉积。X轴完善了右手系[Rothacher和Schmid，2006]。为了说明目的，图2.1示出了用于GPS卫星的天线偏移，如2007年7月那样。不存在Y分量的曲线，这是因为对于所有卫星来说它具有等于零的值。

考虑到相位中心变化校正，天线文件含有针对几个天底角分布的校正值。为了确定待使用的值，人们必须在观测时就计算卫星接收机矢量的天底角，并且随后内插(在此情况下，线性内插足够)校正值。也可能是必须外插的情况，这取决于针对特定位置所获得的天底角。文件的格式还与不同方位角的变化相称，但是如2008年3月的那样，国际GNSS服务已经使得仅取决于天底角的卫星APC校正可用。使得偏移和变化具有针对每个频率可用的值，即使在实际上仅确定了卫星APC无电离组合。由此，如2008年3月那样，L1和L2频率上的卫星APC偏移和变化的值仅仅是无电离组合值的复制。有关格式的具体信息参考Rothacher和Schmid[2006]。

1.4.2.接收机天线相位中心偏移和变化

这节讨论由于接收机天线相位中心偏移和变化引起的校正。类似于卫星APC信息，也可以在ANTEX文件中得到接收机相关的偏移和变化。接收机APC偏移校正还包括3D偏移矢量，并且变化校正也必须应用于观测域中。如下给出：

PCP＝ARP+PCO，

            (2.55)

其中：PCP是表示卫星相位中心位置的三维矢量；ARP是表示接收机天线基准点位置的三维矢量；而PCO是表示接收机相位中心偏移的三维矢量。

R_corrected＝R+PCV，(2.54)

其中R是几何距离，而PCV是相位中心变化。

尽管该过程类似于对卫星使用的过程，但是接收机偏移被表示为具有在接收机本地测地学坐标系中的北、东和向上方向的分量的3D矢量。图4A示出了新布朗斯维克大学(UNBJ)站天线(RegAnt扼流圈天线)的示图；类似的示图参见http://igscb.jpl.nasa.gov/igscb/station/log/unbj_20060906.1og。从ANTEX文件igs05_1421获得在图4A中的天线偏移。该天线的天线基准点位于站标记(其实际上位于固定了UNBJ天线的塔杆的顶部)上方大约30cm。该偏移不是天线相位中心偏移的一部分，并且通常称为“天线高度”。该值专门用于每个天线安装并且应当被印刷作为观测RINEX文件头记录之一(例如，″ANTENNA：DELTA H/E/N″记录，其也支持北和东偏移，有关RINEX格式的更多细节应当参考Gurtner和Estey[2006]，或者Gurtner和Estey[2007])。接收机天线相位中心偏移涉及天线的基底(天线基准点)。在图4A中，L1和L2APC分别为ARP上方100.81mm和116.46mm。这些值来自绝对天线APC校准，在这种特定情况下，其借助于Robot校准由Geo++GmbH来确定(有关在Geo++处的天线校准的更多信息可以参见http://gnpcvdb.geopp.de)。

图4B示出了UNBJ的天线相对于天顶角和方位角的以mm为单位的L1频率接收机天线相位中心变化。图4C示出了对于L2的类似曲线。这些曲线也是基于从IGS ANTEX文件igs05_1421.atx获得的值。图4D也示出了L1和L2天线相位中心变化，但是仅相对于天顶角。如能够看出的那样，在天顶方向处经历最小变化，而在较低仰角处出现最大变化值。而且，对于该天线，针对L1频率的变化比针对L2频率的变化要强烈。更重要的，对于该天线来说，APC变化值典型地处于亚厘米级。对于其他天线类型这通常也是如此(如从ANTEX文件可看到的那样)。

1.4.3.固体潮

为了获得cm级的坐标精度，对于单接收机来说，有必要考虑由于固体潮的影响造成的站点位移。由于地球是非完全刚性体，所以其外壳受到引力(主要来自太阳和月亮)的影响(即，变形)。这些变形(被转换成在各个点的位移)可以被建模为是由球谐函数的潮汐造成的[McCarthy和Petit，2004]。固体潮的影响可以达到几分米。有关应当如何计算这些影响的细节参考最新版本的IERS(国际地球自转与参考系服务)协定。例如(如2008年3月)，人们可以参考McCarthy和Petit[2004]。图4E示出了UNBJ站点位移由于一天(2008年3月5日)内的固体潮所引起的变化。

1.4.4.海潮负荷

类似于“固态”地球，海水水体也受到被称为海潮的重力的影响。海潮负荷(OTL)是地球由于海潮的重量造成的变形。海潮中的水前后移动并且这些水体再分布造成了海洋底部的周期性负荷。由于地球不是完全刚性的，所以在这种负荷下发生变形。在站点处可观测到重力、倾斜和张力在垂直和水平位移上的变化。海潮是由月亮和太阳的引力牵引产生的，并且由于偏心率、出差(evection)等原因，它们的轨道具有一个以上的周期，所以海潮可被描述为若干海潮的求和，其中每个海潮具有其自身的时段。主要使用具有最大幅度的11个时段(也称为谐波)来计算海潮负荷[海潮负荷提供者，2008]。

计算海潮负荷影响的过程参见McCarthy和Petit[2004]。海潮负荷提供者是基于因特网的服务，其由位于瑞典Chalmers科技大学Onsala空间天文台的Hans-Georg Scherneck博士维护。该服务可从http://www.oso.chalmers.se/～loading/获得，并且已得到GPS研究团体的广泛使用，作为在给定几个模型的情况下用于获得必要信息来为特定站计算OTL位移的手段。

GPS封装(例如GAMIT)已经实现代码来根据特定模型(例如GOT00.2)计算用于给定站点的潮汐构成，以及位移本身[King，2007]。

1.4.5.差分码偏差

也称为差分硬件延迟，差分偏差可被应用于观测值从而考虑依照所使用的频率(组合)由GPS信号经受的不同的延迟。尽管载波相位测量也受到这类影响，但是如前所述，这被PPP浮动不确定度参数吸收。如果人们尝试固定PPP中的不确定度，还应当考虑对相位的影响。由于代码测量没有待估计的不确定度参数，因此为了达到最终精度要当心代码观测的偏差。

1.4.6.相位缠绕影响

所观测的载波相位测量值取决于接收机和卫星两者的天线的方位，所以应当考虑由这种“错误方位”所引起的相移。当卫星移动时，这些相移值随时间变化(并且因此相对于接收机改变其方位)。它还取决于接收机天线空间方位角，所以，为了完整考虑这种影响，必须知道接收机天线的方位，这有时不是容易的任务。有关如何考虑该影响的细节的公知描述参见Wu等人[1992]。解决相位缠绕影响所需要的元素是接收机坐标系单位矢量，并且对卫星来说也是这样。用于静态定位的合理假设是，接收机的方位相对于北向没有变化。这种假设对于运动学定位变得较弱，这是由于不可能(或者大概甚至不合理)保证该方位。

