CN111886519A - 定位系统、方法和介质 - Google Patents

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Abstract

一种用于全球导航卫星系统(GNSS)的定位系统包括：接收器，其接收从一组GNSS卫星发送的载波信号和代码信号，载波信号包括载波相位模糊度作为在卫星与接收器之间传播的载波信号的未知整数个波长；以及处理器，其跟踪接收器的位置。处理器被配置为在由过程噪声和测量噪声之一或组合定义的范围内根据运动模型和测量模型之一或组合来确定与载波信号和代码信号的测量一致的载波相位模糊度的整数值的可能组合的集合，并执行使用从可能组合的集合选择的载波相位模糊度的整数值的不同组合来确定接收器的位置的一组位置估计器。接下来，处理器根据载波信号和代码信号的测量使用具有接收器的位置的最高联合概率的位置估计器来确定接收器的位置。

Description

定位系统、方法和介质
技术领域
本发明总体上涉及诸如全球定位系统(GPS)或准天顶卫星系统(QZSS)的定位系统，更具体地，涉及求解这些定位系统中接收器的载波相位测量中的整周模糊度(integerambiguity)。
背景技术
全球导航卫星系统(GNSS)是可用于确定移动接收器相对于地球的地理位置的卫星系统。GNSS包括GPS、Galileo、Glonass、QZSS和北斗。已知各种全球导航卫星(GNS)校正系统，其被配置用于从GNSS卫星接收GNSS信号数据，处理这些GNSS数据，从GNSS数据计算GNSS校正，并且将这些校正提供给移动接收器，目的是实现移动接收器的地理位置的更快更准确的计算。
已知各种位置估计方法，其中，位置计算基于由地面GNSS接收器重复地测量所谓的伪距和载波相位可观测量。“伪距”或“代码”可观测量表示GNSS卫星信号的发送时间与该卫星信号的本地接收时间之间的差，因此包括卫星的无线电信号所覆盖的几何距离。另外，所接收的GNSS卫星信号的载波与在接收器内生成的这种信号的副本之间的对准的测量提供另一信息源以用于确定卫星与接收器之间的视在距离。对应可观测量被称为“载波相位”，其表示由于发送卫星和接收器的相对运动而引起的多普勒频率的积分值。
任何伪距观测包括不可避免的误差贡献，其中有接收器时钟误差和发送器时钟误差以及由大气的非零折射率导致的附加延迟、仪器延迟、多径效应和检测器噪声。任何载波相位观测另外包括在获得对该信号对准的锁定之前逝去的未知整数个信号周期(即，整数个波长)。该数量被称为“载波相位模糊度”。通常，由接收器在离散的连续时间对可观测量进行测量(即，采样)。测量可观测量的时间的索引被称为“时期(epoch)”。已知位置确定方法通常涉及基于在连续的时期采样的可观测量的测量对距离和误差分量的动态数值估计和校正方案。
当连续地跟踪GNSS信号并且没有发生失锁时，可对整个GNSS定位跨度保持在跟踪阶段开始时求解的整周模糊度。然而，GNSS卫星信号可能偶尔被遮蔽(例如，由于“城市峡谷”环境中的建筑物)，或者短暂被阻挡(例如，当接收器经过桥下或穿过隧道时)。通常，在这样的情况下，整周模糊度值丢失并且必须重新确定。该过程可花费几秒至几分钟。事实上，在伪距或载波相位的一个或更多个测量中存在显著的多径误差或未建模的系统偏差可使得目前的商业定位系统难以求解模糊度。随着接收器分离(即，参考接收器与正确定位置的移动接收器之间的距离)增加，距离依赖偏差(例如，轨道误差以及电离层效应和对流层效应)增长，因此，可靠模糊度求解(或重新初始化)成为更大的挑战。此外，由于接收器对信号的连续锁相中的不连续性，也可发生失锁，这被称为周跳(cycle slip)。例如，可由功率损耗、接收器软件故障或失灵的卫星振荡器导致周跳。另外，可由变化的电离层条件导致周跳。
因此，需要一种用于整周模糊度求解的方法和系统。目前的方法使用各种线性估计方法来估计整周模糊度，参见例如U.S.7961143。然而，描述载波相位测量的方程是非线性的，通常多个模糊度值同样可能使得线性估计方法选择不正确的模糊度值。此外，各种方法基于模糊度的运动模型的特定选择，然而这实际上是未知的，因为周跳行为的物理建模很难处理。
