CN109738917A - 一种北斗变形监测中的多路径误差削弱方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种北斗变形监测中的多路径误差削弱方法，包括实时解算步骤，用于当系统初始化后，通过实时接入BDS的站点的观测数据以及星历数据计算得出单差观测值残差，并将单差观测值残差存储于对应的数组中；然后根据预设的规则对对应数组中存储的多个单差观测值残差进行低通滤波得到多路径误差改正值，并将多路径误差改正值存储于系统数据库中；以及，多路径误差修正步骤，用于根据前一轨道重复周期的与当前历元对应的多路径误差改正值来修正当前历元对应的卫星的单差观测值。本发明通过将前一个历元对应的多路径误差改正值用来修正当前历元对应卫星的单差观测值中，进而可提高观测结果的精度。本发明还提供了一种电子设备及存储介质。

Description

一种北斗变形监测中的多路径误差削弱方法及装置

技术领域

本发明涉及北斗卫星导航系统变形监测领域，尤其涉及一种北斗卫星导航系统高精度变形监测中的多路径误差削弱方法、电子设备及存储介质。

背景技术

目前，随着2012年底我国北斗导航卫星系统(BDS)的区域组网，基于BDS单系统的高精度定位应用已在不断快速发展中，BDS卫星监测领域也开始服务于结构物、地址灾害滑坡监测领域。目前BDS变形监测的核心是短基线(也即是传输距离小于10km)的实时解算，通过建立在稳定基岩上的BDS基准站和监测体上的监测站实时同步观测卫星数据来获取监测站相对于基准站的基线分量，从而判断监测体的变形情况。

然而，在变形监测中，监测的精度、稳定性和可靠性是卫星监测领域中最为关键的技术指标。另外，在变形监测中大部分强相关性的误差都可以通过差分的方式予以消除，但是，在GNSS测量中，如果监测站周围的反射物所反射的卫星信号进入到接收机天线，这些反射的卫星信号就会对直接来自卫星的卫星信号产生干涉，从而使得测量值偏离真实值，而存在的这种偏差就叫这多路径误差。而这种多路径误误差主要取决于在传播过程中的监测站、卫星以及周边发射物三者之间的空间几何构型，而这些测站之间往往不具备相关性，导致差分仍残留在观测值中，影响实时检测的精度。另外，针对BDS变形监测环境中的多路径误差处理，一般在数据层面的观测值域和坐标域两个方面进行改正。

在坐标域上，其主要是一种通过获取参考天坐标残差中的多路径误差来改正后续天的多路径误差，简称恒星日滤波方法。该方法关键在于确定平移周期和滤波去噪算法，而滤波去噪较为复杂，没有通用的方法；另外，该方法只能处理重复周期内的一个恒星日的卫星，比如对监测站重复周期为7d的BDS MEO卫星的多路径处理，因此该方法不适用于BDS高精度监测领域的多路径处理。

而在观测值域上，目前针对BDS的多路径去除，主要是直接获取测站之间单差残差的方式，比如通过硬件层面共用相同的接收机钟、或者通过在算法层面估计站间接收机钟差，引入初始历元参考卫星模糊度基准恢复单差模糊度的整数特性，从而获取单差观测值中的卫星残差。最后该方法再根据卫星单差残差建模，并依据监测中站间多路径误差的时空相关性、每颗卫星相对于监测站的重复周期进行精确改正，也即是该观测值域内的多路径改正方法相对于坐标域内的多路径改正方法相对更为合理。

但是，由于恒星日滤波方法由于其没有顾及每颗卫星的轨道周期，且很难选取合适的滤波去噪方法对残差进行滤波去噪获取多路径，因此很难进行精确的多路径误差改正。而基于观测值域的误差改正，其共用接收机钟的方法有其一定的局限性，基准站和监测站往往相距较远，实际监测工程难以操作，且市面上相应的硬件设备应用在监测领域内较少；同时，估计站间钟差偏差和引入参考卫星单差模糊度的方式，在实际监测中，参考卫星容易跟踪丢失，造成Kalman滤波重新初始化，导致重新收敛，从而影响定位精度，不利于实际的工程监测应用。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供一种北斗变形监测中的多路径误差削弱方法，其能够解决现有变形监测过程中由于多路径误差的存在导致检测结果不准确等的问题。

