CN109581455B - 一种bds和gps融合的三频宽巷紧组合定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种BDS和GPS融合的三频宽巷紧组合定位方法，首先，利用三频数据固定超宽巷组合（0，‑1，1）的模糊度，借此辅助宽巷组合（1，‑1，0）模糊度的解算；在此基础上，以BDS为基准系统，对BDS/GPS系统间双差宽巷组合模糊度重参化并进行参数去相关，实时估计基于宽巷组合的载波差分系统间偏差（DISB），并在基准卫星变化时对DISB进行转换以实现DISB的持续可估性，且对其时变特性进行了统计分析；基于这一特性，建立了基于宽巷组合的BDS和GPS紧组合定位模型。结果表明，中等基线下，超宽巷/宽巷模糊度能够快速可靠固定，且采用系统间紧组合模型可以显著提高定位精度，在可见卫星数少的遮挡环境下提升更为明显。

Description

一种BDS和GPS融合的三频宽巷紧组合定位方法

技术领域

本发明涉及GNSS(Global Navigation Satellite System)定位与导航技术领域，特别是一种BDS和GPS融合的三频宽巷紧组合定位方法。

背景技术

RTK技术是目前应用范围最广的GNSS精密定位技术之一，且能够让用户实时地获得高精度的定位结果。模糊度的快速可靠固定对于获得实时高精度定位结果而言至关重要。目前在RTK定位中，一般都是求解L1或L2的基础模糊度去进行定位解算，但其受基站间距离、大气延迟误差、观测环境等因素的影响，短时间内模糊度解算的成功率较低，且其初始化时间很长，在观测环境较差的情况可能会出现长时间模糊度无法固定的情况。因此，其定位结果的可靠性无法得到保障。为了提高模糊度解算的成功率、可靠性和缩短其定位的初始化时间，有人利用宽巷的长波长的特性，采用载波和伪距组合基于无几何模型固定宽巷模糊度，但这种模型放大了伪距观测噪声，使宽巷模糊度解算成功率受伪距观测噪声的影响较大，单历元固定的可靠性不高，且需要一定的初始化时间。目前，GPS有部分卫星可以播发三频信号，BDS全系统卫星均播发三频信号，因此可利用三频超宽巷/宽巷模糊度波长较长从而易于固定的优势，使宽巷模糊度解算结果快速、准确、可靠。

同时，随着人们对于获得高精度、实时、准确的位置信息的需求不断增加，多GNSS融合定位成为了卫星导航定位的发展趋势。多GNSS融合主要使用两种模型：一种是各系统选择各自基准卫星的松组合模型，即系统内差分模型，没有建立系统间的联系，在遮挡环境下的定位精度较低；另一种是不同系统选择共同基准卫星的紧组合模型，即系统间差分模型。中等基线下，在成功固定宽巷模糊度的前提下，如果可以正确处理基于宽巷的差分系统间偏差，系统间差分模型有利于增加大量的冗余观测信息，有望提高定位精度，特别是在卫星信号容易被阻挡的严重观测环境下。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足而提供一种BDS和GPS融合的三频宽巷紧组合定位方法，中等基线下，超宽巷/宽巷模糊度能够快速可靠固定，且采用系统间紧组合模型可以显著提高定位精度，在可见卫星数少的遮挡环境下提升更为明显。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

