CN104459745A - 一种多星座长基线网络rtk部分模糊度快速解算方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多星座长基线网络RTK部分模糊度快速解算方法。多系统组合后受观测噪声、大气残余误差等因素的影响，很难同时解得所有模糊度的准确整数值；特别是对于长基线，大气误差的复杂性更是加剧了这一问题。本发明使用宽巷模糊解、无电离层模糊度解及基础模糊度固定的三步解算策略，在基础模糊度固定过程中提出一种以截止卫星高度角、模糊度搜索先验成功率及Ratio值为主要参数的部分模糊度固定方法，通过优选部分模糊度固定子集以实现网络RTK长基线模糊度快速准确固定。使用本发明所提出的方法，可显著提高模糊度固定时的先验成功率及Ratio值，进而缩短网络RTK基准站间模糊度固定所需的时间。

Description

一种多星座长基线网络RTK部分模糊度快速解算方法

技术领域

本发明涉及全球导航卫星系统(GNSS)卫星定位方法，特别涉及多星座网络RTK(Real-Time Kinematic)长基线中模糊度的快速准确解算。

背景技术

随着北斗导航系统的逐步建成和完善，GNSS已进入多星座并行发展的时代。结合已建成的GPS、GLONASS以及欧盟正在发展的Galileo系统，全球性的卫星导航系统在轨卫星数量大幅度增加。依托多星座，目前在GNSS高精度定位领域已得到广泛应用的网络RTK技术也面临新的机遇和挑战。多星座观测信号能明显提高网络RTK用户定位的精度和可靠性，但其关键技术是快速准确固定基准站间的载波相位的整周模糊度，从而进一步建立高精度区域大气误差改正模型。然而已有的研究表明，随着模糊度维数的陡增，模糊度正确固定的概率会降低，受观测噪声、大气残余误差等的影响很难在短时间内成功固定所有卫星的模糊度。另一方面，对于实现网络RTK基本精密定位而言，固定所有卫星的模糊度也并非完全必要。

对于我国卫星导航定位应用，在未来很长的一段时间内，将主要使用G/R/C三个系统及其组合。因此研究G/R/C组合情形下的模糊度快速解算及高可靠性精密定位方法，特别是在目前应用最为广泛的高精度定位技术之一——网络RTK技术，具有重要的现实意义。

发明内容

发明目的：针对上述现有技术，提出适用于G/R/C三系统组合长基线网络RTK模糊度解算方法，实现长基线模糊度快速准确固定，为网络RTK快速精密定位提供基础。

技术方案：一种多星座长基线网络RTK部分模糊度快速解算方法，首先采用M-W组合方法分别求解GPS、BDS、GLONASS的基准站间的宽巷模糊度；然后采用无电离层模型解算GPS、BDS、GLONASS的基准站间的基础模糊度浮点解；最后采用部分模糊度固定策略搜索基础模糊度整数解；其中，在基础模糊度固定过程中，以截止卫星高度角为参考，先进行部分模糊度固定，然后通过先部分模糊度固定子集实现网络RTK长基线模糊度的固定。

进一步的，一种多星座长基线网络RTK部分模糊度快速解算方法包括如下具体步骤：

步骤1)，采用M-W组合方法求解基准站间的宽巷模糊度，包括如下具体步骤：

a)，对于码分多址信号模式的GPS和BDS，分别采用M-W组合方法求解宽巷模糊度，如式(1)所示：

式中，为站间星间双差算子，N_wl为宽巷模糊度，为宽巷载波观测值λ_wl为宽巷波长，f₁和f₂分别为双频观测值的两个频率，分别为所述频率f₁和f₂上的载波观测值，P₁、P₂分别为所述频率f₁和f₂上的伪距观测值；

b)，对于频分多址信号模式的GLONASS，采用M-W组合方法求解宽巷模糊度，如式(2)所示：

式中，为站间差分算子，k和r分别为非参考星和参考星标识；和分别为GLONASS非参考星和参考星的宽巷载波观测值；P_1，k、P_2，k和P_1，r、P_2，r分别为GLONASS非参考星和参考星在频率f₁和f₂上的伪距观测值；λ_wl，r和λ_wl，k分别为GLONASS非参考星和参考星的宽巷载波波长；N_wl，r为GLONASS参考星宽巷模糊度；f_1，k和f_2，k分别为GLONASS非参考星的两个观测值频率；f_1，r和f_2，r分别为GLONASS参考星的两个观测值频率。式(2)中的参考星站间单差模糊度按式(3)进行解算：