2.改进的绝对实时运动学定位

绝对实时运动学(ART-K)定位是针对移动GNSS接收机/天线来实时估计绝对坐标(称为全局坐标框)的技术。这是借助使用非常精确的卫星信息来完成的，该信息经由例如因特网、电话或卫星链路这样的通信信道被广播到漫游器接收机。典型地，使用具有用于接收机3D坐标、接收机时钟、中性大气延迟和载波相位不确定度的参数的状态矢量的卡尔曼滤波器来完成估计。对于每个观测时段，状态矢量参数估计被更新并递送到定位滤波器。进行变换从而考虑在更新之间的时间间隔中的那些参数中的一部分的非建模变化。

这对于接收机时钟和接收机位置参数来说尤其如此。由于难以预测接收机在历元更新之间的移动，所以其在卡尔曼滤波器变换中被认为是过程噪声，为：

$C_{\mathrm{xyz}}^{t\mathrm{1,0}}=C_{\mathrm{xyz}}^{t0}+C_{n\left(\mathrm{antenna\; movement}\right)},---\left(1\right)$

其中是恰好在历元更新之后在时间t1时的位置协方差矩阵，是恰好在历元更新之前在时间t0时的位置协方差矩阵，而C_n是用于接收机位置的过程噪声。由于接收机位置可以取决于勘测类型在几秒时间内改变几分米到几米，所以难以做出关于在滤波器变换中应当使用的噪声量的重大假设。因为这原因，典型地使用相对高的值用于接收机坐标过程噪声。这使得求解的收敛时间比在静态模式(固定接收机)中估计接收机位置时要慢得多。

图5示出了在ART-静态(ART-S)和ART-K模式下的收敛性之间的性能对比。倘若缺少有关历元更新之间的天线特性的知识，由于必须被输入到坐标不确定度的噪声电平，所以在与静态模式比较时，绝对运动学RT定位受到更长收敛时间的影响。

可以用来最小化所需噪声量的一种现有方案是在变换步骤中使用站台速度：

$X_{\mathrm{xyz}}^{t\mathrm{1,0}}=X_{\mathrm{xyz}}^{t0}+V_{\mathrm{xyz}}^{t0}\·\mathrm{\Δt},---\left(2\right)$

其中X表示位置状态矢量，而表示在时间t0时的速度矢量。这种方案的不足之处在于无法保证会有效直到下一个更新为止，并且几乎不可能实现cm级的不确定度，这是由于应当假定漫游器天线的动态特性。

本发明的一些实施例在运动学模式中使用Delta相位(DP)方案来在初始化时间辅助ART-K引擎。DP方案是基于历元之间的载波相位差，并且可以提供在两个时刻之间的接收机位置变化的相当精确的估计这些估计随后根据下式用于ART-K引擎变换：

$X_{\mathrm{xyz}}^{t\mathrm{1,0}}=X_{\mathrm{xyz}}^{t0}+{\∂X}_{\mathrm{xyz}}^{t0,t1},---\left(3\right)$

其允许针对状态转移使用较小的噪声电平，其中：

$C_{\mathrm{xyz}}^{t\mathrm{1,0}}=C_{\mathrm{xyz}}^{t0}+C_{n(\mathrm{delta}-\mathrm{phase})}---\left(4\right)$

(4)与(1)之间的巨大差别在于：尽管在(1)中使用噪声电平来解决可以处于米级的未知天线移动，但是在(4)中已经在变换模型中借助DP准确跟踪了该移动。因此，仅仅使用噪声矩阵解决DP不确定度。将DP信息引入ART-K滤波器是强大的限制，这是因为历元更新被强有力地联结在一起。

图6A示出了在每个历元情况下的独立位置更新的常规ART-K方案，而图6B示出了使用Delta相位来将连续位置更新联结在一起的ART-K方案。如在图6A所示，ART-K引擎单独(无DP)估计随时间的稀松点(loose point)位置。这是真实的，因为在定位开始时(这对于ART引擎可能花费几分钟)相位不确定度还未收敛，由此被允许随时间变化，并且该求解主要取决于伪距测量。

如图6B所示，使用DP方案的ART-K处理不允许载波相位不确定度随着时间变化(事实上，它们在差分处理中被消除)，并且准确的矢量链接历元更新迫使滤波器估计用于整个时间序列的最优绝对位置，而不是每个历元一个最优稀松绝对位置。

图7A示出了在ART-K滤波器中转移噪声电平的水平位置误差收敛性的影响。噪声电平开始仅针对低于0.01m²/sec(1-sigma)的转移噪声值引起差值。利用DP，可以使用在亚厘米级的值，这是因为仅将DP估计用于历元间变换，通常这将是几秒时间。而且，对于该时间差范围，在对于DP的基准历元上使用的非完美坐标的影响(期望是亚米级)将对矢量估计的精度产生很小的影响。

图7B示出了在ART-K滤波器中的转移噪声电平的垂直(高度)位置误差收敛的影响。如在图7B所示，时间序列对于较低的过程噪声电平也较平滑。

图7C示出了ART-K滤波器中在求解已经收敛时的时间段内转移噪声电平的水平位置误差收敛的影响。图7C也示出了时间序列对于较低的过程噪声电平较平滑。

如可以看到的那样，使用Delta相位来辅助ART-K引擎改善了求解收敛时间。如果希望在ART引擎中实时地固定(或部分固定)不确定度，则这可能变得更重要。由于对于更多卫星和信号来说，收敛时间变得更少，所以该方案可以在运动学模式中实现几厘米级绝对精度。另一优势是改进了运动学模式中漫游器位置的平滑度。

图8A图示了在实时运动学(差分)处理中使用的现有技术中的delta相位技术。在一些历元期间，该处理具有可从漫游器接收机以及从基准接收机得到的观测数据。对于这些历元(例如，历元i)来说，可以确定同步RTK位置。对于基准站观测数据不可用的历元(例如，历元j)来说，使用delta相位技术来从确定了同步历元(例如，历元i)的前一历元确定漫游器位置的变化。例如，对于在时间1-6处的各个历元确定同步位置X₁-X₆。对于历元7与历元6，对于历元8与历元7以及对于历元9与历元8，确定delta位置。可以通过将针对历元6所确定的同步位置与delta位置d_6-7，d_7-8和d_8-9相结合来为历元9确定位置。位置delta被确定如下：

Φ₁＝ρ₁+c(dt₁-dT₁)+Trop₁-Iono₁+λN

Φ₂＝ρ₂+c(dt₂-dT₂)+Trop₂-Iono₂+λN

Φ₂-Φ₁＝ρ₂-ρ₁+c(δdt-δdT)+δTrop-δIono

其中：

${\mathrm{\ρ}}_1=\sqrt{{(x_1^s-x_{r1})}^2+{(y_1^s-y_{r1})}^2+{(z_1^s-z_{r1})}^2}$

${\mathrm{\ρ}}_2=\sqrt{{(x_2^s-x_{r2})}^2+{(y_2^s-y_{r2})}^2+{(z_2^s-z_{r2})}^2}$

x_r2＝x_r1+Δx，

y_r2＝y_r1+Δy，

z_r2＝z_r1+Δz，

图8B示出了图8A的技术的位置不确定度随时间的影响。在历元时间1、2、3和4处的同步固定由于基准站数据的可用性提供了最小不确定度。尽管自从最后一个同步历元以来不确定度随时间增加，但是delta相位技术允许在同步历元之间进行漫游器位置更新。