根据本发明提出的一种BDS和GPS融合的三频宽巷紧组合定位方法，包括以下步骤：

步骤1、利用三频数据固定超宽巷组合(0，-1，1)的模糊度，来解算出宽巷组合(1，-1，0)的模糊度；

步骤2、以BDS为基准系统，构建BDS系统内双差宽巷组合模型与BDS/GPS系统间双差宽巷组合模型；

步骤3、对BDS/GPS系统间双差宽巷组合模糊度重参化并进行参数去相关；

步骤4、实时估计基于宽巷组合的载波差分系统间偏差DISB，并在基准卫星变化时对DISB进行转换以实现DISB的持续可估性，且对DISB时变特性进行统计分析；

步骤5、基于步骤4对DISB时变特性的分析结果，建立基于宽巷组合的BDS和GPS紧组合定位模型。

作为本发明所述的一种BDS和GPS融合的三频宽巷紧组合定位方法进一步优化方案，步骤1具体如下：

步骤11、构建基于线性组合的双差观测模型：

考虑双差对流层和电离层一阶项的相应，以距离为单位的双差载波和伪距观测方程表示为

其中：

其中，式(1)是基于线性组合的双差载波和伪距观测方程；ρ^s为第s颗卫星对应的卫地距，

表示第s颗卫星线性组合系数为i,j,k的载波观测值，s＝1,2,…,m，s表示卫星号，m为卫星总数，i,j,k表示频率点的载波组合系数，

表示第s颗卫星线性组合系数为α,β,γ的伪距观测值，α,β,γ表示频率点的伪距组合系数，

表示双差算子，f₁,f₂,f₃表示三个频率点的频率，η_(i,j,k)表示线性组合系数为i,j,k的电离层延迟系数，η_[α,β,γ]表示线性组合系数为α,β,γ的电离层延迟系数，T和I分别表示对流层和电离层延迟，λ_(i,j,k)表示线性组合系数为i,j,k的卫星信号波长，N_(i,j,k)表示线性组合系数为i,j,k的整周模糊度，

表示第s颗卫星线性组合系数为i,j,k的载波测量噪声，

表示第s颗卫星线性组合系数为α,β,γ的伪距测量噪声，φ_(i,j,k)为3个频率点组合后的载波观测值，φ₁，φ₂，φ₃分别是频率点1,2,3对应的载波观测值，P_[α,β,γ]为3个频率点组合后的伪距观测值，P₁，P₂，P₃分别是频率点1,2,3对应的伪距观测值；

步骤12、根据步骤11所构建基于线性组合的双差观测模型，基于无几何和无电离层模型，得到超宽巷模糊度解算模型如下：

其中，N_(0,-1,1)为表示线性组合系数为0,-1,1的整周模糊度，φ_(0,-1,1)为线性组合系数为0,-1,1的载波观测值，P_[0,1,1]为线性组合系数为0,-1,1的伪距观测值，λ_(0,-1,1)为线性组合系数为0,-1,1的卫星信号波长；

步骤13、根据步骤12所构建超宽巷模糊度解算模型，基于分步固定思想的TCAR方法，得宽巷模糊度解算模型如下：

其中，N_(1,-1,0)为线性组合系数为1,-1,0的整周模糊度，λ_(1,-1,0)为线性组合系数为1,-1,0的卫星信号波长，φ_(1,-1,0)为线性组合系数为1,-1,0的载波观测值，η_(0,-1,1)为线性组合系数为0,-1,1的电离层延迟系数，η_(1,-1,0)为线性组合系数为1,-1,0的电离层延迟系数。