步骤2)，采用无电离层模型解算基准站间的基础模糊度浮点解，包括如下具体步骤：

a)，对于GPS和BDS，忽略噪声及残余误差项影响，其无电离层组合方程如式(4)所示：

式中，λ_nl为窄巷波长，λ_nl＝c/(f₁+f₂)，c为光速；式中，ρ为站星距离，T为对流层延迟；和N_IF分别表示以周为单位的无电离层载波观测值和无电离层模糊度，其表达式分别为

$N_{\mathrm{IF}}=\frac{f_1}{f_1-f_2}\·N_1-\frac{f_2}{f_1-f_2}\·N_2---\left(5.2\right)$

式中，N₁和N₂分别为双频载波观测值L1和L2载波观测值的模糊度；

对GPS和BDS的基础模糊度整数搜索，对引入如式(6)所示的宽巷约束条件，获得或的浮点解；

$\mathrm{\Δ}\▿N_{\mathrm{wl}}=\mathrm{\Δ}\▿N_1-\mathrm{\Δ}\▿N_2---\left(6\right)$

b)，对于GLONASS，其无电离层组合方程如式(7)所示：

式中，λ_nl，k和λ_nl，r分别为GLONASS非参考星和参考星的窄巷模糊度波长；和分别为GLONASS非参考星和参考星的无电离层载波观测值，形式与式(5.1)一致；N_IF，k和N_IF，r分别为GLONASS非参考星和参考星的无电离层模糊度，形式与式(5.2)一致；

对GLONASS的基础模糊度整数搜索，式(7)中未知模糊度项为引入已知宽巷约束条件后得到：

$\begin{array}{c}{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{nl},k}\·\▿N_{\mathrm{IF},k}-{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{nl},r}\·\▿N_{\mathrm{IF},r}={\mathrm{\λ}}_{\mathrm{nl},k}\·[\mathrm{\Δ}\▿N_1+\frac{f_{2,k}}{f_{1,k}-f_{2,k}}\·\mathrm{\Δ}\▿N_{\mathrm{wl}}+\\ (1-\frac{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{nl},r}}{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{nl},k}})\·\▿N_{1,r}+(\frac{f_{2,k}}{f_{1,k}-f_{2,k}}-\frac{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{nl},r}}{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{nl},k}}\·\frac{f_{2,r}}{f_{1,r}-f_{2,r}})\·\▿N_{\mathrm{wl},r}]\end{array}---\left(8\right)$

式(8)中，为参考星L1站间单差模糊度；

式中，为GLONASS参考星L1载波观测值；

通过步骤a)和步骤b)即获得G/R/C三个系统的或的浮点解；

步骤3)，采用部分模糊度固定策略搜索基础模糊度整数解，包括如下具体步骤：

a)，对G/R/C三个系统所有的n颗非参考卫星的高度角进行统一排序，得到升序排列的高度角集合E：

E＝{e₁，e₂，…，e_n|e₁＜e₂＜…＜e_n}   (10)

式中e_i表示第i颗非参考卫星的高度角；

b)，设定截止高度角e_c为e₁，选取出高度角大于等于e_c的模糊度子集及对应的方差协方差矩阵然后使用LAMBDA算法进行模糊度搜索固定，同时满足以下两个条件的，即认为模糊度搜索通过：

①根据所述子集方差协方差矩阵计算的模糊度固定先验成功率P_s高于设定的阈值P₀；

②使用LAMBDA算法搜索得到的次小方差解的方差与最小方差解方差比值大于设定的阈值R₀；

c)，步骤b)中使用LAMBDA算法进行搜索固定时，若不满足条件①或②时，则根据式(10)的排序，逐个提高所述截止高度角e_c，并按步骤b)重复进行模糊度搜索固定，直至固定满足网络RTK工作需求的部分模糊度；其中，每次设置的所述截止高度角e_c应小于等于设定的截止高度角阈值e_c0。

进一步的，当进行步骤3)时，若根据设定的截止高度角e_c所选取的模糊度子集中模糊度数量大于等于设定的最小卫星数阈值n₀，则模糊度子集选取即结束，当前历元不再进行模糊度固定，保持模糊度浮点解。