因此，需要一种用于求解GNSS系统中的整周模糊度的方法和系统，其可用于改进位置估计的准确性。
发明内容
一些实施方式的目的在于提供一种求解全球导航卫星系统(GNSS)中的载波相位模糊度的方法和系统，其可用于改进定位性能。如本文中提到的，载波相位模糊度是在卫星和接收器之间传播的载波信号的未知整数个波长。为此，在GNSS中载波相位模糊度也被称为整周模糊度。
一些实施方式基于这样的认识：根据GNSS接收器和GNSS卫星的相互位置，在卫星与接收器之间传播的载波信号的整数个波长可以是任意大的数。然而，限定在任何给定时期载波相位模糊度的可能值的变化的范围是有限的并且相对小。这是因为载波相位模糊度的任何可能值应该与GNSS接收器的运动模型和测量模型一致。那些模型包括允许载波相位模糊度的变化的噪声，然而，噪声是有界的，使得这些变化是有限的。
另外，由于GNSS发送器和GNSS接收器的固有随机噪声和误差，那些模型是概率性的，因此允许在任何给定时期载波相位模糊度的多个可能值以不同的概率与那些模型一致。然而，通过许多实验，一些实施方式基于这样的认识：通过由浮点值定义的概率密度函数来捕获那些模型的概率性本质。由于载波相位模糊度是整数，所以基于整数的概率密度函数的可能值的离散化得到载波相位模糊度的可能整数值的有限集合。其它实施方式基于这样的认识：载波相位和代码信号的随机噪声特性可由具有先验确定的参数的概率密度函数(例如，概率密度函数的方差)描述。即，将测量与接收器的位置和整周模糊度联系起来的概率密度函数可用于确定模糊度的范围。
一些实施方式基于这样的认识：载波相位模糊度的有限数量的可能整数值允许评估用于跟踪GNSS接收器的位置的所有那些可能整数值。这种认识允许以使用不同载波相位模糊度确定的GNSS接收器的位置的评估替换载波相位模糊度的评估。这种替换是有利的，因为接收器的运动的概率性本质使得测试位置比测试位置的导数(例如，载波相位模糊度)要好。
例如，比如说载波相位模糊度的可能整数值的范围未知。然后，在这种假设下，可使用具有载波相位模糊度的不同可能值的载波信号来估计接收器的位置并将那些位置与使用不遭受载波相位模糊度问题的代码信号估计的位置进行比较。在此示例中，生成与使用代码信号估计的位置最接近的位置的载波信号的载波相位模糊度可被选为正确的整数个波长。不幸的是，载波相位模糊度的可能整数值的范围通常是未知的。另外，考虑到接收器的测量模型的概率性本质，接近位置的观念可能是误导的。
为此，一些实施方式基于这样的认识：载波相位模糊度的可能整数值的范围的估计以及从该范围选择载波相位模糊度的整数值可在概率上利用运动模型和测量模型相对于测量模型的噪声的概率密度函数(PDF)的一致性来完成。
例如，一些实施方式估计各个GNSS卫星的载波相位模糊度的值，从而允许测量模型中的接收器的位置是根据测量模型的PDF由运动模型确定的位置。为了考虑测量模型的概率性本质，载波相位模糊度的所得值具有浮点精度。例如，一些实施方式对集中于定义位置与测量的一致性的函数的PDF进行采样。这种采样生成浮点值，而非载波相位模糊度的整数值，因为测量的概率性本质使得测量的噪声是浮点值，而非整数。然而，那些浮点值可被平滑为连续表示，并且浮点值的可能范围可基于整数确定并离散化，以确定与运动模型和测量模型一致的载波相位模糊度的所有可能整数值。被组合成组合以表示不同卫星的那些整数值可进一步测试以估计最佳拟合。
为此，一些实施方式针对载波相位模糊度的整数值的各个组合估计包括拟合利用运动模型估计的接收器的当前位置的载波相位模糊度的整数值组合的测量模型的PDF的值。特别是，为了确定载波相位模糊度的整数值的范围，一些实施方式将由运动模型确定的位置拟合到测量模型并评估该拟合的PDF。相反，为了评估载波相位模糊度的整数值的各个组合，一些实施方式将载波相位模糊度的整数值拟合到具有由运动模型确定的位置的测量模型并评估该拟合的PDF和/或该拟合的偏差的PDF。这种评估允许选择得到PDF的最高值的载波相位模糊度的整数值的组合。