本发明的目的之二在于提供一种电子设备，其能够解决现有变形监测过程中由于多路径误差的存在导致检测结果不准确等的问题。

本发明的目的之三在于提供一种计算机可读存储介质，其能够解决现有变形监测过程中由于多路径误差的存在导致检测结果不准确等的问题。

本发明的目的之一采用如下技术方案实现：

一种北斗变形监测中的多路径误差削弱方法，包括实时解算步骤和多路径误差修正步骤；其中，实时解算步骤用于当系统初始化后，通过实时接入BDS的站点的观测数据以及星历数据计算得出单差观测值残差，并将单差观测值残差存储于对应的数组中；然后当根据预设的规则对对应数组中存储的多个单差观测值残差进行低通滤波得到多路径误差改正值，并将多路径误差改正值存储于系统数据库中；

多路径误差修正步骤：当对应数组中存储的单差观测值残差的数据序列长度超过卫星轨道重复周期时，将当前历元的时间t1减去卫星轨道重复周期得出时间t2，并根据时间t2在系统数据库中查找得出与当前历元的时间t1最邻近的时间所对应的卫星的多路径误差改正值，根据该多路径误差改正值来修正当前历元对应的卫星的单差观测值。

进一步地，所述实时解算步骤还包括：

双差观测方程组建步骤：根据实时接入的站点的观测数据以及星历数据进行伪距单点定位，并组建观测数据的双差观测方程；

单差模糊度求解步骤：通过Kalman滤波模型对每个双差观测方程进行处理得出每个站点的坐标参数浮点解、每颗卫星的单差模糊度浮点解及其方差协方差阵；

双差模糊度求解步骤：进入初始化模块半小时后，选取参考卫星，并根据每颗非参考卫星的单差模糊度浮点解与参考卫星的单差模糊度浮点解以及误差传播定律得出多个双差模糊度浮点解；

双差模糊度固定步骤：通过lambda表达式对每个双差模糊度浮点解进行固定得出对应的双差模糊度固定解；

双差观测值残差求解步骤：当初始化成功后，实时获取所述每个双差模糊度固定解，并将其回代到对应的双差观测方程中得到对应的双差观测值残差；

单差观测值残差求解步骤：基于单差残差加权平均值为零的特性，将每个双差观测值残差映射为对应的单差观测值残差，并将每个单差观测值残差存储到对应卫星的单差残差序列数组中；

多路径误差求解步骤：当每个卫星的单差残差序列数组中的数据达到阈值时，对数组中所有的单差观测值残差进行低通滤波，得到多路径误差改正值并存储于系统数据库中。

进一步地，组建双差观测方程的具体过程为：首先根据卫星导航定位从播发、传播、直至接收机天线捕获所受的各种类型的误差、以及实时接入的BDS的每个站点的观测数据和星历数据组建对应的非差观测方程；然后根据每个观测数据的非差观测方程，将每个监测站分别与基准站之间做差得出对应的单差观测方程；最后选定参考卫星，并根据每个单差观测方程，将每个非参考卫星分别与参考卫星之间得出对应的双差观测方程。

进一步地，非差观测方程包括载波相位非差观测方程和伪距非差观测方程。

进一步地，所述误差包括卫星端的硬件延迟误差、卫星钟差、轨道误差，传播过程中的电离层延迟误差、对流层延迟误差、多路径误差，以及监测点端的硬件延迟误差、接收机钟差。

本发明的目的之二采用如下技术方案实现：

一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明目的之一所述一种北斗变形监测中的多路径误差削弱方法的步骤。

本发明的目的之三采用如下技术方案实现：

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明目的之一所述一种北斗变形监测中的多路径误差削弱方法的步骤。

相比现有技术，本发明的有益效果在于：

本发明通过对监测站的观测数据组建对应的双差观测方程，将监测站之间、卫星之间具有关联关系的误差消除，然后实现对多路径误差的提取；并且还通过对前一卫星轨道重复周期对应历元的多路径误差改正值来修正当前历元的单差观测值的检测。