有益效果：本发明所提出的一种多星座长基线网络RTK部分模糊度快速解算方法，使用宽巷模糊解、无电离层模糊度解及基础模糊度固定的三步解算策略，消除了长基线电离层延迟的影响；在基础模糊度固定过程中提出一种以截止卫星高度角、模糊度搜索先验成功率及Ratio值为主要参数的部分模糊度固定方法，优选部分模糊度固定子集以避免低高度角卫星较大的误差对整体模糊度固定的影响，从而实现网络RTK长基线模糊度快速准确固定。使用本发明所提出的方法，可显著提高模糊度固定时的先验成功率及Ratio值，进而缩短网络RTK基准站间模糊度固定所需的时间。

附图说明

图1部分模糊度固定算法流程图；

图2是实验所用长基线参考站实验网图；

图3长基线1：DHP-TGT部分模糊度固定与全部模糊度固定所用卫星数；

图4长基线2：DHP-TP部分模糊度固定与全部模糊度固定所用卫星数；

图5长基线1：DHP-TGT部分模糊度固定与全部模糊度固定先验成功率；

图6长基线2：DHP-TP部分模糊度固定与全部模糊度固定先验成功率；

图7长基线1：DHP-TGT部分模糊度固定与全部模糊度固定Ratio值；

图8长基线2：DHP-TP部分模糊度固定与全部模糊度固定Ratio值；

具体实施方式

下面结合附图对本发明作更进一步的说明。

一种多星座长基线网络RTK部分模糊度快速解算方法，使用宽巷模糊解、无电离层模糊度解及基础模糊度固定的三步解算策略，在基础模糊度固定过程中使用一种以截止卫星高度角、模糊度搜索先验成功率及Ratio值为主要参数的部分模糊度固定方法，通过优选部分模糊度固定子集以实现网络RTK长基线模糊度快速准确固定；包括如下具体步骤：

步骤1)，采用宽巷相位减窄巷伪距(简称M-W组合)方法求解基准站间的宽巷模糊度，包括如下具体步骤：

a)，对于码分多址信号模式的GPS和BDS，分别采用M-W组合方法求解宽巷模糊度，如式(1)所示：

式中，为站间星间双差算子，N_wl为宽巷模糊度，为宽巷载波观测值为宽巷波长，f₁和f₂分别为双频观测值的两个频率，分别为所述频率f₁和f₂上的载波观测值，P₁、P₂分别为所述频率f₁和f₂上的伪距观测值；

b)，对于频分多址信号模式的GLONASS，采用M-W组合方法求解宽巷模糊度，如式(2)所示：

式中，为站间差分算子，k和r分别为非参考星和参考星标识；和分别为GLONASS非参考星和参考星的宽巷载波观测值；P_1，k、P_2，k和P_1，r、P_2，r分别为GLONASS非参考星和参考星在频率f₁和f₂上的伪距观测值；λ_wl，r和λ_wl，k分别为GLONASS非参考星和参考星的宽巷载波波长；N_wl，r为GLONASS参考星宽巷模糊度；f_1，k和f_2，k分别为GLONASS非参考星的两个观测值频率；f_1，r和f_2，r分别为GLONASS参考星的两个观测值频率。式(2)中的参考星站间单差模糊度按式(3)进行解算：

式(3)所示的参考星站间单差模糊度解算方法主要受伪距观测噪声的影响，通过多历元均值处理可有效地削弱伪距观测噪声的影响。

步骤2)，采用无电离层模型解算基准站间的基础模糊度浮点解，包括如下具体步骤：

a)，对于GPS和BDS，忽略噪声及其它残余误差项影响，其无电离层组合方程如式(4)所示：

式中，λ_nl为窄巷波长，λ_nl＝c/(f₁+f₂)，c为光速；式中，ρ为站星距离，T为对流层延迟；和N_IF分别表示以周为单位的无电离层载波观测值和无电离层模糊度，其表达式分别为：

$N_{\mathrm{IF}}=\frac{f_1}{f_1-f_2}\·N_1-\frac{f_2}{f_1-f_2}\·N_2---\left(5.2\right)$