一些实施方式的目的是使用线性估计方法(例如，卡尔曼滤波器)来跟踪GNSS接收器的位置。一些实施方式基于这样的认识，卡尔曼滤波器不适合于确定和/或更新载波相位模糊度。这是因为卡尔曼滤波器基于浮点数来执行线性估计，而载波相位模糊度非线性地改变并且是整数。然而，整周模糊度的范围的估计伴随着由该范围定义的载波相位模糊度的不同组合的测试允许使用具有不同载波相位模糊度的不同卡尔曼滤波器来跟踪位置，随后评估表现最佳的卡尔曼滤波器。以这种方式，在卡尔曼滤波器的外部求解载波相位模糊度。
例如，如果存在一个卫星和一个接收器，则要确定一个模糊度。当测量到达时，测量与测量的模型之间的差异(包括载波相位模糊度)可用于更新模糊度以拟合测量。然后，可利用更新的模糊度执行卡尔曼滤波步骤。然而，测量是不确定的，因为即使在当前时间步与测量完美拟合，由于传感器噪声和缺陷，更新的模糊度仍有一些概率不正确。
因此，一些实施方式保持多个模糊度集合与测量和测量模型的统计性质一致。这样做确保了由于传感器噪声，总是有至少一个模糊度与测量拟合。
因此，一个实施方式执行多个卡尔曼滤波器，各个卡尔曼滤波器具有模糊度的固定整数集合，其中整数集合形成从浮点值确定的所有可能整数值的稠密覆盖。在另一实施方式中，连续地跟踪与测量的浮点值一致性以确定是否应该改变整数值。
可能整数值的稠密集合的确定可按多种方式完成。一个实施方式使用浮点模糊度的概率来界定整数值的可能集合。例如，高于某一阈值的所有浮点模糊度均被认为是可能的，并且可用于界定整数值集合。
GNSS卫星信号可能偶尔被遮蔽(例如，由于城市峡谷环境中的建筑物)，或者短暂被阻挡(例如，当接收器经过桥下或穿过隧道时)。这导致模糊度值的漂移，并且需要重新开始模糊度估计。一个实施方式认识到，由于模糊度的预测根据测量来完成，所以实施方式自动地检测和调节载波信号的质量。
因此，一个实施方式公开了一种用于全球导航卫星系统(GNSS)的定位系统，该定位系统包括：接收器，其接收从一组GNSS卫星发送的载波信号和代码信号，各个载波信号包括载波相位模糊度作为在卫星与接收器之间传播的载波信号的未知整数个波长；存储器，其存储将接收器的先前位置与接收器的当前位置联系起来的运动模型以及使用载波信号的载波相位模糊度将载波信号和代码信号的测量与接收器的当前位置联系起来的测量模型，其中，运动模型是经受过程噪声的概率模型，并且其中，测量模型是经受测量噪声的概率模型；以及处理器，用于跟踪接收器的位置。
处理器被配置为：在由过程噪声和测量噪声之一或组合定义的范围内根据运动模型和测量模型之一或组合来确定与载波信号和代码信号的测量一致的载波相位模糊度的整数值的可能组合的集合；执行通过联合使用运动模型和测量模型来确定接收器的位置的一组位置估计器，各个位置估计器确定接收器的位置相对于运动模型和测量模型的联合概率分布，其中，至少一些不同的位置估计器的测量模型包括从可能组合的集合选择的载波相位模糊度的整数值的不同组合；并且根据载波信号和代码信号的测量使用具有接收器的位置的最高联合概率的位置估计器来确定接收器的位置。
另一实施方式公开了一种用于全球导航卫星系统(GNSS)的位置估计的方法，其中，该方法使用与所存储的实现该方法的指令联接的处理器，其中，所述指令在由处理器执行时执行该方法的步骤。该方法包括：接收从一组GNSS卫星发送的载波信号和代码信号，各个载波信号包括载波相位模糊度作为在卫星与接收器之间传播的载波信号的未知整数个波长；检索将接收器的先前位置与接收器的当前位置联系起来的运动模型以及使用载波信号的载波相位模糊度将载波信号和代码信号的测量与接收器的当前位置联系起来的测量模型，其中，运动模型是经受过程噪声的概率模型，并且其中，测量模型是经受测量噪声的概率模型；在由过程噪声和测量噪声之一或组合定义的范围内根据运动模型和测量模型之一或组合来确定与载波信号和代码信号的测量一致的载波相位模糊度的整数值的可能组合的集合；执行通过联合使用运动模型和测量模型来确定接收器的位置的一组位置估计器，各个位置估计器确定接收器的位置相对于运动模型和测量模型的联合概率分布，其中，至少一些不同的位置估计器的测量模型包括从可能组合的集合选择的载波相位模糊度的整数值的不同组合；以及根据载波信号和代码信号的测量使用具有接收器的位置的最高联合概率的位置估计器来确定接收器的位置。