附图说明

图1为本发明提供的北斗高精度变形监测中的多路径削弱方法的流程图；

图2为本发明提供的BDS卫星单差残差加权平均值的时间序列图；

图3为本发明提供的表示系统数据库中存储的BDS GEO CO1卫星单差多路连续天天空视图；

图4为本发明提供的系统数据库中存储的BDSGEO CO6卫星单差残差连续天天空视图；

图5为本发明提供的系统数据库中存储的BDS MEO C12卫星单差残差间隔七天天空视图。

具体实施方式

下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。

实施例一：

本发明为了适应市场上的不同厂家的BDS监测设备，克服单差滤波过程中参考卫星丢失导致不利于实时监测的问题，同时基于多路径误差的产生的特性，由于卫星运行具有周期性，监测站又固定不动，所以这种多路径误差具有周期性，可针对多路径误差进行提取来修正实时观测值中的多路径误差，也即是通过对观测值中的多路径误差进行削弱，来修正实时观测值。本发明提供了一种能够适用于北斗高精度变形监测中的多路径削弱方法，本发明主要是通过实时获取监测站相对于基准站的基线向量信息，然后，当初始化成功后就可以通过基线向量信息、双差模糊度信息推算得出双差观测值残差，进而提取得出多路径误差改正值，然后此时该多路径误差改正值就可以应用于对下一个周期对应历元卫星的单差观测值进行修正，提高检测值的精度，其稳定性更高、监测性能更好、并且易于工程化应用的BDS高精度监测服务，本发明主要应用于缓变构筑物的变形监测过程当中。

本发明首先通过实时解算得出多路径误差改正值，然后通过获取前一个周期的多路径误差改正值来实现对当前历元时的多路径误差进行修正，也即是一种北斗变形监测中的多路径误差削弱方法，如图1所示，其包括实时解算步骤和多路径误差修正步骤，实时解算步骤用于通过实时获取接入BDS的所有站点的数据计算得出多路径误差改正值，并存储于系统数据库中；多路径误差修正步骤通过根据当前历元所对应的前一个轨道重复周期的相同历元的多路径误差改正值来修正当前历元的多路径改正值。

其中实时解算步骤具体包括以下步骤：

步骤S1：根据实时接入的站点的观测数据以及星历数据来组建双差观测方程，并通过Kalman(卡尔曼)滤波模型来得出每个站点的坐标参数浮点解、每颗卫星的单差模糊度浮点解及其方差协方差阵。

其中接入的站点一般包括基准站和监测站，一般来说，基准站只有一个，而监测站可以有多个，同时可监测多个卫星。另外，本发明中所涉及到的卫星类型比如BDS GEO、BDSIGSO、BDS MEO，每种类型的卫星的轨道重复周期都不同，比如BDS MEO卫星的轨道重复周期为7个恒星日。

观测数据主要是指载波相位观测值、伪距观测值、多普勒观测值和信噪比等数据，而星历数据主要是指该监测站所观测到的卫星在空间中的轨道信息。通过对观测数据、星历数据进行伪距单点定位可以得出每个站点的概略坐标、卫星轨道重复周期、方向余弦以及卫星的高度角等数据，通过这些数据可以组建双差观测方程。

另外，根据卫星的星历数据和监测点接收机的伪距测量观测值来直接独立确定用户接收机天线在WGS-84坐标系中的绝对坐标的方法叫做伪距单点定位，也叫绝对定位。每个站点的概略坐标、方向余弦、卫星轨道重复周期、卫星的高度角等均可以通过观测值中的低精度的伪距观测值直接获得。比如，卫星轨道重复周期T的计算方法如下：

其中：GM表示地球地心引力常数，a表示地球长半轴，Δn表示卫星星历中给出的摄动改正数，n表示卫星平均角速度(卫星星历观测数据中可以获取)、π既是圆周率。

为了方便理解如何组建双差观测方程，本实施例还给出了对于非差观测方程、单差观测方程以及双差观测方程的具体介绍，如：

对于非差观测方程：卫星导航定位信号从播发、传播、直至接收机天线捕获阶段，会受到各种类型误差的影响。其中卫星端的误差包括硬件延迟、卫星钟差、轨道误差等，传播过程中的电离层延迟、对流层延迟、以及由反射物等引起的多路径误差，接收机端(也即是指监测点端的接收机设备)的硬件延迟、接收机钟差等。因此，可对观测数据载波相位、伪距等将其通过一下方程表示出来，也即是非差观测方程：

上式中各参数的意义如下：P,Φ分别为伪距观测值、载波相位观测值，为卫星到测站几何距离，o^s为轨道误差，c是真空中光速，δt_i,δt^s分别为卫星钟差、接收机钟差，为对流层延迟，为电离层延迟，为多路径误差，Dp^s,Dp_i分别为卫星端的伪距硬件延迟、接收机端的伪距硬件延迟，分别为卫星端的载波相位硬件延迟、接收机端的载波相位硬件延迟，λ_f为当前频点的载波相位波长，整周模糊度，分别为伪距残余误差、载波相位残余误差，i表示测站，f表示卫星对应频点的频率编号，s表示卫星编号。