图8C示意性地示出了在实时运动学(差分)处理中使用的现有技术的delta相位技术。准备基准数据和漫游数据。如果同步数据的新历元可用，则将其提供到处理数据的历元从而估计出包括了接收机天线位置的浮动解的浮动滤波器。如果同步数据(与采集漫游器观测值的时间相匹配的基准数据)的新历元不可用，则delta相位处理从当前漫游器数据确定delta位置(估计的接收机天线位置的变化)。delta位置被存储并且与最后的同步历元位置估计相结合从而给出报告的位置估计。

图10示意性地图示了根据本发明的实施例的用于桥接中断的ART-K技术。在步骤1010获得输入数据，包括GNSS观测数据、卫星位置数据和卫星时钟数据。在每个历元提供数据的矢量到递归滤波器(例如最小二乘滤波器或卡尔曼滤波器)，其提供对状态矢量(包括接收机位置(例如，在x、y、z坐标系中)、接收机时钟、对流层和无电离层不确定度(原始观测值的无电离层组合的不确定度)的更新的浮动估计。在每个历元将浮动估计与前一历元进行比较，从而检测一个或多个不确定度中的跳跃。如果检测到跳跃，则获得桥接参数，从而重置用于下一个历元的浮动参数。根据数据的矢量和历元的浮动估计来准备桥接参数。

图11示意性地图示了根据本发明的实施例的用于桥接中断的ART-K技术中的不确定度跳跃的影响。在检测到跳跃时，使用桥接参数来重置浮动解估计，从而无需浮动解的再次收敛。不同于在现有技术中出现的浮动解重置和重新收敛的不利状况，根据本发明的实施例提供了桥接参数来避免需要重新收敛并且避免了重新收敛的延迟。

图12示意性地图示了根据本发明的实施例的跳跃检测器的操作。浮动解的无电离不确定度估计N_if在每个历元被传递到存储器。在每个历元处，将当前历元的无电离不确定度估计与前一个历元的那些估计进行比较。如果检测到差异，则报告跳跃并且发出对桥接参数的请求。使用桥接参数来重置用于下一个历元的浮动滤波器参数。

图13A示意性地图示了根据本发明的实施例的第一ART-K桥接估计器的操作。使用GNSS观测数据、卫星位置数据和卫星时钟数据来计算宽巷不确定度跳跃δN_w，并且计算用于每个卫星的几何无关(geometry-free)跳跃δN_gf。将宽巷不确定度跳跃δN_w与几何无关跳跃δN_gf相结合，从而获得用于每个卫星的无电离跳跃δN_if。将用于每个卫星的无电离跳跃δN_if与跳跃前历元的无电离不确定度估计N_if1相结合，从而获得用于跳跃后历元的更新的无电离不确定度估计N_if2。在该示例中桥接参数是更新的无电离不确定度估计N_if2，其用来重置用于下一个历元的递归滤波器的浮动参数。

图13B示意性地图示了根据本发明的实施例的第二ART-K桥接估计器的操作。使用GNSS观测数据、卫星位置数据和卫星时钟数据来计算宽巷不确定度跳跃δN_w，并且计算用于每个卫星的几何无关跳跃δN_gf。将宽巷不确定度δN_w与几何无关跳跃δN_gf相结合，从而获得用于每个卫星的无电离跳跃δN_if。在该示例中，通过将用于每个卫星的无电离跳跃δN_if与跳跃前历元的浮动滤波器的无电离不确定度估计N_if1相结合，从而获得用于跳跃后历元的更新的无电离不确定度估计N_if2，由此重置浮动参数。在该示例中桥接参数是无电离跳跃δN_if。

图14A示意性地图示了根据本发明的实施例的第三ART-K桥接估计器的操作。使用GNSS观测数据、卫星位置数据和卫星时钟数据来计算用于每个卫星的宽巷不确定度跳跃δN_w。使用宽巷不确定度跳跃δN_w来计算接收机天线位置跳跃δx，δy，δz和接收机时钟跳跃δt。将接收机天线位置跳跃δx，δy，δz和接收机时钟跳跃δt与跳跃前接收机位置和时钟(RPC)x1，y1，z1，t1相结合，从而获得更新的接收机位置和时钟(RPC)x2，y2，z2，t2。使用更新的接收机位置和时钟(RPC)x2，y2，z2，t2作为桥接参数，从而重置用于跳跃后历元的递归滤波器的浮动参数。

图14B示意性地图示了根据本发明的实施例的第四ART-K桥接估计器的操作。使用GNSS观测数据、卫星位置数据和卫星时钟数据来计算用于每个卫星的宽巷不确定度跳跃δN_w。使用宽巷不确定度跳跃δN_w来计算接收机天线位置跳跃δx，δy，δz以及接收机时钟跳跃δt。在该示例中，通过将接收机天线位置跳跃δx，δy，δz和接收机时钟跳跃δt与跳跃前接收机位置和时钟(RPC)x1，y1，z1，t1相结合，从而获得更新的接收机位置和时钟(RPC)x2，y2，z2，t2，由此重置浮动参数。在该示例中，桥接参数是接收机天线位置跳跃δx，δy，δz和接收机时钟跳跃δt。

图15示意性地图示了根据本发明的实施例的ART-K设备的架构。可选地，将GNSS观测值以及卫星时钟和轨道提供到星历表管理器。可选的星历表管理器准备数据集给每个历元，其具有与卫星位置数据和卫星时钟数据相匹配的GNSS观测值。可选的精确点定位包装器(wrapper)将用于每个历元的数据集的流协调给浮动处理器。浮动处理器为递归滤波器(例如，最小二乘滤波器或卡尔曼滤波器或其他适合的滤波器)，其更新每个历元的状态矢量的估计，该矢量具有用于接收机位置(例如，x，y，z)、接收机时钟(例如，t)和无电离不确定度(N_if)的状态。提供接收机位置状态作为给用户的输出，例如经由可选的精确点定位包装器。跳跃检测器将历元的无电离不确定度(N_if)与前一历元的那些不确定度相比较；如果从一个历元到另一个历元在至少一个无电离不确定度(N_if)中检测到差别(跳跃)，则跳跃检测器向恢复处理器发送对于桥接参数的请求。恢复处理器使用数据集和估计的浮动参数来生成所请求的桥接参数。在一些实施例中，恢复处理器确定每个卫星的宽巷不确定度。在一些实施例中，恢复处理器确定每个卫星的宽巷(WL)相位不确定度和窄巷(NL)代码不确定度，将这些提供给用它们来确定每个卫星的多历元平均宽巷不确定度的可选的宽巷处理器，并且从该宽巷处理器接收多历元平均宽巷不确定度。在一些实施例中，可选的delta相位处理器根据浮动参数确定接收机天线位置和时钟(RPC)跳跃δx，δy，δz，δt。

