CN105699999A - 一种固定北斗地基增强系统基准站窄巷模糊度的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种固定北斗地基增强系统基准站窄巷模糊度的方法，采用北斗三频观测量，并相继固定超宽巷、宽巷模糊度，建立窄巷模糊度多路径误差模型，根据导航卫星轨道周期的重复性，对当天窄巷模糊度序列进行多路径误差模型改正，以快速固定窄巷模糊度，从而快速得到厘米级的高精度定位结果。

Description

一种固定北斗地基增强系统基准站窄巷模糊度的方法

技术领域

本发明属于北斗CORS网基准站间基线解算技术领域，具体涉及一种利用北斗三频观测量以及卫星轨道周期的重复性、建立多路径误差模型、加速基线间模糊度固定的方法。

背景技术

网络RTK技术比传统的RTK技术在费用以及效率上都更有优势，因此世界各地都兴建了很多CORS站用于工程和科学研究。随着北斗卫星导航系统的发展，其在导航定位中的作用越来越大，且多系统网络RTK比单系统有更好的可靠性及稳定性。因此研究北斗中长基线相对定位以组建GPS+GLONASS+BDS多系统网络RTK技术具有较高的工程及科研意义。

模糊度的快速准确固定是网络RTK运行的先决条件，由于北斗GEO卫星的近似固定不动性及多路径误差的影响。目前很难快速准确地确定北斗基线窄巷模糊度，从而难以得到高精度定位结果。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提出一种能够快速固定北斗窄巷模糊度参数并得到高精度定位结果的方法。

本发明所采用的技术方案是：一种快速固定北斗地基增强系统基准站窄巷模糊度的方法，其特征在于：采用北斗三频观测量，并相继固定超宽巷、宽巷模糊度，建立窄巷模糊度多路径误差模型，根据导航卫星轨道周期的重复性，对当前天窄巷模糊度序列进行多路径误差模型改正，以快速固定窄巷模糊度，从而快速得到厘米级甚至毫米级的高精度定位结果。

作为优选，所述北斗三频观测量包括三频伪距虚拟观测值P_(i,j,k)和相虚拟观测值φ_(i,j,k)；

其中：

$P_{(i,j,k)}=\frac{i*f_1*P_1+j*f_2*P_2+k*f_3*P_3}{i*f_1+j*f_2+k*f_3}---\left(1\right);$

${\mathrm{\φ}}_{(i,j,k)}=\frac{i*f_1*{\mathrm{\φ}}_1+j*f_2*{\mathrm{\φ}}_2+k*f_3*{\mathrm{\φ}}_3}{i*f_1+j*f_2+k*f_3}---\left(2\right);$

其中i,j,k表示组合系数；P_i和φ_i分别表示第i个频率f_i的伪距虚拟观测量和相位虚拟观测量；

φ_(i,j,k)的频率、波长以及模糊度如下所示：

f_(i,j,k)＝i*f₁+j*f₂+k*f₃(3)；

${\mathrm{\λ}}_{(i,j,k)}=\frac{c}{f_{(i,j,k)}}---\left(4\right);$

N_(i,j,k)＝i*N₁+j*N₂+k*N₃(5)；

c表示光速，N为模糊度；

φ_(i,j,k)的一阶电离层比例因子为：

${\mathrm{\β}}_{(i,j,k)}=\frac{{f_1}^2(i/f_1+j/f_2+k/f_3)}{i*f_1+j*f_2+k*f_3}---\left(6\right);$

假设三个频率的噪声影响是一样的，伪距和相位的噪声分别为δ_p和δ_φ，则三频伪距虚拟观测值P_(i,j,k)和相虚拟观测值φ_(i,j,k)的噪声影响分别为：

${\mathrm{\δ}}_{p_{(i,j,k)}}^2=\frac{{(i*f_1)}^2+{(j*f_2)}^2+{(k*f_3)}^2}{{(i*f_1+j*f_2+k*f_3)}^2}{\mathrm{\δ}}_p^2={\mathrm{\μ}}^2{\mathrm{\δ}}_p^2---\left(7\right);$