对于单差观测方程：假设在当前历元下监测站i,j(其中监测站i为基准站)同时观测到了卫星s，将监测站i的载波相位的非差观测方程、伪距的非差观测方程，与监测站j的载波相位的非差观测方程、伪距的非差观测方程之间做差可得到单差观测方程，公式如下：

其中，Δ表示单差算子。

从公式(1)和公式(2)中可知，在短基线情况下，比如轨道误差o^s、卫星钟差与接收机钟差δt_i,δt^s基本消除，同时还会削弱具有强相关性的大部分电离层延迟和对流层延迟而多路径误差由于基准站i和监测站j之间不具有相关性，因此测站之间做单差后多路径误差仍然存在；并且卫星端和接收机端的硬件延迟均为消除。

另外，在实际的计算过程中时，为了使得方便计算，可首先选取基准站作为参考站，然后将其他的每个监测站与基准站之间做差得出对应的单差观测方程。

对于双差观测方程：双差观测方程是在单差观测方程的基础上进一步再对卫星之间做差的方程，也就是指将非参考卫星相对于参考卫星做差。假设某一历元测站i,j同步观测到了卫星s,k，则可以根据单差观测方程得出双差观测方程，具体表现形式如下，同时公式中对部分误差项和参数进行了合并：

从公式(3)中可知，在短基线情况下双差观测值方程中的电离层延迟和对流层延迟一般能够得到消除。此时估计参数中将只有坐标参数、多路径误差项以及模糊度参数项表示双差算子。

也即是通过以上处理，最终可将一些具有相关性的误差消除，但是其多路径误差等是不能消除的，因此还需要做进一步计算。

进一步地，通过Kalman滤波模型获取每个站点的坐标参数浮点解、每颗卫星的单差模糊度浮点解及单差模糊度浮点解的方差协方差阵，该单差模糊度浮点解的方差协方阵用于后面根据lambda表达式的方法对模糊度进行固定的，其求解过程具体如下：

步骤A：先将双差观测方程进行线性化得出误差方程，进而根据该误差方程求得设计矩阵A、待估参数X(也即是坐标参数、单差模糊度)等，误差方程如下：

V＝A·X-L,P_D(4)；

其中，V表示为观测值残差；A为设计矩阵；X为待估参数，比如坐标参数、单差模糊度等；L为常数项矩阵，是指为观测值与计算值之差；P_D为双差观测值权阵；

其中，

其中，为根据测站坐标r₀(其中，测站坐标是指北斗监测设备安装点的坐标，一般就是北斗天线相位中心的坐标)和卫星坐标(是指观测到的北斗卫星的坐标，是通过观测到的星历和观测时间计算得出的，是本领域的常规基础知识)计算得到的卫星s与监测站B之间的非差几何距离；σ²卫星的高度角的随机模型，并且θ就是卫星相对于测站的高度角。

步骤B、状态更新步骤：即采用前一历元的估计参数(也即是指坐标参数和单差模糊度)对当前历元的待估参数进行一步预测得出预测参数以及对应的方差-协方阵也即：

其中，假设F_k,k-1为待估参数从第k-1历元到第k历元的状态转移矩阵，变形监测领域中，一般前后状态高度相关，F_k,k-1通常为单位阵。U_k为预测误差向量且符合零均值特性，其方差-协方差阵为Q_U,k，为Kalman滤波的过程噪声，针对不同的监测体过程噪声可进行经验性设置。

步骤C、观测更新步骤：即采用当前历元的观测值进一步对预测参数和进行修正。其中，(+)和(-)分别表示待估参数及其方差-协方差阵的估计值与预测值，K_k为Kalman滤波增益矩阵，I为单位阵，Q_L,k为观测值的方差-协方差阵，具体公式如下：

步骤D、对待故参数进行固定，也即将坐标参数浮点解、单差模糊度浮点解固定成坐标参数固定解、单差模糊度浮点解，其具体公式如下：

a为单差模糊度浮点解，为单差模糊度固定解，其中b为坐标参数浮点解，为坐标参数固定解。分别对应的各参数的协方差阵，其公式如下：

步骤S3：进入初始化模块半小时后，选取参考卫星，并根据每个非参考卫星的单差模糊度浮点解与参考卫星的单差模糊度浮点解以及误差传播定律得出多个双差模糊度浮点解；再通过lambda方法进行双差模糊度浮点解进行固定得出双差模糊度固定解。其中，在统计学上，由于变量含有误差，而使函数受其影响也含有误差，称之为误差传播，而阐述这种关系的定律被称为误差传播定律。