图16示意性地图示了根据本发明的实施例的ART-K设备的操作。

3.各个方面和实施例的组合以及可适于以上的另外考虑

可以将本发明的任意多个上述方面结合来形成另外的方面和实施例，目的在于针对收敛速度、从跳跃恢复和/或系统可用性方面提供另外的明显益处。

可以将任何上述设备和实施例集成到漫游器、基准接收机或网络站中，和/或可以在与用来采集观测值(例如，可以从用于后处理的存储器中检索一个或多个接收机所采集的观测数据，或者来自多个网络基准站的观测值可以被传送到网络处理器进行接近实时处理从而生成可被发送到一个或多个漫游器的校正数据流和/或虚拟基准站消息)的接收机分隔开以及甚至相远离的处理器中执行所述处理方法。因此，本发明也涉及包括上述设备中任何一个的漫游器、基准接收机或网络站。

在一个实施例中，任何一个上述实施例中的设备的接收机与滤波器和处理元件相分离。可以特别执行对观测值的后处理和网络处理。即，用于处理观测值的设备的组成元件本身不需要接收机。接收机可以与不同于执行处理的实体的实体相分离并且甚至由该实体所有/操作。对于后处理，可以从先前采集并且存储的数据集获得观测值，并且借助先前采集和存储的基准站数据进行处理；例如，在数据采集之后长时间才在办公计算机中执行处理，并且由此并非是实时的。对于网络处理，多个基准站接收机从多个卫星收集信号的观测值，并且将该数据提供给网络处理器，网络处理器例如可以生成校正数据流或者例如可以生成被提供给漫游器从而使得漫游器可以执行差分处理的“虚拟基准站”校正。提供给漫游器的数据可以是在网络处理器中确定的不确定度，漫游器可以用来加速其位置求解，或者提供给漫游器的数据可以采用漫游器用来改善其位置精度的校正的形式。网络典型地被操作为对于漫游器操作者的服务，而网络操作者典型地是不同于漫游器操作者的实体。这应用于上述设备和权利要求中的每一个。

上述方法及其实施例中的任一个都可以借助计算机程序来实现。计算机程序可以加载到如上所述的设备、漫游器、基准接收机或网络站上。因此，本发明还涉及计算机程序，其在如上所述的设备、漫游器、基准接收机或网络站上运行时执行上述方法及其实施例中的任何一个。

本发明还涉及计算机可读介质或者计算机程序产品，其包括上述计算机程序。计算机可读介质或计算机程序产品例如可以是磁带、光存储盘、磁盘、磁光盘、CD ROM、DVD、CD、闪速存储单元等，其中计算机程序被永久或临时存储。本发明还涉及一种计算机可读介质(或者计算机程序产品)，其具有执行本发明的方法中的任何一个的计算机可执行指令。

本发明还涉及固件升级，其适合于安装在已经在现场中的接收机上，即，被递送到现场作为计算机程序产品的计算机程序。这应用于上述方法和设备中的每一个。

GNSS接收机可以包括天线(其被配置成接收在卫星所广播的频率下的信号)、处理器单元、一个或多个精确时钟(例如晶体振荡器)、一个或多个计算机处理单元(CPU)、一个或多个存储器单元(RAM、ROM、闪速存储器等)，以及用于将信息显示给用户的显示器。

在本文使用术语“接收机”、“滤波器”和“处理元件”作为设备的单元，有关单元的构成部分可以如何分布没有任何限制。即，单元的构成部分可以分布在不同的软件或硬件组件或装置中用于带来想要的功能。而且，这些单元可以汇集在一起用于借助结合的单个单元来执行它们的功能。例如，接收机、滤波器和处理元件可以结合起来形成单个单元，从而执行这些单元的结合的功能。

可以使用硬件、软件、硬件和软件的组合、预先编程的ASIC(专用集成电路)等实现上述单元。单元可以包括计算机处理单元(CPU)、存储单元、输入/输出(I/O)单元、网络连接单元等。

尽管基于具体示例描述了本发明，但是具体示例仅仅为本领域技术人员提供更好的理解，而非意在限制本发明的范围。本发明的范围由所附权利要求来限定。以下是对本文描述的一些本发明的概念的概述。

(加速收敛)

1.一种确定GNSS接收机天线的位置的方法，包括：

a.针对多个历元的每一个获取输入数据，所述输入数据包括GNSS卫星的GNSS接收机天线处的观测值、用于各个卫星的时钟和位置信息，

b.从每个历元的输入数据估计状态矢量的浮动参数，所述浮动参数包括接收机天线位置、接收机时钟以及每个卫星的至少一个不确定度，

c.估计接收机天线从一个历元到另一个历元的位置变化，以及

d.用估计的接收机天线的位置变化更新估计的接收机天线位置。

2.如1所述的方法，其中估计浮动参数包括：将输入数据应用到递归滤波器，所述递归滤波器具有考虑了所估计的位置变化的不确定度的状态转移噪声矩阵。

3.一种确定GNSS接收机天线的位置的设备，包括：

a.配置成针对多个历元的每一个获取输入数据的元件，所述输入数据包括GNSS卫星的GNSS接收机天线处的观测值、用于各个卫星的时钟和位置信息，

b.递归滤波器，其配置成从每个历元的输入数据估计状态矢量的浮动参数，所述浮动参数包括接收机天线位置、接收机时钟以及每个卫星的至少一个不确定度，

c.delta位置元件，其配置成估计接收机天线从一个历元到另一个历元的位置变化，以及

d.更新元件，其配置成用估计的接收机天线的位置变化来更新估计的接收机天线位置。

4.如3所述的设备，其中所述递归滤波器包括考虑了所估计的位置变化的不确定度的状态转移噪声矩阵。

5.一种包括1-2之一所述的设备的GNSS接收机。

6.一种包括指令的计算机程序，所述指令被配置以便当在计算机处理单元上运行时执行根据3-4之一所述的方法。

7.一种计算机可读介质，包括根据6的计算机程序。

(桥接)

1.一种确定GNSS接收机天线的位置的方法，包括：

a.针对多个历元的每一个获取输入数据，所述输入数据包括GNSS卫星的信号的GNSS接收机天线处的观测值以及对于各个卫星的时钟和位置信息，

b.估计来自每个历元的输入数据的状态矢量的浮动参数，所述浮动参数包括接收机天线位置、接收机时钟和每个卫星的至少一个不确定度，

c.检测从一个历元到另一个历元的至少一个卫星的至少一个不确定度中的跳跃，

d.根据至少一个历元的输入数据以及根据所估计的浮动参数来估计桥接参数，所述桥接参数包括足以更新所述浮动参数以补偿所述跳跃的值，以及

e.使用所述桥接参数更新所述浮动参数。

2.如1所述的方法，其中所述观测值包括：至少直到已经估计了所述浮动参数的初始值为止的至少四个GNSS卫星的信号的观测值。

3.如1-2中之一所述的方法，其中所述观测值包括：对于每个卫星的至少两个频率中每一个的原始代码和载波观测值。

4.如1-3中之一所述的方法，其中所述观测值包括GPS、GLONASS、Galileo和Compass系统中的至少一个的卫星的观测值。

5.如1-4中之一所述的方法，其中所述观测值包括L1代码、L2代码、L1载波和L2载波的GPS观测值。

6.如1-5中之一所述的方法，其中每个卫星的所述至少一个不确定度包括以下中的至少一个：每个卫星的无电离不确定度、每个卫星每个频率的单独不确定度、以及每个卫星的宽巷不确定度和窄巷不确定度。