作为本发明所述的一种BDS和GPS融合的三频宽巷紧组合定位方法进一步优化方案，步骤1中

作为本发明所述的一种BDS和GPS融合的三频宽巷紧组合定位方法进一步优化方案，步骤2的具体步骤如下：

步骤21、首先，构建GPS系统单差宽巷组合模型如下：

同理，构建BDS系统单差宽巷组合模型如下：

其中，Δ表示站间单差算子，G和C分别表示GPS和BDS系统，q和s分别表示GPS和BDS系统的第q颗和第s颗卫星，

为GPS系统第q颗卫星的基于宽巷组合的载波观测值，

为BDS系统第s颗卫星的基于宽巷组合的载波观测值，

为GPS系统第q颗卫星的卫地距，

为BDS系统第s颗卫星的卫地距，ΔT为对流层延迟，

为GPS系统基于宽巷组合的卫星信号波长，

为BDS系统基于宽巷组合的卫星信号波长，

为GPS系统的基于宽巷组合的载波硬件延迟，

为BDS系统的基于宽巷组合的载波硬件延迟，

为GPS系统第q颗卫星的基于宽巷组合的模糊度，

为BDS系统第s颗卫星的基于宽巷组合的模糊度，

为GPS系统第q颗卫星的基于宽巷组合的载波观测噪声，

为GPS系统第s颗卫星的基于宽巷组合的载波观测噪声。

步骤22、基于单差宽巷组合模型，选择BDS系统作为基准系统，首先构建BDS系统内双差宽巷组合模型如下：

其中，1_C表示BDS系统的基准卫星，

为BDS系统内第s颗卫星与基准卫星1_C的基于宽巷组合载波观测值之差，

为BDS系统内第s颗卫星的基于宽巷组合的载波观测值，

为BDS系统内基准卫星1_C的基于宽巷组合的载波观测值，

为BDS系统内第s颗卫星与基准卫星1_C的卫地距之差，

为BDS系统内第s颗卫星与基准卫星1_C的基于宽巷组合模糊度之差，

为BDS系统内第s颗卫星与基准卫星1_C的基于宽巷组合载波观测噪声之差；

步骤23、构建BDS/GPS系统间双差宽巷组合模型如下：

其中，

为GPS系统内第q颗卫星与BDS系统基准卫星1_C的基于宽巷组合载波观测值之差，

为GPS系统内第q颗卫星的基于宽巷组合载波观测值，

为BDS系统基准卫星1_C的基于宽巷组合载波观测值，

为GPS系统内第q颗卫星与BDS系统基准卫星1_C的卫地距之差，

为BDS系统基准卫星1_C的基于宽巷组合模糊度，

为GPS系统与BDS系统的基于宽巷组合的载波硬件延迟之差，

为GPS系统内第q颗卫星与BDS系统基准卫星1_C的基于宽巷组合载波观测噪声之差。

作为本发明所述的一种BDS和GPS融合的三频宽巷紧组合定位方法进一步优化方案，步骤3中，对BDS/GPS系统间双差宽巷组合模糊度重参化并进行参数去相关，包括以下步骤：

通过参数合并，式(9)表示为：

其中：

其中，1_G表示GPS系统的基准卫星，

为GPS系统内第q颗卫星与基准卫星1_G的卫地距之差，

为GPS系统内第q颗卫星与基准卫星1_G的基于宽巷组合模糊度之差，

为DISB参数，

为GPS系统基准卫星1_G与BDS系统基准卫星1_C的基于宽巷组合模糊度之差，

为BDS系统基准卫星1_C的基于宽巷组合模糊度。

作为本发明所述的一种BDS和GPS融合的三频宽巷紧组合定位方法进一步优化方案，步骤4包括以下步骤：

步骤41、当BDS基准卫星由1_C变化为2_C时，DISB参数变换策略如下：

其中：

其中，1_C为BDS系统t₁时刻的基准卫星，2_C为BDS系统t₂时刻的基准卫星，

和

分别表示转换前后的DISB参数，

表示变化前后的基准卫星间的双差宽巷模糊度，

为GPS系统基准卫星1_G与BDS系统t₂时刻的基准卫星2_C的基于宽巷组合模糊度之差，

为BDS系统t₂时刻的基准卫星2_C与BDS系统t₁时刻基准卫星1_C的基于宽巷组合模糊度之差，

为BDS系统t₂时刻的基准卫星2_C的宽巷组合模糊度；

步骤42、在多历元连续定位对DISB参数实时估计的过程中，当GPS或BDS基准卫星发生变化时，DISB参数都会随之变化；当BDS基准卫星由1_C变化为2_C时，其相应的DISB参数变换策略如下：