${\mathrm{\δ}}_{{\mathrm{\φ}}_{(i,j,k)}}^2=\frac{{(i*f_1)}^2+{(j*f_2)}^2+{(k*f_3)}^2}{{(i*f_1+j*f_2+k*f_3)}^2}{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{\φ}}^2={\mathrm{\μ}}^2{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{\φ}}^2---\left(8\right);$

u表示组合噪声影响因子；

伪距和相位虚拟组合量的无几何观测模型表示如下：

$N_{(i,j,k)}=\frac{P_{(l,m,n)}-{\mathrm{\φ}}_{(i,j,k)}}{{\mathrm{\λ}}_{(i,j,k)}}+\frac{{\mathrm{\β}}_{(l,m,n)}+{\mathrm{\β}}_{(i,j,k)}}{{\mathrm{\λ}}_{(i,j,k)}}\·I+\frac{{\mathrm{\δ}}_{p_{(i,j,k)}}-{\mathrm{\δ}}_{{\mathrm{\φ}}_{(i,j,k)}}}{{\mathrm{\λ}}_{(i,j,k)}}---\left(9\right);$

(l,m,n)和(i,j,k)为不同的整数集合，I表示在传播路径上的f₁频率上电离层延迟。

作为优选，所述方法的具体实现包括以下步骤；

步骤1：准确固定前一个周期的窄巷模糊度，获取前一个周期的双差无电离层无几何距离残差序列；其具体实现包括以下子步骤：

步骤1.1：根据公式9在单历元准确确定超宽巷模糊度参数

步骤1.2：使用基于几何距离的线性观测方程来估计北斗次超宽项模糊度

其中基于几何距离的线性观测方程为：

$\left[\begin{array}{cc}\▿{\mathrm{\ΔP}}_{1,1,0}& -\▿{\mathrm{\Δ\ρ}}_0\\ \▿{\mathrm{\Δ\φ}}_{1,-5,4}& -\▿{\mathrm{\Δ\ρ}}_0\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{\mathrm{\β}}_i& 0\\ {\mathrm{\β}}_{1,-5,4}& {\mathrm{\λ}}_{1,-5,4}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\▿\mathrm{\Δ}I\\ \▿{\mathrm{\ΔN}}_{1,-5,4}\end{array}\right]+\begin{array}{c}{\mathrm{\δ}}_{\▿{\mathrm{\Δp}}_{1,1,0}}\\ {\mathrm{\δ}}_{\▿{\mathrm{\Δ\φ}}_{(1,-5,4)}}\end{array}---\left(10\right);$

式中，双差伪距虚拟组合观测量，双差载波虚拟组合观测量，为双差卫地距组合观测量，β为一阶电离层比例因子，和分别为相位和伪距噪声；

经过最小二乘解算之后，次超宽项模糊度通过LAMBDA算法搜索获得；

步骤1.3：根据和计算得到两个宽项模糊度：

$\begin{array}{c}\▿{\mathrm{\ΔN}}_{(1,-1,0)}=4*\▿{\mathrm{\ΔN}}_{(0,1,-1)}+\▿{\mathrm{\ΔN}}_{(1,-5,4)}\\ \▿{\mathrm{\ΔN}}_{(1,0,-1)}=\▿{\mathrm{\ΔN}}_{(0,1,-1)}+\▿{\mathrm{\ΔN}}_{(1,-1,0)}\end{array}---\left(11\right);$

步骤1.4：当两个宽项模糊度被固定之后，即可联合双差L1、L2以及L3载波相位观测量确定窄巷模糊度；忽略三维位置坐标参数，固定上一个周期L1模糊度的观测方程可以表示为：

$\left[\begin{array}{c}{v}_1\\ v_2\\ v_3\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}m& -{\mathrm{\β}}_1& {\mathrm{\λ}}_1\\ m& -{\mathrm{\β}}_2& {\mathrm{\λ}}_2\\ m& -{\mathrm{\β}}_3& {\mathrm{\λ}}_3\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}T\\ I\\ N_1\end{array}\right]-\left[\begin{array}{c}{l}_1\\ l_2+{\mathrm{\λ}}_2\·N_{W12}\\ l_3+{\mathrm{\λ}}_3\·N_{W13}\end{array}\right]---\left(12\right);$