7.如1-6中之一所述的方法，其中估计状态矢量的参数包括：将原始观测值转换成宽巷和窄巷观测值。

8.如1-7中之一所述的方法，其中获取位置信息包括得到以下中的至少一个：广播星历表数据和精度星历表数据。

9.如1-8中之一所述的方法，其中获取位置信息包括：对于每个历元将星历表数据转换成卫星位置和卫星时钟。

10.如1-9中之一所述的方法，其中所述浮动参数进一步包括对流层延迟、多径和非建模误差中的至少一个。

11.如1-10中之一所述的方法，其中估计状态矢量的参数包括以下之一：向所述输入数据应用最小二乘滤波器和应用卡尔曼滤波器。

12.如1-11中之一所述的方法，其中在连续跟踪卫星时，对于每个卫星的至少一个估计的不确定度逐历元保持恒定，并且其中，从一个历元到另一个历元的至少一个卫星的至少一个估计的不确定度中的跳跃指示丢失了对所述至少一个卫星的跟踪。

13.如1-12中之一所述的方法，其中检测跳跃包括：将一个历元的所估计的无电离不确定度与前一历元的所估计的无电离不确定度进行比较。

14.如1-13中之一所述的方法，其中估计桥接参数包括：对于至少一个卫星计算宽巷不确定度跳跃δNw。

15.如1-13中之一所述的方法，其中估计桥接参数包括：对于至少一个卫星估计宽巷不确定度跳跃δNw以及对于至少一个卫星估计更新的无电离不确定度。

16.如15所述的方法，其中估计桥接参数包括：针对至少一个卫星估计几何无关不确定度跳跃δN_gf。

17.如16所述的方法，其中估计桥接参数包括：针对至少一个卫星计算宽巷不确定度跳跃δN_w，并且将针对至少一个卫星的宽巷不确定度跳跃δN_w与针对至少一个卫星的对应的几何无关不确定度跳跃δN_gf相结合，从而得到针对至少一个卫星的无电离不确定度跳跃δNi_f。

18.如17所述的方法，其中估计桥接参数包括：将针对至少一个卫星的无电离不确定度跳跃δNi_f与根据跳跃前历元所估计的对应的无电离不确定度Ni_f1相结合，从而得到针对至少一个卫星的更新的无电离不确定度Ni_f2。

19.如1-13中之一所述的方法，其中估计桥接参数包括：估计更新的接收机天线位置。

20.如19所述的方法，其中估计桥接参数包括：针对至少一个卫星计算宽巷不确定度跳跃δN_w。

21.如20所述的方法，其中估计桥接参数包括：根据针对至少一个卫星的宽巷不确定度跳跃δN_w来确定接收机天线位置跳跃(δX，δY，δZ)。

22.如21所述的方法，其中估计桥接参数包括：将接收机天线位置跳跃(δX，δY，δZ)与跳跃前接收机天线位置(X₁，Y₁，Z₁)相结合，从而得到更新的接收机天线位置(X₂，Y₂，Z₂)。

23.如1-22中之一所述的方法，其中使用所述桥接参数来更新所述浮动参数包括：用针对至少一个卫星的对应的更新的无电离不确定度Ni_f2来替代根据跳跃前历元所估计的至少一个无电离不确定度N_if1。

24.如1-23中之一所述的方法，其中使用所述桥接参数来更新所述浮动参数包括：用更新的接收机天线位置(X₂，Y₂，Z₂)来替代根据跳跃前历元所估计的接收机天线位置(X₁，Y₁，Z₁)。

25.如1-24中之一所述的方法，其中在使用所述桥接参数更新了所述浮动参数之后，将所更新的浮动参数与针对随后的历元的输入数据一起使用来估计用于随后的历元的浮动参数。

26.一种用于确定GNSS接收机天线的位置的设备，包括：

a.用于针对多个历元的每一个获取输入数据的引擎，所述输入数据包括GNSS卫星的GNSS接收机天线处的观测值、用于各个卫星的时钟和位置信息；

b.递归滤波器，其估计来自每个历元的输入数据的状态矢量的浮动参数，所述浮动参数包括接收机天线位置、接收机时钟以及每个卫星的至少一个不确定度；

c.跳跃检测器，其检测至少一个卫星从一个历元到另一个历元的至少一个不确定度中的跳跃；

d.桥接估计器，其根据至少一个历元的输入数据和根据所估计的浮动参数来估计桥接参数，所述桥接参数包括足以更新所述浮动参数以补偿所述跳跃的值；以及

e.浮动参数更新器，其使用所述桥接来更新所述浮动参数。

27.如26所述的设备，其中所述观测值包括至少直到已经估计了浮动参数的初始估计为止的至少四个GNSS卫星的观测值。

28.如26-27中之一所述的设备，其中所述观测值包括：针对每个卫星的至少两个频率中每一个的原始代码和载波观测值。

29.如26-28中之一所述的设备，其中所述观测值包括GPS，GLONASS，Galileo和Compass系统中的至少一个的卫星观测值。

30.如26-29中之一所述的设备，其中所述观测值包括L1代码、L2代码、L1载波和L2载波的GPS观测值。

31.如26-30中之一所述的设备，其中每个卫星的所述至少一个不确定度包括以下中的至少一个：每个卫星的无电离不确定度、每个卫星每个频率的单独不确定度，以及每个卫星的宽巷不确定度和窄巷不确定度。

32.如26-31中之一所述的设备，进一步包括转换器元件，其将原始观测值转换成宽巷观测值和窄巷观测值。

33.如26-32中之一所述的设备，其中调节用于获取输入数据的引擎来获取广播星历表数据和精度星历表数据中的至少一个。

34.如26-33中之一所述的设备，进一步包括转换器元件，其将星历表数据转换成对于每个历元的卫星位置和卫星时钟。

35.如26-34中之一所述的设备，其中所述浮动参数进一步包括对流层延迟、多径和非建模误差中的至少一个。

36.如26-35中之一所述的设备，其中所述递归滤波器包括最小二乘滤波器和卡尔曼滤波器之一。

37.如26-36中之一所述的设备，其中在连续跟踪卫星时，对于每个卫星的至少一个估计的不确定度逐历元保持恒定，并且其中，至少一个卫星从一个历元到另一个历元的至少一个估计的不确定度中的跳跃指示丢失了对所述至少一个卫星的跟踪。

38.如26-37中之一所述的设备，其中调节所述跳跃检测器来将一个历元的估计的无电离不确定度与前一个历元的估计的无电离不确定度进行比较。

39.如26-38中之一所述的设备，其中调节所述桥接估计器来计算用于至少一个卫星的宽巷不确定度跳跃δN_w。

40.如权26-39中之一所述的设备，其中调节所述桥接估计器来估计用于至少一个卫星的宽巷不确定度跳跃δN_w以及用于至少一个卫星的更新的无电离不确定度。

41.如权26-40中之一所述的设备，其中调节所述桥接估计器来估计用于至少一个卫星的几何无关不确定度跳跃δN_gf。

42.如权26-41中之一所述的设备，其中调节所述桥接估计器来计算用于至少一个卫星的宽巷不确定度跳跃δN_w，并且将用于至少一个卫星的所述宽巷不确定度跳跃δN_w与用于至少一个卫星的对应的几何无关不确定度跳跃δN_gf相结合，从而得到用于至少一个卫星的无电离不确定度跳跃δNi_f。