其中：

其中，t₁和t₂分别表示变化前后的历元时刻，

为t₂时刻的DISB参数，

为t₁时刻的DISB参数，

为BDS系统t₂时刻的基准卫星2_C与BDS系统t₁时刻基准卫星1_C的基于宽巷组合模糊度之差，

为GPS系统基准卫星1_G与BDS系统t₂时刻的基准卫星2_C的基于宽巷组合模糊度之差；

当GPS基准卫星由1_G变化为2_G时，其相应的DISB参数变换策略如下：

其中，1_G为GPS系统t₁时刻的基准卫星，2_G为GPS系统t₂时刻的基准卫星，

为t₂时刻的基于宽巷组合的DISB参数，

为GPS系统t₂时刻的基准卫星2_G与t₁时刻的基准卫星1_G的基于宽巷组合模糊度之差，

为GPS系统t₂时刻的基准卫星2_G与BDS系统基准卫星1_C的基于宽巷组合模糊度之差，

为BDS系统基准卫星1_C的基于宽巷组合模糊度。

作为本发明所述的一种BDS和GPS融合的三频宽巷紧组合定位方法进一步优化方案，步骤5中，基于步骤4中对DISB参数时变特性和DISB时变特性的分析结果，建立基于宽巷组合的BDS和GPS紧组合定位模型，在对DISB参数持续估计的同时，对坐标参数进行解算，从而实现多历元连续定位。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

(1)本发明采用超宽巷/宽巷固定宽巷模糊度，克服了MW组合受伪距观测噪声影响较大，宽巷模糊度解算成功率不高的缺点；

(2)本发明采用基于三频宽巷组合的BDS和GPS进行载波差分紧组合定位，在中等基线下更具有实际意义；

(3)本发明可以减少待估参数，有利于在遮挡环境下增强观测模型稳定性，提高定位精度与可靠性。

附图说明

图1是本方法流程图。

图2是中等基线下解算的超宽巷模糊度和宽巷模糊度浮点解小数部分；其中，(a)为超宽巷模糊度浮点解小数部分，(b)为宽巷模糊度浮点解小数部分，(c)为多历元平均滤波后的宽巷模糊度浮点解小数部分。

图3a是卫星数变化图。

图3b是零基线下BDS-GPS基于宽巷组合的载波系统间偏差时间序列图。

图4是BDS+GPS松组合、BDS+GPS紧组合在模拟遮挡环境(7颗可视卫星)下N、E、U方向1天定位偏差对比图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例对本发明进行详细描述。

图1是本方法流程图，本发明提供了一种BDS和GPS融合的三频宽巷紧组合定位方法，包括以下步骤：

步骤1，利用三频数据固定超宽巷组合(0，-1，1)的模糊度，借此辅助宽巷组合(1，-1，0)模糊度的解算；

步骤2，以BDS为基准系统，构建BDS系统内双差宽巷组合模型与BDS/GPS系统间双差宽巷组合模型；

步骤3，对BDS/GPS系统间双差宽巷组合模糊度重参化并进行参数去相关；

步骤4，在基准卫星变化时对DISB进行转换以实现DISB的持续可估性，且对其时变特性进行统计分析；

步骤5，基于步骤4所述模型及分析结果，建立基于宽巷组合的BDS和GPS紧组合定位模型。

所述步骤1中，利用三频数据固定超宽巷组合(0，-1，1)的模糊度，借此辅助宽巷组合(1，-1，0)模糊度解算包括以下步骤：

步骤11，构建基于线性组合的双差观测模型：

考虑双差对流层和电离层一阶项的相应，以距离为单位的双差载波和伪距观测方程可以表示为

其中：

式(1)是基于线性组合的双差载波和伪距观测方程。式中，

(上标s＝1,2,…,m表示卫星号，下标i,j,k表示频率点的载波组合系数)表示卫星线性组合的双差载波观测值(米)，

(下标α,β,γ表示表示频率点的伪距组合系数)表示卫星线性组合的双差伪距观测值，

表示双差算子，f₁,f₂,f₃表示三个频率点的频率，η表示电离层延迟系数，T和I分别表示对流层和电离层延迟，λ表示卫星信号的波长，N表示整周模糊度，Δδ_j,_G表示GPS卫星接收机端站间单差载波硬件延迟，