其中，v残差向量，m是天定对流层延迟投影函数，β电离层误差因子，λ载波波长，I和N₁频率f₁上的电离层误差以及双差模糊度，l相应的残余误差向量，N_W宽巷模糊度，通过公式12以及LAMBDA搜索算法，采用24小时观测数据即可估计L1模糊度；

步骤1.5：通过超宽项、宽项模糊度以及窄巷观测量组合得到无电离层无对流层误差影响窄巷模糊度

$\▿{\mathrm{\ΔN}}_{(i,j,k)}=\frac{a_1\▿{\mathrm{\Δ\φ}}_{(l,m,n)}+a_2\▿{\mathrm{\Δ\φ}}_{(p,q,r)}-\▿{\mathrm{\Δ\φ}}_{(i,j,k)}}{{\mathrm{\λ}}_{(i,j,k)}}+{\mathrm{\δ}}_{\▿{\mathrm{\ΔN}}_{(i,j,k)}}---\left(13\right);$

其中，和表示经超宽巷和宽巷模糊度改正的观测值，λ_(i,j,k)和分别表示窄巷波长和噪声，浮点系数a₁和a₂满足如下条件：

$\begin{array}{c}{a}_1{\mathrm{\β}}_{(l,m,n)}+a_2{\mathrm{\β}}_{(p,q,r)}={\mathrm{\β}}_{(i,j,k)}\\ a_1+a_2=1\end{array}---\left(14\right);$

步骤1.6：通过公式13减去公式12得到的窄巷模糊度，获得前一个周期的双差无电离层无几何距离残差序列；

步骤2：将步骤1中得到的双差无电离层无几何距离残差序列转换成单差残差序列；

到转换矩阵为：

$\left[\begin{array}{ccccc}{w}_1& w_2& w_3& ...& w_n\\ 1& -1& & & \\ 1& & -1& & \\ & & ...& & \\ 1& & & ...& -1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{S}_{ij}^1\\ S_{ij}^2\\ S_{ij}^3\\ ...\\ S_{ij}^n\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}0\\ D_{ij}^{12}\\ D_{ij}^{13}\\ ...\\ D_{ij}^{1n}\end{array}\right]---\left(15\right);$

式中，w_n表示卫星高度角的定权因子，是待估观测测站i-j和卫星n的单差残差,双差残差量；

步骤3：对无电离层无几何距离单差残差进行低通滤波去噪处理之后得到单差无电离层无几何距离多路径误差模型；

步骤4：在顾及卫星轨道重复周期之后，在公式13中减去前一个周期提取的无电离层无几何距离多路径误差模型，得到没有多路径误差影响的无电离层无几何距离组合序列，并对累计的无电离层无几何距离序列均值取整得到精确的模糊度参数值。

本发明的有益效果为：本文提出的方法根据卫星多路径周期性的影响，能有效消除多路径的影响，快速固定窄巷模糊度，最终得到较高精度的定位结果。

附图说明

图1为本发明实施例的流程图。

具体实施方式

为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供的一种快速固定北斗地基增强系统基准站窄巷模糊度的方法，采用北斗三频观测量，并相继固定超宽巷、宽巷模糊度，建立窄巷模糊度多路径误差模型，根据导航卫星轨道周期的重复性，对当前天窄巷模糊度序列进行多路径误差模型改正，以快速固定窄巷模糊度。

北斗三频观测量包括三频伪距虚拟观测值P_(i,j,k)和相虚拟观测值φ_(i,j,k)；

其中：

$P_{(i,j,k)}=\frac{i*f_1*P_1+j*f_2*P_2+k*f_3*P_3}{i*f_1+j*f_2+k*f_3}---\left(1\right);$