43.如26-40中之一所述的设备，其中调节所述桥接估计器来将用于至少一个卫星的无电离不确定度跳跃δNi_f与根据跳跃前历元所估计的对应的无电离不确定度Nif₁相结合，从而得到用于至少一个卫星的更新的无电离不确定度Ni_f2。

44.如26-40中之一所述的设备，其中调节所述桥接估计器来估计更新的接收机天线位置。

45.如44所述的设备，其中调节所述桥接估计器来计算用于至少一个卫星的宽巷不确定度跳跃δN_w。

46.如45所述的设备，其中调节所述桥接估计器以便根据用于至少一个卫星的宽巷不确定度跳跃δN_w来确定接收机天线位置跳跃(δX，δY，δZ)。

47.如46所述的设备，其中调节所述桥接估计器来将接收机天线位置跳跃(δX，δY，δZ)与跳跃前接收机天线位置(X₁，Y₁，Z₁)相结合，从而得到更新的接收机天线位置(X₂，Y₂，Z₂)。

48.如1-47中之一所述的设备，其中调节所述浮动参数更新器来用针对至少一个卫星的对应的更新的无电离不确定度N_if2替代根据跳跃前历元所估计的至少一个无电离不确定度N_if1。

49.如1-47中之一所述的设备，其中调节所述浮动参数更新器来用更新的接收机天线位置(X₂，Y₂，Z₂)替代根据跳跃前历元所估计的接收机天线位置(X₁，Y₁，Z₁)。

50.如1-49中之一所述的设备，其中所述递归滤波器将更新的浮动参数与用于随后的历元的输入数据一起使用来估计用于随后的历元的浮动参数。

51.一种包括根据26-50中之一所述的设备的GNSS接收机。

52.一种包括指令的计算机程序，所述指令被配置成当在计算机处理单元上运行时执行根据1-25中之一所述的方法。

53.一种计算机可读介质，包括根据52所述的计算机程序。

(架构)

1.一种确定GNSS接收机天线的位置的设备，包括：

a.递归滤波器，其配置为根据多个历元的每一个的输入数据来估计状态矢量的浮动参数，所述输入数据包括GNSS卫星的GNSS接收机天线处的观测值、用于各个卫星的时钟和位置信息，所述浮动参数包括接收机天线位置、接收机时钟以及每个卫星的至少一个不确定度，

b.跳跃检测器，用于确定至少一个卫星从一个历元到另一个历元的至少一个不确定度中的跳跃，以及

c.桥接估计器，其被配置为根据至少一个历元的输入数据和根据所估计的浮动参数来估计桥接参数，所述桥接参数包括足以更新所述浮动参数从而补偿所述跳跃的值。

2.如1所述的设备，进一步包括配置成获取用于多个历元的每一个的输入数据的元件，所述输入数据包括GNSS卫星的GNSS接收机天线处的观测值、用于各个卫星的时钟和位置信息。

3.如1-2之一所述的设备，进一步包括星历表管理器，其配置为接收用于GNSS卫星的轨道和时钟数据，并且根据所接收的轨道和时钟数据来为每个历元准备用于GNSS卫星的位置和时钟数据。

4.如1-3之一所述的设备，进一步包括delta相位处理器，其配置为估计接收机天线从一个历元到另一个历元的位置变化，并且将所估计的位置变化提供给恢复处理器。

5.如1-4中之一所述的设备，进一步包括宽巷处理器，其配置为接收单个历元的宽巷相位和窄巷代码估计，并且将多个历元上的宽巷相位估计提供给恢复处理器。

6.一种确定GNSS接收机天线的位置的方法，包括：

a.应用递归滤波器以便根据多个历元的每一个的输入数据来估计状态矢量的浮动参数，所述输入数据包括GNSS卫星的GNSS接收机天线处的观测值、用于各个卫星的时钟和位置信息，所述浮动参数包括接收机天线位置、接收机时钟以及每个卫星的至少一个不确定度，

b.确定至少一个卫星从一个历元到另一个历元的至少一个不确定度中的跳跃，以及

c.采用恢复处理器以便根据至少一个历元的输入数据和根据所估计的浮动参数来估计桥接参数，所述桥接参数包括足以更新所述浮动参数从而补偿所述跳跃的值。

7.如6所述的方法，进一步包括获取用于多个历元的每一个的输入数据，所述输入数据包括GNSS卫星的GNSS接收机天线处的观测值、用于各个卫星的时钟和位置信息。

8.如6-7中之一所述的方法，进一步包括：接收用于GNSS卫星的轨道和时钟数据，并且采用星历表管理器以便根据所接收的轨道和时钟数据来针对每个历元准备用于GNSS卫星的位置和时钟数据。

9.如6-8中之一所述的方法，进一步包括：采用delta相位处理器来估计接收机天线从一个历元到另一个历元的位置改变以及将所估计的位置改变提供给所述恢复处理器。

10.如6-9中之一所述的方法，进一步包括采用宽巷处理器，所述宽巷处理器适于接收单个历元的宽巷相位和窄巷代码估计，并且向所述恢复处理器提供多个历元上的宽巷相位估计。

11.一种包括根据1-5中之一所述的设备的GNSS接收机。

12.一种包括指令的计算机程序，所述指令被配置成当在计算机处理单元上运行时执行根据6-10中之一所述的方法。

13.一种计算机可读介质，包括根据12的计算机程序。

Claims (73)

1.一种确定GNSS接收机天线的位置的方法，包括：

a.针对多个历元的每一个获取输入数据，所述输入数据包括GNSS卫星的信号的GNSS接收机天线处的观测值以及对于各个卫星的时钟和位置信息，

b.估计来自每个历元的输入数据的状态矢量的浮动参数，所述浮动参数包括接收机天线位置、接收机时钟误差和每个卫星的至少一个不确定度，

c.检测从一个历元到另一个历元的至少一个卫星的至少一个不确定度中的跳跃，

d.根据至少一个历元的输入数据和根据所估计的浮动参数来估计桥接参数，所述桥接参数包括足以更新所述浮动参数以补偿所述跳跃的值，以及

e.使用所述桥接参数来更新所述浮动参数，

其中估计桥接参数包括：针对至少一个卫星估计几何无关不确定度跳跃δN_gf。

2.如权利要求1所述的方法，其中所述观测值包括至少直到已经估计了所述浮动参数的初始值为止的至少四个GNSS卫星的信号的观测值。

3.如权利要求1所述的方法，其中所述观测值包括对于每个卫星的至少两个频率中的每一个的原始代码和载波观测值。

4.如权利要求1所述的方法，其中所述观测值包括GPS、GLONASS、Galileo和Compass系统中的至少一个的卫星的观测值。

5.如权利要求1所述的方法，其中所述观测值包括L1代码、L2代码、L1载波和L2载波的GPS观测值。

6.如权利要求1所述的方法，其中每个卫星的所述至少一个不确定度包括以下中的至少一个：每个卫星的无电离不确定度、每个卫星每个频率的单独不确定度、以及每个卫星的宽巷不确定度和窄巷不确定度。