表示GPS卫星站间单差模糊度，ε和e分别表示载波和伪距测量噪声。

步骤12，根据步骤11所构建基于线性组合的双差观测模型，基于无几何和无电离层模型，可得超宽巷模糊度解算模型如下：

在上式中，超宽巷模糊度解算受载波和伪距测量噪声的影响，且噪声很难精确获得，故在实际应用中，超宽巷模糊度解算模型如下：

式(4)同样消除了电离层延迟、几何相关项等误差的影响，经实验结果可知，单历元下的超宽巷模糊度解算成功率可以达到100％

步骤13，根据步骤12所构建超宽巷模糊度解算模型，基于分步固定思想的TCAR方法，得宽巷模糊度解算模型如下：

其中：

由式(6)可知，电离层延迟影响系数为-0.352，敏感程度较小，在中等基线下，可以忽略对宽巷模糊度解算的影响。因此，在载波观测值精度较好的情况下，宽巷模糊度可以实现快速可靠固定，为进一步提高宽巷模糊度解算的成功率，在单历元解算的基础上，可采用多历元平均滤波后四舍五入取整，得到双差宽巷整周模糊度。

所述步骤2中，以BDS为基准系统，构建BDS系统内双差宽巷组合模型与BDS/GPS系统间双差宽巷组合模型，包括以下步骤：

步骤21，首先，构建GPS系统单差宽巷组合模型如下：

同理，构建BDS系统单差宽巷组合模型如下：

式中，Δ表示站间单差算子，G和C分别表示GPS和BDS系统，q和s分别表示GPS和BDS系统卫星，δ表示载波硬件延迟。

步骤22，基于单差宽巷组合模型，选择BDS系作为基准系统，首先构建BDS系统内双差宽巷组合模型如下：

式中，1_C表示BDS系统的基准卫星

步骤23，同理，构建BDS/GPS系统间双差宽巷组合模型如下：

其中：

所述步骤3中，对BDS/GPS系统间双差宽巷组合模糊度重参化并进行参数去相关，包括以下步骤：

由于

式(10)中的单差模糊度不能合并为双差模糊度，且该式是秩亏的，首先需要在GPS系统内选择一颗基准卫星，式(10)的模糊度相关项可以进行以下的形式转化：

式中，1_G表示GPS系统的基准卫星

通过相应的参数合并，最后式(10)可以表示为：

其中：

所述步骤4中，在基准卫星变化时对DISB进行转换以实现DISB的持续可估性，且对其时变特性进行统计分析，包括以下步骤：

步骤41，从步骤3中的式(14)可知，新的DISB参数包括GPS和BDS基准卫星间的双差宽巷模糊度、BDS基准卫星的站间单差宽巷模糊度、原始的DISB参数。由于整周模糊度具有整数特性，故在分析DISB时变特性时，只需要对其小数部分进行分析即可，但当BDS基准卫星变化时，其小数部分也会发生变化。当BDS基准卫星由1_C变化为2_C时，其相应的DISB参数变换策略如下：

其中：

式中，

和

分别表示转换前后的DISB参数，

表示变化前后的基准卫星间的双差宽巷模糊度。

步骤42，在多历元连续定位对DISB参数实时估计的过程中，当GPS或BDS基准卫星发生变化时，DISB参数都会随之变化。当BDS基准卫星由1_C变化为2_C时，其相应的DISB参数变换策略如下：

其中：

式中，t₁和t₂分别表示变化前后的历元时刻。

当GPS基准卫星由1_G变化为2_G时，其相应的DISB参数变换策略如下：

所述步骤5中，基于步骤4所述模型及分析结果，建立基于宽巷组合的BDS和GPS紧组合定位模型。包括以下步骤：

步骤4中对DISB参数时变特性的分析结果表明DISB参数基本不随时间变化而变化，基于这一特性和DISB参数持续可估模型，即可建立基于宽巷组合的BDS和GPS紧组合定位模型，在对DISB参数持续估计的同时，即可对坐标参数进行解算，从而实现多历元连续定位。