${\mathrm{\φ}}_{(i,j,k)}=\frac{i*f_1*{\mathrm{\φ}}_1+j*f_2*{\mathrm{\φ}}_2+k*f_3*{\mathrm{\φ}}_3}{i*f_1+j*f_2+k*f_3}---\left(2\right);$

其中i,j,k表示组合系数；P_i和φ_i分别表示第i个频率f_i的伪距虚拟观测量和相位虚拟观测量；

φ_(i,j,k)的频率、波长以及模糊度如下所示：

f_(i,j,k)＝i*f₁+j*f₂+k*f₃(3)；

${\mathrm{\λ}}_{(i,j,k)}=\frac{c}{f_{(i,j,k)}}---\left(4\right);$

N_(i,j,k)＝i*N₁+j*N₂+k*N₃(5)；

c表示光速，N为模糊度；

φ_(i,j,k)的一阶电离层比例因子为：

${\mathrm{\β}}_{(i,j,k)}=\frac{{f_1}^2(i/f_1+j/f_2+k/f_3)}{i*f_1+j*f_2+k*f_3}---\left(6\right);$

假设三个频率的噪声影响是一样的，伪距和相位的噪声分别为δ_p和δ_φ，则三频伪距虚拟观测值P_(i,j,k)和相虚拟观测值φ_(i,j,k)的噪声影响分别为：

${\mathrm{\δ}}_{p_{(i,j,k)}}^2=\frac{{(i*f_1)}^2+{(j*f_2)}^2+{(k*f_3)}^2}{{(i*f_1+j*f_2+k*f_3)}^2}{\mathrm{\δ}}_p^2={\mathrm{\μ}}^2{\mathrm{\δ}}_p^2---\left(7\right);$

${\mathrm{\δ}}_{{\mathrm{\φ}}_{(i,j,k)}}^2=\frac{{(i*f_1)}^2+{(j*f_2)}^2+{(k*f_3)}^2}{{(i*f_1+j*f_2+k*f_3)}^2}{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{\φ}}^2={\mathrm{\μ}}^2{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{\φ}}^2---\left(8\right);$

u表示组合噪声影响因子；

伪距和相位虚拟组合量的无几何观测模型表示如下：

$N_{(i,j,k)}=\frac{P_{(l,m,n)}-{\mathrm{\φ}}_{(i,j,k)}}{{\mathrm{\λ}}_{(i,j,k)}}+\frac{{\mathrm{\β}}_{(l,m,n)}+{\mathrm{\β}}_{(i,j,k)}}{{\mathrm{\λ}}_{(i,j,k)}}\·I+\frac{{\mathrm{\δ}}_{p_{(i,j,k)}}-{\mathrm{\δ}}_{{\mathrm{\φ}}_{(i,j,k)}}}{{\mathrm{\λ}}_{(i,j,k)}}---\left(9\right);$

(l,m,n)和(i,j,k)为不同的整数集合，I表示在传播路径上的f₁频率上电离层延迟。

GPS和北斗的超宽巷波长分别为5.861m和4.884m。假设伪距和相位的噪声分别为0.5m和0.003m，公式(9)中GPS和北斗的噪声分别为0.088周和0.105周。因此，超宽巷模糊度参数可以根据无几何观测模型(公式(9))即可在单历元准确确定。

基于上述理论，请见图1，本发明的具体实现包括以下步骤：

步骤1：准确固定前一个周期的窄巷模糊度，获取前一个周期的双差无电离层无几何距离残差序列；其具体实现包括以下子步骤：

步骤1.1：根据公式9在单历元准确确定超宽巷模糊度参数

步骤1.2：使用基于几何距离的线性观测方程来估计北斗次超宽项模糊度

在CORS网络中，本发明忽略观测方程的位置参数，则基于几何距离的线性观测方程为：

$\left[\begin{array}{cc}\▿{\mathrm{\ΔP}}_{1,1,0}& -\▿{\mathrm{\Δ\ρ}}_0\\ \▿{\mathrm{\Δ\φ}}_{1,-5,4}& -\▿{\mathrm{\Δ\ρ}}_0\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{\mathrm{\β}}_i& 0\\ {\mathrm{\β}}_{1,-5,4}& {\mathrm{\λ}}_{1,-5,4}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\▿\mathrm{\Δ}I\\ \▿{\mathrm{\ΔN}}_{1,-5,4}\end{array}\right]+\begin{array}{c}{\mathrm{\δ}}_{\▿{\mathrm{\Δp}}_{1,1,0}}\\ {\mathrm{\δ}}_{\▿{\mathrm{\Δ\φ}}_{(1,-5,4)}}\end{array}---\left(10\right);$