7.如权利要求1所述的方法，其中估计状态矢量的参数包括：将原始观测值转换成宽巷和窄巷观测值。

8.如权利要求1所述的方法，其中获取位置信息包括得到以下中的至少一个：广播星历表数据和精度星历表数据。

9.如权利要求1所述的方法，其中获取位置信息包括：对于每个历元将星历表数据转换成卫星位置和卫星时钟。

10.如权利要求1所述的方法，其中所述浮动参数进一步包括对流层延迟、多径和非建模误差中的至少一个。

11.如权利要求1所述的方法，其中估计状态矢量的参数包括以下之一：向所述输入数据应用最小二乘滤波器和应用卡尔曼滤波器。

12.如权利要求1所述的方法，其中在连续跟踪卫星时，对于每个卫星的至少一个估计的不确定度逐历元保持恒定，并且其中，从一个历元到另一个历元的至少一个卫星的至少一个估计的不确定度中的跳跃指示丢失了对所述至少一个卫星的跟踪。

13.如权利要求1所述的方法，其中检测跳跃包括：将一个历元的所估计的无电离不确定度与前一历元的所估计的无电离不确定度进行比较。

14.如权利要求1所述的方法，其中估计桥接参数包括：对于至少一个卫星计算宽巷不确定度跳跃δN_w。

15.如权利要求1所述的方法，其中估计桥接参数包括：对于至少一个卫星估计宽巷不确定度跳跃δN_w以及对于至少一个卫星估计更新的无电离不确定度。

16.如权利要求1所述的方法，其中估计桥接参数包括：针对至少一个卫星计算宽巷不确定度跳跃δN_w，并且将针对至少一个卫星的宽巷不确定度跳跃δN_w与针对至少一个卫星的对应的几何无关不确定度跳跃δN_gf相结合，从而得到针对至少一个卫星的无电离不确定度跳跃δNi_f。

17.如权利要求16所述的方法，其中估计桥接参数包括：将针对至少一个卫星的无电离不确定度跳跃δNi_f与根据跳跃前历元所估计的对应的无电离不确定度N_if1相结合，从而得到针对至少一个卫星的更新的无电离不确定度Ni_f2。

18.如权利要求1所述的方法，其中估计桥接参数包括估计更新的接收机天线位置。

19.如权利要求18所述的方法，其中估计桥接参数包括针对至少一个卫星计算宽巷不确定度跳跃δN_w。

20.如权利要求19所述的方法，其中估计桥接参数包括：根据针对至少一个卫星的宽巷不确定度跳跃δN_w来确定接收机天线位置跳跃(δX，δY，δZ)。

21.如权利要求20所述的方法，其中估计桥接参数包括：将接收机天线位置跳跃(δX，δY，δZ)与跳跃前接收机天线位置(X₁，Y₁，Z₁)相结合，从而得到更新的接收机天线位置(X₂，Y₂，Z₂)。

22.如权利要求1所述的方法，其中使用所述桥接参数来更新所述浮动参数包括：用针对至少一个卫星的对应的更新的无电离不确定度N_if2来替代根据跳跃前历元所估计的至少一个无电离不确定度N_if1。

23.如权利要求1所述的方法，其中使用所述桥接参数来更新所述浮动参数包括：用更新的接收机天线位置(X₂，Y₂，Z₂)来替代根据跳跃前历元所估计的接收机天线位置(X₁，Y₁，Z₁)。

24.如权利要求1所述的方法，其中在使用所述桥接参数更新所述浮动参数之后，将所更新的浮动参数与针对随后的历元的输入数据一起使用来估计用于随后的历元的浮动参数。

25.一种用于确定GNSS接收机天线的位置的设备，包括：

针对多个历元的每一个获取输入数据的引擎，所述输入数据包括GNSS卫星的GNSS接收机天线处的观测值、用于各个卫星的时钟和位置信息；

递归滤波器，其估计来自每个历元的输入数据的状态矢量的浮动参数，所述浮动参数包括接收机天线位置、接收机时钟误差以及每个卫星的至少一个不确定度；

跳跃检测器，其检测至少一个卫星从一个历元到另一个历元的至少一个不确定度中的跳跃；

桥接估计器，其根据至少一个历元的输入数据和根据所估计的浮动参数来估计桥接参数，所述桥接参数包括足以更新所述浮动参数以补偿所述跳跃的值；以及

浮动参数更新器，其使用所述桥接来更新所述浮动参数，

其中，调节所述桥接估计器来估计针对至少一个卫星的几何无关不确定度跳跃δN_gf。

26.如权利要求25所述的设备，其中所述观测值包括至少直到已经估计了浮动参数的初始估计为止的至少四个GNSS卫星的观测值。

27.如权利要求25所述的设备，其中所述观测值包括针对每个卫星的至少两个频率中的每一个的原始代码和载波观测值。

28.如权利要求25所述的设备，其中所述观测值包括GPS、GLONASS、Galileo和Compass系统中的至少一个的卫星观测值。

29.如权利要求25所述的设备，其中所述观测值包括L1代码、L2代码、L1载波和L2载波的GPS观测值。

30.如权利要求25所述的设备，其中每个卫星的所述至少一个不确定度包括以下中的至少一个：每个卫星的无电离不确定度、每个卫星每个频率的单独不确定度，以及每个卫星的宽巷不确定度和窄巷不确定度。

31.如权利要求25所述的设备，进一步包括转换器元件，其将原始观测值转换成宽巷观测值和窄巷观测值。

32.如权利要求25所述的设备，其中调节用于获取输入数据的引擎来获取广播星历表数据和精度星历表数据中的至少一个。

33.如权利要求25所述的设备，进一步包括转换器元件，其将星历表数据转换成对于每个历元的卫星位置和卫星时钟。

34.如权利要求25所述的设备，其中所述浮动参数进一步包括对流层延迟、多径和非建模误差中的至少一个。

35.如权利要求25所述的设备，其中所述递归滤波器包括最小二乘滤波器和卡尔曼滤波器之一。

36.如权利要求25所述的设备，其中在连续跟踪卫星时，对于每个卫星的至少一个估计不确定度逐历元保持恒定，并且其中，至少一个卫星从一个历元到另一个历元的至少一个估计不确定度中的跳跃指示丢失了对所述至少一个卫星的跟踪。

37.如权利要求25所述的设备，其中调节所述跳跃检测器来将一个历元的所估计的无电离不确定度与前一个历元的所估计的无电离不确定度进行比较。

38.如权利要求25所述的设备，其中调节所述桥接估计器来计算针对至少一个卫星的宽巷不确定度跳跃δN_w。

39.如权利要求25所述的设备，其中调节所述桥接估计器来估计针对至少一个卫星的宽巷不确定度跳跃δN_w以及针对至少一个卫星的更新的无电离不确定度。

40.如权利要求25所述的设备，其中调节所述桥接估计器来计算针对至少一个卫星的宽巷不确定度跳跃δN_w，并且将针对至少一个卫星的所述宽巷不确定度跳跃δN_w与针对至少一个卫星的对应的几何无关不确定度跳跃δN_gf相结合，从而得到针对至少一个卫星的无电离不确定度跳跃δNi_f。