另一实施方式公开了一种具体实现有程序的非暂时性计算机可读存储介质，该程序可由处理器执行以用于执行一种方法，该方法包括：接收从一组GNSS卫星发送的载波信号和代码信号，各个载波信号包括载波相位模糊度作为在卫星与接收器之间传播的载波信号的未知整数个波长；检索将接收器的先前位置与接收器的当前位置联系起来的运动模型以及使用载波信号的载波相位模糊度将载波信号和代码信号的测量与接收器的当前位置联系起来的测量模型，其中，运动模型是经受过程噪声的概率模型，并且其中，测量模型是经受测量噪声的概率模型；在由过程噪声和测量噪声之一或组合定义的范围内根据运动模型和测量模型之一或组合来确定与载波信号和代码信号的测量一致的载波相位模糊度的整数值的可能组合的集合；执行通过联合使用运动模型和测量模型来确定接收器的位置的一组位置估计器，各个位置估计器确定接收器的位置相对于运动模型和测量模型的联合概率分布，其中，至少一些不同的位置估计器的测量模型包括从可能组合的集合选择的载波相位模糊度的整数值的不同组合；以及根据载波信号和代码信号的测量使用具有接收器的位置的最高联合概率的位置估计器来确定接收器的位置。
附图说明
[图1A]
图1A示出根据一些实施方式的全球导航卫星系统(GNSS)的示意图。
[图1B]
图1B示出根据一些实施方式的接收器的位置估计方法的流程图。
[图1C]
图1C示出根据一些实施方式的确定载波相位模糊度的整数值的可能组合的方法的流程图。
[图1D]
图1D示出根据一个实施方式的对浮点值进行采样的方法的示例性实现方式的流程图。
[图1E]
图1E示出例示了一些实施方式所采用的一些原理的示意图。
[图2A]
图2A示出一些实施方式所使用的接收器的框图。
[图2B]
图2B示出根据一些实施方式的用于GNSS的定位系统的框图。
[图3]
图3示出根据一些实施方式的用于建模的各种变量。
[图4A]
图4A示出例示了根据一些实施方式的定义可能模糊度的可行空间的概率分布函数的曲线图。
[图4B]
图4B示出例示了根据一些实施方式的采样的模糊度的概率的选择的曲线图。
[图4C]
图4C示出根据一些实施方式的五个模糊度的指派的概率。
[图4D]
图4D示出根据一些实施方式的对浮点值的概率进行内插和外推的方法的结果的例示。
[图4E]
图4E示出根据一些实施方式的选择概率分布的区域的例示。
[图4F]
图4F示出根据一些实施方式的选择双峰分布的多个区域。
[图5A]
图5A示出根据一些实施方式的确定连续分布的方法的流程图。
[图5B]
图5B示出一些实施方式用于位置估计的卡尔曼滤波器(KF)的示意图。
[图5C]
图5C示出使用多个KF在概率上估计位置的框图。
[图6]
图6示出根据一些实施方式的可能模糊度集合可改变的场景的例示。
具体实施方式
图1A示出根据一些实施方式的全球导航卫星系统(GNSS)的示意图。例如，第N卫星102将代码和载波相位测量发送120和121到一组接收器130和131。例如，接收器130被定位为从N个卫星101、103、104和102接收信号110、120。类似地，接收器131被定位为从N个卫星101、103、104和102接收信号121和111。
在各种实施方式中，GNSS接收器130和131可为不同的类型。例如，在图1A的示例性实施方式中，接收器131是位置已知的基本接收器。例如，接收器131可以是安装在地面上的接收器。相反，接收器130是被配置为移动的移动接收器。例如，接收器130可被安装在蜂窝电话、汽车或火车中。在一些实现方式中，第二接收器131是可选的，并且可用于去除由于各种源引起的不确定性和误差，例如大气影响以及接收器和卫星的内部时钟中的误差。
一些实施方式基于这样的认识：载波相位和代码信号的随机噪声特性可由具有先验确定的参数的概率密度函数(PDF)(例如，PDF的方差)描述。即，将测量与接收器的位置和整周模糊度联系起来的PDF可用于确定模糊度的范围，这得到有限数量的可能整数值。