式中，双差伪距虚拟组合观测量，双差载波虚拟组合观测量，为双差卫地距组合观测量，β为一阶电离层比例因子，和分别为相位和伪距噪声；

经过最小二乘解算之后，次超宽项模糊度通过LAMBDA算法搜索获得；

步骤1.3：根据和计算得到两个宽项模糊度：

$\begin{array}{c}\▿{\mathrm{\ΔN}}_{(1,-1,0)}=4*\▿{\mathrm{\ΔN}}_{(0,1,-1)}+\▿{\mathrm{\ΔN}}_{(1,-5,4)}\\ \▿{\mathrm{\ΔN}}_{(1,0,-1)}=\▿{\mathrm{\ΔN}}_{(0,1,-1)}+\▿{\mathrm{\ΔN}}_{(1,-1,0)}\end{array}---\left(11\right);$

步骤1.4：当两个宽项模糊度被固定之后，即可联合双差L1、L2以及L3载波相位观测量确定窄巷模糊度；忽略三维位置坐标参数，固定上一个周期L1模糊度的观测方程可以表示为：

$\left[\begin{array}{c}{v}_1\\ v_2\\ v_3\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}m& -{\mathrm{\β}}_1& {\mathrm{\λ}}_1\\ m& -{\mathrm{\β}}_2& {\mathrm{\λ}}_2\\ m& -{\mathrm{\β}}_3& {\mathrm{\λ}}_3\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}T\\ I\\ N_1\end{array}\right]-\left[\begin{array}{c}{l}_1\\ l_2+{\mathrm{\λ}}_2\·N_{W12}\\ l_3+{\mathrm{\λ}}_3\·N_{W13}\end{array}\right]---\left(12\right);$

其中，v残差向量，m是天定对流层延迟投影函数，β电离层误差因子，λ载波波长，I和N₁频率f₁上的电离层误差以及双差模糊度，l相应的残余误差向量，N_W宽巷模糊度，通过公式12以及LAMBDA搜索算法，采用24小时观测数据即可估计L1模糊度；

步骤1.5：通过超宽项、宽项模糊度以及窄巷观测量组合得到无电离层无对流层误差影响窄巷模糊度

$\▿{\mathrm{\ΔN}}_{(i,j,k)}=\frac{a_1\▿{\mathrm{\Δ\φ}}_{(l,m,n)}+a_2\▿{\mathrm{\Δ\φ}}_{(p,q,r)}-\▿{\mathrm{\Δ\φ}}_{(i,j,k)}}{{\mathrm{\λ}}_{(i,j,k)}}+{\mathrm{\δ}}_{\▿{\mathrm{\ΔN}}_{(i,j,k)}}---\left(13\right);$

其中，和表示经超宽巷和宽巷模糊度改正的观测值，λ_(i,j,k)和分别表示窄巷波长和噪声，浮点系数a₁和a₂满足如下条件：

$\begin{array}{c}{a}_1{\mathrm{\β}}_{(l,m,n)}+a_2{\mathrm{\β}}_{(p,q,r)}={\mathrm{\β}}_{(i,j,k)}\\ a_1+a_2=1\end{array}---\left(14\right);$

步骤1.6：通过公式13减去公式12得到的窄巷模糊度，获得前一个周期的双差无电离层无几何距离(GFIF)残差序列；

由于多路径误差的存在，GFIF方法得到的北斗窄巷模糊度精度并不高。需要对长时间的窄巷模糊度序列的均值取整得到最终的模糊度值。当考虑到时间消耗以及可靠性时，对原始GFIF求解的模糊度序列取整算法具有明显劣势。因此，本专利提出一种基于单差多路径消除方法模糊度固定方法，以更快、更可靠地固定CORS网模糊度。