表1是所用零基线和中等基线信息。采用表1所示的多系统GNSS零基线和中等基线进行实验分析。按照上述步骤1可计算中等基线下的超宽巷模糊度和宽巷模糊度浮点解小数部分，结果如图2所示，图2中的(a)为超宽巷模糊度浮点解小数部分，图2中的(b)为宽巷模糊度浮点解小数部分，图2中的(c)为多历元平均滤波后的宽巷模糊度浮点解小数部分；从图中可以看出，超宽巷浮点解小数大部分都在0.2周以内，可直接取整固定，经统计，超宽巷模糊度固定成功率为100％；且经多历元平均滤波的宽巷模糊度浮点解小数大部分也都在0.2周以内，为了提高定位的可靠性，可将宽巷模糊度浮点解和固定解之差的绝对值阈值为0.2周，经统计，其差值的绝对值在0.2周以内的宽巷模糊度固定成功率为100％。同时按照上述步骤4可计算得到BDS-GPS基于宽巷组合的载波系统间偏差单历元估值序列，如图3a,图3b所示，图3a是卫星数变化图，图3b是零基线下BDS-GPS基于宽巷组合的载波系统间偏差时间序列图；可以看出，忽略观测噪声的影响，载波系统间偏差随时间变化都是较为稳定的，虽然在GPS卫星数少的时刻，解算出的载波系统间偏差会出现波动，但整体而言，标准差为0.01周。图4给出了在可视卫星数量为7颗时，采用常规松组合模型和本发明紧组合模型时的定位结果对比，可以看出采用紧组合模型能显著提高定位精度，在N、E、U三个方向上分别提高22.9％、17.8％和18.2％。

表1

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (6)

1.一种BDS和GPS融合的三频宽巷紧组合定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、利用三频数据固定超宽巷组合(0，-1，1)的模糊度，来解算出宽巷组合(1，-1，0)的模糊度；

步骤2、以BDS为基准系统，构建BDS系统内双差宽巷组合模型与BDS/GPS系统间双差宽巷组合模型；

步骤3、对BDS/GPS系统间双差宽巷组合模糊度重参化并进行参数去相关；

步骤4、实时估计基于宽巷组合的载波差分系统间偏差DISB，并在基准卫星变化时对DISB进行转换以实现DISB的持续可估性，且对DISB时变特性进行统计分析；

步骤5、基于步骤4对DISB时变特性的分析结果，建立基于宽巷组合的BDS和GPS紧组合定位模型；

步骤4包括以下步骤：

步骤41、当BDS基准卫星由1_C变化为2_C时，DISB参数变换策略如下：

其中：

其中，1_C为BDS系统t₁时刻的基准卫星，2_C为BDS系统t₂时刻的基准卫星，

和

分别表示转换前后的DISB参数，

表示变化前后的基准卫星间的双差宽巷模糊度，

为GPS系统基准卫星1_G与BDS系统t₂时刻的基准卫星2_C的基于宽巷组合模糊度之差，

为BDS系统t₂时刻的基准卫星2_C与BDS系统t₁时刻基准卫星1_C的基于宽巷组合模糊度之差，

为BDS系统t₂时刻的基准卫星2_C的宽巷组合模糊度；

为GPS系统基于宽巷组合的卫星信号波长，

为BDS系统基于宽巷组合的卫星信号波长，Δ表示站间单差算子，

为GPS系统与BDS系统的基于宽巷组合的载波硬件延迟之差，

为BDS系统内基准卫星1_C的基于宽巷组合模糊度，

表示双差算子；

步骤42、在多历元连续定位对DISB参数实时估计的过程中，当GPS或BDS基准卫星发生变化时，DISB参数都会随之变化；当BDS基准卫星由1_C变化为2_C时，其相应的DISB参数变换策略如下：