其它实施方式基于这样的认识：载波相位模糊度的有限数量的可能整数值允许评估用于跟踪GNSS接收器的位置的所有那些可能整数值。这种认识允许以使用载波相位模糊度确定的GNSS接收器的位置的评估替换载波相位模糊度的评估。这种替换是有利的，因为接收器的运动的概率性本质使得测试位置比测试位置的导数(例如，载波相位模糊度)要好。
图1B示出根据一些实施方式的接收器130的位置估计方法的流程图，接收器130被配置为接收110b从一组卫星101、102、103、104发送的载波信号和代码信号115b的测量。各个载波信号包括载波相位模糊度作为在卫星101、102、103或104与接收器130之间传播的载波信号的未知整数个波长。接下来，该方法从存储器检索122b将接收器的先前位置与接收器的当前位置联系起来的运动模型以及使用载波信号的载波相位模糊度将载波信号和代码信号115b的测量与接收器的当前位置联系起来的测量模型。两个模型(即，运动模型和测量模型)均是概率性的。例如，运动模型是经受过程噪声的概率模型，测量模型是经受测量噪声的概率模型。
然后，该方法在由过程噪声和测量噪声之一或组合定义的范围内根据运动模型和测量模型122b之一或组合确定120b与载波信号和代码信号的测量一致的载波相位模糊度的整数值的可能组合125b的集合。此步骤基于这样的理解：代替试图确定载波相位模糊度以执行位置估计，有益的是确定并测试用于位置估计的载波相位模糊度的不同可能组合。以这种方式，可使用更好地反映位置估计的细微差别的概率模型来选择最佳载波相位模糊度。
为此，该方法执行130b联合地使用运动模型和测量模型122b来确定接收器的位置的一组位置估计器。各个位置估计器包括其载波相位模糊度的整数值的对应组合以确定接收器的位置相对于运动模型和测量模型122b的联合概率分布135b。以这种方式，可在概率上评估载波相位模糊度的整数值的组合，因为至少一些不同位置估计器的测量模型包括从可能组合125b的集合选择的载波相位模糊度的整数值的不同组合。接下来，该方法根据载波信号和代码信号的测量根据不同位置估计器的概率的函数145b通过位置估计器的组合来确定140b接收器的位置。例如，在一个实施方式中，根据载波信号和代码信号的测量使用具有接收器的位置的最高联合概率的位置估计器来确定接收器的位置。
为此，一些实施方式基于这样的认识：载波相位模糊度的可能整数值的范围的估计以及从该范围选择载波相位模糊度的整数值可在概率上利用运动模型和测量模型相对于测量模型的噪声的PDF的一致性来完成。
图1C示出根据一些实施方式的确定120b载波相位模糊度的整数值的可能组合的方法的流程图。该方法可使用处理器来实现。对于与运动模型的过程噪声一致的接收器的至少一个位置，该方法在集中于载波相位模糊度、位置以及载波信号和代码信号的测量向测量模型的无噪拟合的测量噪声的PDF上对至少一个卫星的载波相位模糊度的浮点值111c进行采样110c。
在一些实施方式中，测量噪声的PDF例如基于GNSS接收器的特性预定。如本文中使用的，无噪拟合是当所获得的载波信号和代码信号的测量被假设为正确时载波相位模糊度、位置以及载波信号和代码信号的测量的拟合。即，载波信号和代码信号的测量被假设为正确，剩余误差是由于载波相位模糊度。以这种方式，无噪拟合使得PDF处于这样的位置：PDF上的采样不再强调运动模型和测量模型的概率性噪声，而是强调载波相位模糊度对位置估计的影响。换言之，在将载波相位模糊度、位置以及载波信号和代码信号的测量插入到测量模型中之后向测量模型的拟合中的误差是由于载波相位模糊度中的误差。
然后，该方法形成120c采样的浮点值的并集，以生成包含所有采样的浮点值的并集121c；基于整数将浮点值并集离散化130c，以生成一组GNSS卫星的载波相位模糊度的可能整数值131c。最后，该方法使用所有卫星的载波相位模糊度的可能整数值131c，以生成140c整数值的可能组合125b的集合。