步骤2：将步骤1中得到的双差无电离层无几何距离残差序列转换成单差残差序列；

在CORS网中，卫星、天线以及反射物的几何关系在相邻周期内没有太大变化，所以，GFIF模型的多路径误差可以根据卫星的轨道周期重复性予以消除。运用单差恒星滤波可以在不同的卫星轨道周期下改正多路径误差，因此单差恒星滤波适合于北斗系统三种卫星类型的多路径误差改正(GEO、IGSO和MEO卫星轨道重复周期差异较大)。由于基线解算时得到的是双差模型，增加一个重心基准条件，可将双差残差转换为单差残差，到转换矩阵可表示为：

$\left[\begin{array}{ccccc}{w}_1& w_2& w_3& ...& w_n\\ 1& -1& & & \\ 1& & -1& & \\ & & ...& & \\ 1& & & ...& -1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{S}_{ij}^1\\ S_{ij}^2\\ S_{ij}^3\\ ...\\ S_{ij}^n\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}0\\ D_{ij}^{12}\\ D_{ij}^{13}\\ ...\\ D_{ij}^{1n}\end{array}\right]---\left(15\right);$

式中，w_n表示卫星高度角的定权因子，是待估观测测站i-j和卫星n的单差残差,双差残差量。

步骤3：对无电离层无几何距离单差残差进行低通滤波去噪处理之后得到单差无电离层无几何距离多路径误差模型；

步骤4：在顾及卫星轨道重复周期之后，在公式13中减去前一个周期提取的无电离层无几何距离多路径误差模型，得到没有多路径误差影响的无电离层无几何距离组合序列，并对累计的无电离层无几何距离序列均值取整得到精确的模糊度参数值。

应当理解的是，本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。

应当理解的是，上述针对较佳实施例的描述较为详细，并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明权利要求所保护的范围情况下，还可以做出替换或变形，均落入本发明的保护范围之内，本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (3)

1.一种固定北斗地基增强系统基准站窄巷模糊度的方法，其特征在于：采用北斗三频观测量，并相继固定超宽巷、宽巷模糊度，建立窄巷模糊度多路径误差模型，根据导航卫星轨道周期的重复性，对当前天窄巷模糊度序列进行多路径误差模型改正，以固定窄巷模糊度，从而快速得到厘米级甚至毫米级的高精度定位结果。

2.根据权利要求1所述的固定北斗地基增强系统基准站窄巷模糊度的方法，其特征在于：所述北斗三频观测量包括三频伪距虚拟观测值P_(i,j,k)和相虚拟观测值φ_(i,j,k)；

其中：

$P_{(i,j,k)}=\frac{i*f_1*P_1+j*f_2*P_2+k*f_3*P_3}{i*f_1+j*f_2+k*f_3}---\left(1\right);$

${\mathrm{\φ}}_{(i,j,k)}=\frac{i*f_1*{\mathrm{\φ}}_1+j*f_2*{\mathrm{\φ}}_2+k*f_3*{\mathrm{\φ}}_3}{i*f_1+j*f_2+k*f_3}---\left(2\right);$

其中i,j,k表示组合系数；P_i和φ_i分别表示第i个频率f_i的伪距虚拟观测量和相位虚拟观测量；

φ_(i,j,k)的频率、波长以及模糊度如下所示：

f_(i,j,k)＝i*f₁+j*f₂+k*f₃(3)；

${\mathrm{\λ}}_{(i,j,k)}=\frac{c}{f_{(i,j,k)}}---\left(4\right);$

N_(i,j,k)＝i*N₁+j*N₂+k*N₃(5)；

c表示光速，N为模糊度；

φ_(i,j,k)的一阶电离层比例因子为：

${\mathrm{\β}}_{(i,j,k)}=\frac{{f_1}^2(i/f_1+j/f_2+k/f_3)}{i*f_1+j*f_2+k*f_3}---\left(6\right);$