式中，N₁和N₂分别为双频载波观测值L1和L2载波观测值的模糊度；

对GPS和BDS的基础模糊度整数搜索，对引入如式(6)所示的宽巷约束条件，获得或的浮点解；

$\mathrm{\Δ}\▿N_{\mathrm{wl}}=\mathrm{\Δ}\▿N_1-\mathrm{\Δ}\▿N_2---\left(6\right)$

b)，对于GLONASS，其无电离层组合方程如式(7)所示：

式中，λ_nl，k和λ_nl，r分别为GLONASS非参考星和参考星的窄巷模糊度波长；和分别为GLONASS非参考星和参考星的无电离层载波观测值，形式与式(5.1)一致；N_IF，k和N_IF，r分别为GLONASS非参考星和参考星的无电离层模糊度，形式与式(5.2)一致；

对GLONASS的基础模糊度整数搜索，式(7)中未知模糊度项为引入已知宽巷约束条件后得到：

$\begin{array}{c}{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{nl},k}\·\▿N_{\mathrm{IF},k}-{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{nl},r}\·\▿N_{\mathrm{IF},r}={\mathrm{\λ}}_{\mathrm{nl},k}\·[\mathrm{\Δ}\▿N_1+\frac{f_{2,k}}{f_{1,k}-f_{2,k}}\·\mathrm{\Δ}\▿N_{\mathrm{wl}}+\\ (1-\frac{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{nl},r}}{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{nl},k}})\·\▿N_{1,r}+(\frac{f_{2,k}}{f_{1,k}-f_{2,k}}-\frac{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{nl},r}}{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{nl},k}}\·\frac{f_{2,r}}{f_{1,r}-f_{2,r}})\·\▿N_{\mathrm{wl},r}]\end{array}---\left(8\right)$

式(8)中，为参考星L1站间单差模糊度；

式中，为GLONASS参考星L1载波观测值；

通过步骤a)和步骤b)即获得G/R/C三个系统的或的浮点解；

步骤3)，采用部分模糊度固定策略搜索基础模糊度整数解：

通过步骤1)和步骤2)，可获得G/R/C三系统统一的双差基础模糊度浮点解和方差协方差阵，设其分别和将分为较容易固定的模糊度和不容易固定的模糊度两类模糊度及各自对应的方差协方差阵如式(10)所示：

$\left[\begin{array}{c}{\hat{N}}_a\\ {\hat{N}}_b\end{array}\right],\left[\begin{array}{cc}{Q}_{{\hat{N}}_a}& Q_{{\hat{N}}_a{\hat{N}}_b}\\ Q_{{\hat{N}}_b{\hat{N}}_a}& Q_{{\hat{N}}_b}\end{array}\right]---\left(10\right)$

式中和分别为的方差协方差矩阵；和为的协方差矩阵(和互为转置矩阵)。

通过式(10)的选择，对容易固定的模糊度进行固定，进而满足网络RTK工作需求；上述过程中的关键是如何获取较容易固定的模糊度子集，如图1所示，包括如下具体步骤：其中，模糊度子集采用如下步骤进行确定：

a)，对G/R/C三个系统所有的n颗非参考卫星的高度角进行统一排序，得到升序排列的高度角集合E：

E＝{e₁，e₂，…，e_n|e₁＜e₂＜…＜e_n}    (11)

式中e_i表示第i颗非参考卫星的高度角；

b)，设定截止高度角e_c为e₁，选取出高度角大于等于e_c的模糊度子集及对应的方差协方差矩阵即高度角大于等于e_c的模糊度部分及对应的方差协方差矩阵；然后使用LAMBDA算法进行模糊度搜索固定，同时满足以下两个条件的，即认为模糊度搜索通过：

①根据所述子集方差协方差矩阵计算的模糊度固定先验成功率P_s高于设定的阈值P₀；

②使用LAMBDA算法搜索得到的次小方差解的方差与最小方差解方差比值(即Ratio值)大于设定的阈值R₀；

c)，步骤b)中使用LAMBDA算法进行搜索固定时，若不满足条件①或②时，则根据式(11)的排序，逐个提高所述截止高度角e_c，并按步骤b)重复进行模糊度搜索固定，直至固定满足网络RTK工作需求的部分模糊度；即按e₁，e₂，…，e_n顺序改变截止高度角e_c的设定值；其中，每次设置的所述截止高度角e_c应小于等于设定的截止高度角阈值e_c0。其中，当进行步骤3)时，若根据设定的截止高度角e_c所选取的模糊度子集中模糊度数量大于等于设定的最小卫星数阈值n₀，则模糊度子集选取即结束，当前历元不再进行模糊度固定，保持模糊度浮点解。