其中：

其中，t₁和t₂分别表示变化前后的历元时刻，

为t₂时刻的DISB参数，

为t₁时刻的DISB参数，

为BDS系统t₂时刻的基准卫星2_C与BDS系统t₁时刻基准卫星1_C的基于宽巷组合模糊度之差，

为GPS系统基准卫星1_G与BDS系统t₂时刻的基准卫星2_C的基于宽巷组合模糊度之差；

为GPS系统内基准卫星1_G与BDS系统基准卫星1_C的基于宽巷组合模糊度之差；

当GPS基准卫星由1_G变化为2_G时，其相应的DISB参数变换策略如下：

其中，1_G为GPS系统t₁时刻的基准卫星，2_G为GPS系统t₂时刻的基准卫星，

为t₂时刻的基于宽巷组合的DISB参数，

为GPS系统t₂时刻的基准卫星2_G与t₁时刻的基准卫星1_G的基于宽巷组合模糊度之差，

为GPS系统t₂时刻的基准卫星2_G与BDS系统基准卫星1_C的基于宽巷组合模糊度之差，

为BDS系统基准卫星1_C的基于宽巷组合模糊度。

2.根据权利要求1所述的一种BDS和GPS融合的三频宽巷紧组合定位方法，其特征在于，步骤1具体如下：

步骤11、构建基于线性组合的双差观测模型：

考虑双差对流层和电离层一阶项的影响，以距离为单位的双差载波和伪距观测方程表示为

其中：

其中，式(1)是基于线性组合的双差载波和伪距观测方程；ρ^s为第s颗卫星对应的卫地距，

表示第s颗卫星线性组合系数为i,j,k的载波观测值，s＝1,2,…,m，s表示卫星号，m为卫星总数，i,j,k表示频率点的载波组合系数，

表示第s颗卫星线性组合系数为α,β,γ的伪距观测值，α,β,γ表示频率点的伪距组合系数，

表示双差算子，f₁,f₂,f₃表示三个频率点的频率，η_(i,j,k)表示线性组合系数为i,j,k的电离层延迟系数，η_[α,β,γ]表示线性组合系数为α,β,γ的电离层延迟系数，T和I分别表示对流层和电离层延迟，λ_(i,j,k)表示线性组合系数为i,j,k的卫星信号波长，N_(i,j,k)表示线性组合系数为i,j,k的整周模糊度，

表示第s颗卫星线性组合系数为i,j,k的载波测量噪声，

表示第s颗卫星线性组合系数为α,β,γ的伪距测量噪声，φ_(i,j,k)为3个频率点组合后的载波观测值，φ₁，φ₂，φ₃分别是频率点1,2,3对应的载波观测值，P_[α,β,γ]为3个频率点组合后的伪距观测值，P₁，P₂，P₃分别是频率点1,2,3对应的伪距观测值；

步骤12、根据步骤11所构建基于线性组合的双差观测模型，基于无几何和无电离层模型，得到超宽巷模糊度解算模型如下：

其中，N_(0,-1,1)为线性组合系数为0,-1,1的整周模糊度，φ_(0,-1,1)为线性组合系数为0,-1,1的载波观测值，P_[0,1,1]为线性组合系数为0,1,1的伪距观测值，λ_(0,-1,1)为线性组合系数为0,-1,1的卫星信号波长；

步骤13、根据步骤12所构建超宽巷模糊度解算模型，基于分步固定思想的TCAR方法，得宽巷模糊度解算模型如下：

其中，N_(1,-1,0)为线性组合系数为1,-1,0的整周模糊度，λ_(1,-1,0)为线性组合系数为1,-1,0的卫星信号波长，φ_(1,-1,0)为线性组合系数为1,-1,0的载波观测值，η_(0,-1,1)为线性组合系数为0,-1,1的电离层延迟系数，η_(1,-1,0)为线性组合系数为1,-1,0的电离层延迟系数。