假设三个频率的噪声影响是一样的，伪距和相位的噪声分别为δ_p和δ_φ，则三频伪距虚拟观测值P_(i,j,k)和相虚拟观测值φ_(i,j,k)的噪声影响分别为：

${\mathrm{\δ}}_{p(i,j,k,)}^2=\frac{{(i*f_1)}^2+{(j*f_2)}^2+{(k*f_3)}^2}{{(i*f_1+j*f_2+k*f_3)}^2}{\mathrm{\δ}}_p^2={\mathrm{\μ}}^2{\mathrm{\δ}}_p^2---\left(7\right);$

${\mathrm{\δ}}_{\mathrm{\φ}(i,j,k)}^2=\frac{{(i*f_1)}^2+{(j*f_2)}^2+{(k*f_3)}^2}{{(i*f_1+j*f_2+k*f_3)}^2}{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{\φ}}^2={\mathrm{\μ}}^2{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{\φ}}^2---\left(8\right);$

u表示组合噪声影响因子；

伪距和相位虚拟组合量的无几何观测模型表示如下：

$N_{(i,j,k)}=\frac{P_{(l,m,n)}-{\mathrm{\φ}}_{(i,j,k)}}{{\mathrm{\λ}}_{(i,j,k)}}+\frac{{\mathrm{\β}}_{(l,m,n)}+{\mathrm{\β}}_{(i,j,k)}}{{\mathrm{\λ}}_{(i,j,k)}}\·I+\frac{{\mathrm{\δ}}_{p_{(i,j,k)}}-{\mathrm{\δ}}_{{\mathrm{\φ}}_{(i,j,k)}}}{{\mathrm{\λ}}_{(i,j,k)}}---\left(9\right);$

(l,m,n)和(i,j,k)为不同的整数集合，I表示在传播路径上的f₁频率上电离层延迟。

3.根据权利要求2所述的固定北斗地基增强系统基准站窄巷模糊度的方法，其特征在于：所述方法的具体实现包括以下步骤；

步骤1：准确固定前一个周期的窄巷模糊度，获取前一个周期的双差无电离层无几何距离残差序列；其具体实现包括以下子步骤：

步骤1.1：根据公式9在单历元准确确定超宽巷模糊度参数

步骤1.2：使用基于几何距离的线性观测方程来估计北斗次超宽项模糊度

其中基于几何距离的线性观测方程为：

$\left[\begin{array}{cc}\▿{\mathrm{\ΔP}}_{1,1,0}& -\▿{\mathrm{\Δ\ρ}}_0\\ \▿{\mathrm{\Δ\φ}}_{1,-5,4}& -\▿{\mathrm{\Δ\ρ}}_0\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{\mathrm{\β}}_i& 0\\ {\mathrm{\β}}_{1,-5,4}& {\mathrm{\λ}}_{1,-5,4}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\▿\mathrm{\Δ}I\\ \▿\mathrm{\Δ}{N}_{1,-5,4}\end{array}\right]+\begin{array}{c}{\mathrm{\δ}}_{\▿{\mathrm{\Δp}}_{1,1,0}}\\ {\mathrm{\δ}}_{\▿{\mathrm{\Δ\φ}}_{(1,-5,4)}}\end{array}---\left(10\right);$

式中，双差伪距虚拟组合观测量，双差载波虚拟组合观测量，为双差卫地距组合观测量，β为一阶电离层比例因子，和分别为相位和伪距噪声；

经过最小二乘解算之后，次超宽项模糊度通过LAMBDA算法搜索获得；

步骤1.3：根据和计算得到两个宽项模糊度：

$\begin{array}{c}\▿{\mathrm{\ΔN}}_{(1,-1,0)}=4*\▿{\mathrm{\ΔN}}_{(0,1,-1)}+\▿{\mathrm{\ΔN}}_{(1,-5,4)}\\ \▿{\mathrm{\ΔN}}_{(1,0,-1)}=\▿{\mathrm{\ΔN}}_{(0,1,-1)}+\▿{\mathrm{\ΔN}}_{(1,-1,0)}\end{array}---\left(11\right);$