在本实施例中设定模糊度固定成功率阈值P₀为99.9％、Ratio阈值R₀为2.0，最小卫星数阈值n₀为10，截止高度角阈值e_c0为35°。

选取天津市国土资源GNSS参考站网络中的3个站于2014年6月2日一时段的G/R/C三系统数据进行实验解算，参考站网图及基线长度信息如图2所示。3条基线中TGT-TP基线较短，仅用于网元闭合检验，重点分析两条长基线DHP-TGT(88.3km)和DHP-TP(92.8km)的模糊度解算情况。

图3和图4分别为两条基线在部分模糊度(图3-图8中简称PAR)和全部模糊度固定(图3-图8中简称FAR)所用的卫星数，从两图中可以看出，即使采用部分模糊度固定策略，所用的卫星数也至少都大于18颗，完全可以满足网络RTK提供高精度定位服务所需的卫星数。

图5和图6分别为两条基线在部分模糊度和全部模糊度固定中的模糊度固定先验成功率。从两图中可以看出，在模糊度固定的起始阶段即初始化阶段，部分模糊度固定对应的先验成功率明显高于全部模糊度固定对应的先验成功率，这是因为高度角过低卫星对应的观测值精度较低从而会使模糊度固定成功率降低，而部分模糊度固定舍弃了一些高度角过低的卫星，因此成功率明显高于全部模糊度固定下的先验成功率。此外，结合图3和图4，在有新卫星升起的时候，全部模糊度固定下的先验成功率同样会降低，因为新升起卫星也基本都是低高度角卫星。而部分模糊度固定策略由于采取了一定的选择条件，所选取的部分固定模糊子集中舍弃了观测误差较大的新升起卫星，因此先验成功率基本不受影响，保持在1附近。

图7和图8描述了两条基线在部分模糊度和全部模糊度固定中的Ratio值，其表征了模糊度固定解准确性的置信程度，其值越大，模糊度准确的概率越大。实际应用中一般认为其值大于2即可有足够的置信度认为模糊度固定准确。从图7和图8可以看出部分模糊度固定策略能够在保障可用卫星大于18颗的情况下依然保证Ratio值均大于2。而全部模糊度固定则常出现Ratio值小于2甚至一直小于2的情况。显然部分模糊度固定策略更有利于网络RTK长基线模糊度快速准确固定。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种多星座长基线网络RTK部分模糊度快速解算方法，其特征在于：首先采用M-W组合方法分别求解GPS、BDS、GLONASS的基准站间的宽巷模糊度；然后采用无电离层模型解算GPS、BDS、GLONASS的基准站间的基础模糊度浮点解；最后采用部分模糊度固定策略搜索基础模糊度整数解；其中，在基础模糊度固定过程中，以截止卫星高度角为参考，先进行部分模糊度固定，然后通过先部分模糊度固定子集实现网络RTK长基线模糊度的固定。

2.根据权利要求1所述的多星座网络RTK长基线模糊度解算方法，其特征在于，包括如下具体步骤：

步骤1)，采用M-W组合方法求解基准站间的宽巷模糊度，包括如下具体步骤：

a)，对于码分多址信号模式的GPS和BDS，分别采用M-W组合方法求解宽巷模糊度，如式(1)所示：

式中，为站间星间双差算子，N_wl为宽巷模糊度，为宽巷载波观测值λ_wl为宽巷波长，f₁和f₂分别为双频观测值的两个频率，分别为所述频率f₁和f₂上的载波观测值，P₁、P₂分别为所述频率f₁和f₂上的伪距观测值；

b)，对于频分多址信号模式的GLONASS，采用M-W组合方法求解宽巷模糊度，如式(2)所示：

式中，为站间差分算子，k和r分别为非参考星和参考星标识；和分别为GLONASS非参考星和参考星的宽巷载波观测值；P_1，k、P_2，k和P_1，r、P_2，r分别为GLONASS非参考星和参考星在频率f₁和f₂上的伪距观测值；λ_wl，r和λ_wl，k分别为GLONASS非参考星和参考星的宽巷载波波长；N_wl，r为GLONASS参考星宽巷模糊度；f_1，k和f_2，k分别为GLONASS非参考星的两个观测值频率；f_1，r和f_2，r分别为GLONASS参考星的两个观测值频率；式(2)中的参考星站间单差模糊度按式(3)进行解算：