3.根据权利要求2所述的一种BDS和GPS融合的三频宽巷紧组合定位方法，其特征在于，步骤1中

4.根据权利要求2所述的一种BDS和GPS融合的三频宽巷紧组合定位方法，其特征在于，步骤2的具体步骤如下：

步骤21、首先，构建GPS系统单差宽巷组合模型如下：

同理，构建BDS系统单差宽巷组合模型如下：

其中，Δ表示站间单差算子，G和C分别表示GPS和BDS系统，q和s分别表示GPS和BDS系统的第q颗和第s颗卫星，

为GPS系统第q颗卫星的基于宽巷组合的载波观测值，

为BDS系统第s颗卫星的基于宽巷组合的载波观测值，

为GPS系统第q颗卫星的卫地距，

为BDS系统第s颗卫星的卫地距，ΔT为对流层延迟，

为GPS系统基于宽巷组合的卫星信号波长，

为BDS系统基于宽巷组合的卫星信号波长，

为GPS系统的基于宽巷组合的载波硬件延迟，

为BDS系统的基于宽巷组合的载波硬件延迟，

为GPS系统第q颗卫星的基于宽巷组合的模糊度，

为BDS系统第s颗卫星的基于宽巷组合的模糊度，

为GPS系统第q颗卫星的基于宽巷组合的载波观测噪声，

为GPS系统第s颗卫星的基于宽巷组合的载波观测噪声；

步骤22、基于单差宽巷组合模型，选择BDS系统作为基准系统，首先构建BDS系统内双差宽巷组合模型如下：

其中，1_C表示BDS系统的基准卫星，

为BDS系统内第s颗卫星与基准卫星1_C的基于宽巷组合载波观测值之差，

为BDS系统内第s颗卫星的基于宽巷组合的载波观测值，

为BDS系统内基准卫星1_C的基于宽巷组合的载波观测值，

为BDS系统内第s颗卫星与基准卫星1_C的卫地距之差，

为BDS系统内第s颗卫星与基准卫星1_C的基于宽巷组合模糊度之差，

为BDS系统内第s颗卫星与基准卫星1_C的基于宽巷组合载波观测噪声之差；

步骤23、构建BDS/GPS系统间双差宽巷组合模型如下：

其中，

为GPS系统内第q颗卫星与BDS系统基准卫星1_C的基于宽巷组合载波观测值之差，

为GPS系统内第q颗卫星的基于宽巷组合载波观测值，

为GPS系统内第q颗卫星与BDS系统基准卫星1_C的卫地距之差，

为BDS系统内基准卫星1_C的基于宽巷组合模糊度，

为GPS系统与BDS系统的基于宽巷组合的载波硬件延迟之差，

为GPS系统内第q颗卫星与BDS系统基准卫星1_C的基于宽巷组合载波观测噪声之差。

5.根据权利要求4所述的一种BDS和GPS融合的三频宽巷紧组合定位方法，其特征在于，步骤3中，对BDS/GPS系统间双差宽巷组合模糊度重参化并进行参数去相关，包括以下步骤：

通过参数合并，式(9)表示为：

其中：

其中，1_G表示GPS系统的基准卫星，

为GPS系统内第q颗卫星与基准卫星1_G的卫地距之差，

为GPS系统内第q颗卫星与基准卫星1_G的基于宽巷组合模糊度之差，

为DISB参数，

为GPS系统内基准卫星1_G与BDS系统基准卫星1_C的基于宽巷组合模糊度之差，

为BDS系统内基准卫星1_C的基于宽巷组合模糊度。

6.根据权利要求1所述的一种BDS和GPS融合的三频宽巷紧组合定位方法，其特征在于，步骤5中，基于步骤4中对DISB时变特性的分析结果，建立基于宽巷组合的BDS和GPS紧组合定位模型，在对DISB参数持续估计的同时，对坐标参数进行解算，从而实现多历元连续定位。

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