步骤1.4：当两个宽项模糊度被固定之后，即可联合双差L1、L2以及L3载波相位观测量确定窄巷模糊度；忽略三维位置坐标参数，固定上一个周期L1模糊度的观测方程可以表示为：

$\left[\begin{array}{c}{v}_1\\ v_2\\ v_3\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}m& -{\mathrm{\β}}_1& {\mathrm{\λ}}_1\\ m& -{\mathrm{\β}}_2& {\mathrm{\λ}}_2\\ m& -{\mathrm{\β}}_3& {\mathrm{\λ}}_3\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}T\\ I\\ N_1\end{array}\right]-\left[\begin{array}{c}{l}_1\\ l_2+{\mathrm{\λ}}_2\·N_{W12}\\ l_3+{\mathrm{\λ}}_3\·N_{W13}\end{array}\right]---\left(12\right);$

其中，v残差向量，m是天定对流层延迟投影函数，β电离层误差因子，λ载波波长，I和N₁频率f₁上的电离层误差以及双差模糊度，l相应的残余误差向量，N_W宽巷模糊度，通过公式12以及LAMBDA搜索算法，采用24小时观测数据即可估计L1模糊度；

步骤1.5：通过超宽项、宽项模糊度以及窄巷观测量组合得到无电离层无对流层误差影响窄巷模糊度

$\▿{\mathrm{\ΔN}}_{(i,j,k)}=\frac{a_1\▿{\mathrm{\Δ\φ}}_{(l,m,n)}+a_2\▿{\mathrm{\Δ\φ}}_{(p,q,r)}-\▿{\mathrm{\Δ\φ}}_{(i,j,k)}}{{\mathrm{\λ}}_{(i,j,k)}}+{\mathrm{\δ}}_{\▿{\mathrm{\ΔN}}_{(i,j,k)}}---\left(13\right);$

其中，和表示经超宽巷和宽巷模糊度改正的观测值，λ_(i,j,k)和分别表示窄巷波长和噪声；浮点系数a₁和a₂满足如下条件：

$\begin{array}{c}{a}_1{\mathrm{\β}}_{(l,m,n)}+a_2{\mathrm{\β}}_{(p,q,r)}={\mathrm{\β}}_{(i,j,k)}\\ a_1+a_2=1\end{array}---\left(14\right);$

该方法解算的窄巷模糊度值会受到组合观测值的多路径误差和噪声的影响，由于GEO卫星多路径误差具有系统性偏差，因此无法直接通过多历元取均值的方式固定；

步骤1.6：通过公式13减去公式12得到的窄巷模糊度，获得前一个周期的双差无电离层无几何距离残差序列；

步骤2：将步骤1中得到的双差无电离层无几何距离残差序列转换成单差残差序列；

到转换矩阵为：

$\left[\begin{array}{ccccc}{w}_1& w_2& w_3& \mathrm{...}& w_n\\ 1& -1& & & \\ 1& & -1& & \\ & & \mathrm{...}& & \\ 1& & & \mathrm{...}& -1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{S}_{ij}^1\\ S_{ij}^2\\ S_{ij}^3\\ \mathrm{...}\\ S_{ij}^n\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}0\\ D_{ij}^{12}\\ D_{ij}^{13}\\ \mathrm{...}\\ D_{ij}^{1n}\end{array}\right]---\left(15\right);$

式中，w_n表示卫星高度角的定权因子，是待估观测测站i-j和卫星n的单差残差,双差残差量；

步骤3：对无电离层无几何距离单差残差进行低通滤波去噪处理之后得到单差无电离层无几何距离多路径误差模型；

步骤4：在顾及卫星轨道重复周期之后，在公式13中减去前一个周期提取的无电离层无几何距离多路径误差模型，得到没有多路径误差影响的无电离层无几何距离组合序列，并对累计的无电离层无几何距离序列均值取整得到精确的模糊度参数值。