其中，双差模糊度浮点解是根据非参考卫星的单差模糊度浮点解减去参考卫星的单差模糊度浮点解得到的。

步骤S4：当初始化成功后，实时根据双差模糊度固定解并将其回代到对应的双差观测方程中，来得到双差观测值残差；然后在引入单差残差加权平均值为0的特性，将双差观测值残差映射到单差观测值残差；然后将计算得出的每个单差观测值残差均存储到卫星单差残差序列数组中，并当数组的数据达到一定量时，根据该卫星单差残差序列数组中的所有的单差观测值残差进行低通滤波得到多路径误差改正值，并将其存储于系统数据库中。比如当时间达到10分钟时，对数组中的数据进行低通滤波，进而得出多路径误差改正值

所述步骤S3还包括：步骤S31：获取双差观测值残差，该双差观测值残差是通过实时获取的双差模糊度固定解回代到对应的双差观测值方程中计算得到的，也即是双差观测值残差v为：

步骤S32：根据单差残差加权平均值为零特性的约束基准，将双差观测值残差转换到单颗卫星的单差观测值残差。其中，单差残差加权平均值的时间序列表计算示意图如图2所示，而将双差观测值残差转换为单颗卫星的单差观测值残差时，其转换公式如下：

其中w_i是高度角加权函数值；为单差观测值残差；为双差观测值残差，也即是公式(5)中的v。由于卫星有多个，而每个卫星在不同的轨道上，因此每个卫星相对于监测站的高度角不一定；i表示卫星编号、A表示基准站、B表示监测站。

步骤S33：将实时计算得出的单差观测值残差存储于对应的数组中，然后当每连续观测一段时间后，就可以该段时间内存储的单差观测值残差进行低通滤波，得出具有历元信息的多路径误差改正值，并将该多路径误差改正值存储于系统数据库中。由于多路径误差主要表现为低频特性，因此首先通过低通滤波，可去除高频噪声的数据，然后得出低频的多路径误差改正值。另外，在实际的使用过程中，比如通过设置窗口滑动平均的方式来实现，将实时计算得出的单差观测值残差存储于窗口中，然后根据观测时间在窗口中滑动，进而选择对应时间段内的多个单差观测值残差进行低通滤波得到多路径误差改正值。

步骤S5：当对应数组中存储的单差观测值残差数据序列长度超过卫星轨道重复周期时，将当前历元的时间t1减去卫星轨道重复周期T得出时间t2，并根据时间t2在系统数据库中查找得出与该历元的时间t1最邻近的时间t3所对应的卫星的多路径误差改正值，根据该多路径误差改正值来修正当前历元对应的卫星的单差观测值。

卫星的类型不同，其轨道重复周期也不同，比如当单差观测值残差存储超过一个恒星日后，就可以根据轨道重复周期为一个恒星日的BDS GEO卫星，从系统数据库中获取对应卫星的多路径误差；当残差存储超过一个周也即是七个恒星日后，就可以根据轨道重复周期为7个恒星日的BDS MEO卫星，从系统数据库中获取对应卫星的MEO卫星多路径误差。也即是说，不同的卫星其轨道重复周期不同，就可以根据对应卫星的轨道重复周期来根据系统数据库中存储的多路径误差对该卫星的观测值中的多路径误差进行修正。如图3到图5分别表示系统数据库中存储的BDS GEO CO1卫星单差多路连续天天空视图、系统数据库中存储的BDSGEO CO6卫星单差残差连续天天空视图、系统数据库中存储的BDS MEO C12卫星单差残差间隔七天天空视图。

本发明是通过获取前一个周期对应卫星的多路径误差改正值，实现对后续历元基于卫星单差观测值的修正，从而实现观测值域内的多路径误差修正；同时根据多路径改正后获取的坐标参数和双差模糊度，另外实时求取当前历元每颗卫星的单差观测值残差，并更新当前数据库中的当前历元卫星的多路径误差信息，比如更新数据中多路径时间信息和当前时间做差大于一个周期的多路径数据。

本发明在系统内组建Kalrman参数估计滤波模型，根据模糊度固定后的参数，从观测值域层面出发，实时严格提取单差观测值中的多路径误差，并将其用于多路径误差库的更新。本发明具有一定的工程应用价值，适合缓变监测体，如滑坡、尾矿库、桥墩等具有多路径误差引线的结构物，可以提高这些结构物的实时监测江都，为灾害预警提供有利的数据支撑。