步骤2)，采用无电离层模型解算基准站间的基础模糊度浮点解，包括如下具体步骤：

a)，对于GPS和BDS，忽略噪声及残余误差项影响，其无电离层组合方程如式(4)所示：

式中，λ_nl为窄巷波长，λ_nl＝c/(f₁+f₂)，c为光速；式中，ρ为站星距离，T为对流层延迟；和N_IF分别表示以周为单位的无电离层载波观测值和无电离层模糊度，其表达式分别为：

$N_{\mathrm{IF}}=\frac{f_1}{f_1-f_2}\·N_1-\frac{f_2}{f_1-f_2}\·N_2---\left(5.2\right)$

式中，N₁和N₂分别为双频载波观测值L1和L2载波观测值的模糊度；

对GPS和BDS的基础模糊度整数搜索，对引入如式(6)所示的宽巷约束条件，获得或的浮点解；

$\mathrm{\Δ}\▿N_{\mathrm{wl}}=\mathrm{\Δ}\▿N_1-\mathrm{\Δ}\▿N_2---\left(6\right)$

b)，对于GLONASS，其无电离层组合方程如式(7)所示：

式中，λ_nl，k和λ_nl，r分别为GLONASS非参考星和参考星的窄巷模糊度波长；和分别为GLONASS非参考星和参考星的无电离层载波观测值，形式与式(5.1)一致；N_IF，k和N_IF，r分别为GLONASS非参考星和参考星的无电离层模糊度，形式与式(5.2)一致；

对GLONASS的基础模糊度整数搜索，式(7)中未知模糊度项为引入已知宽巷约束条件后得到：

$\begin{array}{c}{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{nl},k}\·\▿N_{\mathrm{IF},k}-{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{nl},r}\·\▿N_{\mathrm{IF},r}={\mathrm{\λ}}_{\mathrm{nl},k}\·[\mathrm{\Δ}\▿N_1+\frac{f_{2,k}}{f_{1,k}-f_{2,k}}\·\mathrm{\Δ}\▿N_{\mathrm{wl}}+\\ (1-\frac{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{nl},r}}{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{nl},k}})\·\▿N_{1,r}+(\frac{f_{2,k}}{f_{1,k}-f_{2.k}}-\frac{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{nl},r}}{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{nl},k}}\·\frac{f_{2,r}}{f_{1,r}-f_{2,r}})\·\▿N_{\mathrm{wl},r}]\end{array}---\left(8\right)$

式(8)中，为参考星L1站间单差模糊度；

式中，为GLONASS参考星L1载波观测值；

通过步骤a)和步骤b)即获得G/R/C三个系统的或的浮点解；

步骤3)，采用部分模糊度固定策略搜索基础模糊度整数解，包括如下具体步骤：

a)，对G/R/C三个系统所有的n颗非参考卫星的高度角进行统一排序，得到升序排列的高度角集合E：

E＝{e₁，e₂，…，e_n|e₁＜e₂＜…＜e_n}   (10)

式中e_i表示第i颗非参考卫星的高度角；

b)，设定截止高度角e_c为e₁，选取出高度角大于等于e_c的模糊度子集及对应的方差协方差矩阵然后使用LAMBDA算法进行模糊度搜索固定，同时满足以下两个条件的，即认为模糊度搜索通过：

①根据所述子集方差协方差矩阵计算的模糊度固定先验成功率P_s高于设定的阈值P₀；

②使用LAMBDA算法搜索得到的次小方差解的方差与最小方差解方差比值大于设定的阈值R₀；

c)，步骤b)中使用LAMBDA算法进行搜索固定时，若不满足条件①或②时，则根据式(10)的排序，逐个提高所述截止高度角e_c，并按步骤b)重复进行模糊度搜索固定，直至固定满足网络RTK工作需求的部分模糊度；其中，每次设置的所述截止高度角e_c应小于等于设定的截止高度角阈值e_c0。

3.根据权利要求2所述的多星座网络RTK长基线模糊度解算方法，其特征在于：当进行步骤3)时，若根据设定的截止高度角e_c所选取的模糊度子集中模糊度数量大于等于设定的最小卫星数阈值n₀，则模糊度子集选取即结束，当前历元不再进行模糊度固定，保持模糊度浮点解。