41.如权利要求25所述的设备，其中调节所述桥接估计器来将针对至少一个卫星的无电离不确定度跳跃δNi_f与根据跳跃前历元所估计的对应的无电离不确定度N_if1相结合，从而得到针对至少一个卫星的更新的无电离不确定度Ni_f2。

42.如权利要求25所述的设备，其中调节所述桥接估计器来估计更新的接收机天线位置。

43.如权利要求42所述的设备，其中调节所述桥接估计器来计算针对至少一个卫星的宽巷不确定度跳跃δN_w。

44.如权利要求43所述的设备，其中调节所述桥接估计器以便根据针对至少一个卫星的宽巷不确定度跳跃δN_w来确定接收机天线位置跳跃(δX，δY，δZ)。

45.如权利要求44所述的设备，其中调节所述桥接估计器来将接收机天线位置跳跃(δX，δY，δZ)与跳跃前接收机天线位置(X₁，Y₁，Z₁)相结合，从而得到更新的接收机天线位置(X₂，Y₂，Z₂)。

46.如权利要求25所述的设备，其中调节所述浮动参数更新器来用针对至少一个卫星的对应的更新的无电离不确定度Ni_f2替代根据跳跃前历元所估计的至少一个无电离不确定度N_if1。

47.如权利要求25所述的设备，其中调节所述浮动参数更新器来用更新的接收机天线位置(X₂，Y₂，Z₂)替代根据跳跃前历元所估计的接收机天线位置(X₁，Y₁，Z₁)。

48.如权利要求25所述的设备，其中所述递归滤波器将更新的浮动参数与用于随后的历元的输入数据一起使用来估计用于随后的历元的浮动参数。

49.一种包括根据权利要求25所述的设备的GNSS接收机。

50.一种确定GNSS接收机天线的位置的设备，包括：

a.用于针对多个历元的每一个获取输入数据的装置，所述输入数据包括GNSS卫星的信号的GNSS接收机天线处的观测值以及对于各个卫星的时钟和位置信息，

b.用于估计来自每个历元的输入数据的状态矢量的浮动参数的装置，所述浮动参数包括接收机天线位置、接收机时钟误差和每个卫星的至少一个不确定度，

c.用于检测从一个历元到另一个历元的至少一个卫星的至少一个不确定度中的跳跃的装置，

d.用于根据至少一个历元的输入数据和根据所估计的浮动参数来估计桥接参数的装置，所述桥接参数包括足以更新所述浮动参数以补偿所述跳跃的值，以及

e.用于使用所述桥接参数来更新所述浮动参数的装置，

其中估计桥接参数包括：针对至少一个卫星估计几何无关不确定度跳跃δN_gf。

51.如权利要求50所述的设备，其中所述观测值包括至少直到已经估计了所述浮动参数的初始值为止的至少四个GNSS卫星的信号的观测值。

52.如权利要求50所述的设备，其中所述观测值包括对于每个卫星的至少两个频率中的每一个的原始代码和载波观测值。

53.如权利要求50所述的设备，其中所述观测值包括GPS、GLONASS、Galileo和Compass系统中的至少一个的卫星的观测值。

54.如权利要求50所述的设备，其中所述观测值包括L1代码、L2代码、L1载波和L2载波的GPS观测值。

55.如权利要求50所述的设备，其中每个卫星的所述至少一个不确定度包括以下中的至少一个：每个卫星的无电离不确定度、每个卫星每个频率的单独不确定度、以及每个卫星的宽巷不确定度和窄巷不确定度。

56.如权利要求50所述的设备，其中估计状态矢量的参数包括：将原始观测值转换成宽巷和窄巷观测值。

57.如权利要求50所述的设备，其中获取位置信息包括得到以下中的至少一个：广播星历表数据和精度星历表数据。

58.如权利要求50所述的设备，其中获取位置信息包括：对于每个历元将星历表数据转换成卫星位置和卫星时钟。

59.如权利要求50所述的设备，其中所述浮动参数进一步包括对流层延迟、多径和非建模误差中的至少一个。

60.如权利要求50所述的设备，其中估计状态矢量的参数包括以下之一：向所述输入数据应用最小二乘滤波器和应用卡尔曼滤波器。

61.如权利要求50所述的设备，其中在连续跟踪卫星时，对于每个卫星的至少一个估计的不确定度逐历元保持恒定，并且其中，从一个历元到另一个历元的至少一个卫星的至少一个估计的不确定度中的跳跃指示丢失了对所述至少一个卫星的跟踪。

62.如权利要求50所述的设备，其中检测跳跃包括：将一个历元的所估计的无电离不确定度与前一历元的所估计的无电离不确定度进行比较。

63.如权利要求50所述的设备，其中估计桥接参数包括：对于至少一个卫星计算宽巷不确定度跳跃δN_w。

64.如权利要求50所述的设备，其中估计桥接参数包括：对于至少一个卫星估计宽巷不确定度跳跃δN_w以及对于至少一个卫星估计更新的无电离不确定度。

65.如权利要求50所述的设备，其中估计桥接参数包括：针对至少一个卫星计算宽巷不确定度跳跃δN_w，并且将针对至少一个卫星的宽巷不确定度跳跃δN_w与针对至少一个卫星的对应的几何无关不确定度跳跃δN_gf相结合，从而得到针对至少一个卫星的无电离不确定度跳跃δNi_f。

66.如权利要求65所述的设备，其中估计桥接参数包括：将针对至少一个卫星的无电离不确定度跳跃δNi_f与根据跳跃前历元所估计的对应的无电离不确定度N_if1相结合，从而得到针对至少一个卫星的更新的无电离不确定度Ni_f2。

67.如权利要求50所述的设备，其中估计桥接参数包括估计更新的接收机天线位置。

68.如权利要求67所述的设备，其中估计桥接参数包括针对至少一个卫星计算宽巷不确定度跳跃δN_w。

69.如权利要求68所述的设备，其中估计桥接参数包括：根据针对至少一个卫星的宽巷不确定度跳跃δN_w来确定接收机天线位置跳跃(δX，δY，δZ)。

70.如权利要求69所述的设备，其中估计桥接参数包括：将接收机天线位置跳跃(δX，δY，δZ)与跳跃前接收机天线位置(X₁，Y₁，Z₁)相结合，从而得到更新的接收机天线位置(X₂，Y₂，Z₂)。

71.如权利要求50所述的设备，其中使用所述桥接参数来更新所述浮动参数包括：用针对至少一个卫星的对应的更新的无电离不确定度N_if2来替代根据跳跃前历元所估计的至少一个无电离不确定度N_if1。

72.如权利要求50所述的设备，其中使用所述桥接参数来更新所述浮动参数包括：用更新的接收机天线位置(X₂，Y₂，Z₂)来替代根据跳跃前历元所估计的接收机天线位置(X₁，Y₁，Z₁)。

73.如权利要求50所述的设备，其中在使用所述桥接参数更新所述浮动参数之后，将所更新的浮动参数与针对随后的历元的输入数据一起使用来估计用于随后的历元的浮动参数。