本发明还具有以下优点：

1)本发明通过考虑每颗卫星的轨道重复周期进行多路径误差改正，相对于常规的恒星日滤波方法更为严密；

2)本发明还采用了低通滤波的方法，获取残差中的多路径误差，相对于小波分析等去噪算法更为简便，效果更好；

3)本发明是通过双差残差转化为单差残差，通过系统内的双差模型解算，强相关性误差基本可以消除，解算精度较高。

本发明还提供了一种电子设备，其包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如文中所述的北斗变形监测系统中的多路径削弱方法的步骤。

本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如文中所述的北斗变形监测系统中的多路径削弱方法的步骤。

上述实施方式仅为本发明的优选实施方式，不能以此来限定本发明保护的范围，本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。

Claims (7)

1.一种北斗变形监测中的多路径误差削弱方法，其特征在于，包括实时解算步骤和多路径误差修正步骤；其中，实时解算步骤用于当系统初始化后，通过实时接入BDS的站点的观测数据以及星历数据计算得出单差观测值残差，并将单差观测值残差存储于对应的数组中；然后当根据预设的规则对对应数组中存储的多个单差观测值残差进行低通滤波得到多路径误差改正值，并将多路径误差改正值存储于系统数据库中；

多路径误差修正步骤：当对应数组中存储的单差观测值残差的数据序列长度超过卫星轨道重复周期时，将当前历元的时间t1减去卫星轨道重复周期得出时间t2，并根据时间t2在系统数据库中查找得出与当前历元的时间t1最邻近的时间所对应的卫星的多路径误差改正值，根据该多路径误差改正值来修正当前历元对应的卫星的单差观测值。

2.根据权利要求1所述一种北斗变形监测中的多路径误差削弱方法，其特征在于，所述实时解算步骤还包括：

双差观测方程组建步骤：根据实时接入的站点的观测数据以及星历数据进行伪距单点定位，并组建观测数据的双差观测方程；

单差模糊度求解步骤：通过Kalman滤波模型对每个双差观测方程进行处理得出每个站点的坐标参数浮点解、每颗卫星的单差模糊度浮点解及其方差协方差阵；

双差模糊度求解步骤：进入初始化模块半小时后，选取参考卫星，并根据每颗非参考卫星的单差模糊度浮点解与参考卫星的单差模糊度浮点解以及误差传播定律得出多个双差模糊度浮点解；

双差模糊度固定步骤：通过lambda表达式对每个双差模糊度浮点解进行固定得出对应的双差模糊度固定解；

双差观测值残差求解步骤：当初始化成功后，实时获取所述每个双差模糊度固定解，并将其回代到对应的双差观测方程中得到对应的双差观测值残差；

单差观测值残差求解步骤：基于单差残差加权平均值为零的特性，将每个双差观测值残差映射为对应的单差观测值残差，并将每个单差观测值残差存储到对应卫星的单差残差序列数组中；

多路径误差求解步骤：当每个卫星的单差残差序列数组中的数据达到阈值时，对数组中所有的单差观测值残差进行低通滤波，得到多路径误差改正值并存储于系统数据库中。

3.根据权利要求1所述一种北斗变形监测中的多路径误差削弱方法，其特征在于，组建双差观测方程的具体过程为：首先根据卫星导航定位从播发、传播、直至接收机天线捕获所受的各种类型的误差、以及实时接入的BDS的每个站点的观测数据和星历数据组建对应的非差观测方程；然后根据每个观测数据的非差观测方程，将每个监测站分别与基准站之间做差得出对应的单差观测方程；最后选定参考卫星，并根据每个单差观测方程，将每个非参考卫星分别与参考卫星之间得出对应的双差观测方程。

4.根据权利要求3所述一种北斗变形监测中的多路径误差削弱方法，其特征在于，非差观测方程包括载波相位非差观测方程和伪距非差观测方程。

5.根据权利要求3所述一种北斗变形监测中的多路径误差削弱方法，其特征在于，所述误差包括卫星端的硬件延迟误差、卫星钟差、轨道误差，传播过程中的电离层延迟误差、对流层延迟误差、多路径误差，以及监测点端的硬件延迟误差、接收机钟差。

6.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-5中任一项所述一种北斗变形监测中的多路径误差削弱方法的步骤。

7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述一种北斗变形监测中的多路径误差削弱方法的步骤。