图1D示出根据一个实施方式的对浮点值进行采样的方法110c的示例性实现方式的流程图。然而，对浮点值进行采样110c由不同的实施方式以多种方式实现。图1D的方法对与运动模型及其过程噪声一致的浮点值进行采样109d。该方法通过将采样的载波相位模糊度、估计的位置以及载波信号和代码信号的测量插入到测量模型中来确定111d与代码和载波相位信号的测量的一致性。基于与测量的一致性，该方法根据过程噪声和测量噪声校正112d各个采样的浮点值；基于在校正之后与测量的一致性更新113d各个模糊度的概率；并且修剪114d校正的载波相位模糊度的采样的浮点值以保留载波相位模糊度的拟合到测量模型中的概率高于阈值的浮点值。
图1E示出例示了一些实施方式所采用的一些原理的示意图。具体地，一些实施方式基于这样的认识：载波相位模糊度的有限数量的可能整数值允许确定140e那些可能整数值的不同组合以用于跟踪GNSS接收器的位置。这种认识允许以使用载波相位模糊度的不同组合140e确定150e的GNSS接收器的不同位置的评估160e替换180e用于估计120e GNSS接收器的位置130e的载波相位模糊度的评估110e。这种替换是有利的，因为接收器的运动的概率性本质使得测试位置比测试位置的导数(例如，载波相位模糊度)要好。以这种方式，使用接收器的运动的概率性本质选择的最佳位置170e自动地指示用于确定这种位置170e的载波相位模糊度的对应组合。
图2A示出一些实施方式所使用的接收器的框图。在那些实施方式中，检测多径207a的存在的测量在接收器中作为估计位置的过程的一部分本地计算。在天线201a之后，并且在获取203a之前，所接收的信号由各个卫星所发射的信号之和组成。放大器202a被设计为加强信号以便于进一步处理。获取203a通过供应各个接收的卫星信号的相位和频率的估计来对跟踪过程初始化。跟踪单元的任务是随时间估计和提供各个卫星信号的相位和频率的测量以用于载波206a和代码跟踪204a。代码跟踪204a用于确定和处理205a数据消息。载波跟踪206a用于确定多径207a。
参照图1D，在一些实施方式中，针对各个时间步递归地执行浮点值的采样。然而，没有必要在各个时间步对浮点值进行采样。例如，如果不存在载波相位模糊度的值已改变的指示，则没有理由对新浮点值进行采样。一些实施方式使用多径207a的检测来发起浮点值的采样。这样做确保了不浪费计算工作量。
一些GNSS接收器可针对单个接收器具有多个天线，但是可以想到多个天线与许多接收器的组合。一个实施方式使用多个天线以及与天线一样多的接收器。天线空间上分离，这允许接收器检测在同一卫星信号上观测到的载波频率之间的差异。
图2B示出根据一些实施方式的用于GNSS的定位系统200的框图。定位系统200包括接收器210以接收从一组GNSS卫星发送的载波信号和代码信号，各个载波信号包括载波相位模糊度作为在卫星和接收器之间传播的载波信号的未知整数个波长。系统200可被实现于接收器210所在的许多装置(例如，手持装置、汽车、飞机或火车)的内部。另外地或另选地，系统200可通信上连接到装置。
该系统还包括存储器280，其存储将接收器的先前位置与接收器的当前位置联系起来的运动模型281以及使用载波信号的载波相位模糊度将接收器210所接收的载波信号和代码信号的测量与接收器的当前位置联系起来的测量模型282。由于卫星发送器和接收器210的固有随机噪声和误差，运动模型和测量模型是概率性的，因此允许在任何给定时期载波相位模糊度的多个可能值以不同的功率与那些模型一致。存储器280还可存储284其它实施方式描述的整数值的可能组合的集合。
系统200可包括可帮助辅助定位系统的附加传感器220。例如，传感器220可包括惯性测量单元(IMU)、相机、轮编码器(如果安装在轮式车辆中)、激光器。例如，当连接到汽车时，可在车辆的运动模型中使用IMU和轮编码器以增加定位系统的准确性超出原本可能的范围。
系统200包括处理器230以用于跟踪接收器的位置。此外，处理器230被配置为在由过程噪声和测量噪声之一或组合定义的范围内根据运动模型和测量模型之一或组合确定231与载波信号和代码信号的测量一致的载波相位模糊度的整数值的可能组合的集合，其中确定231由本发明的其它实施方式描述。另外，处理器230被配置为执行和/或运行联合地使用运动模型281和测量模型282来确定接收器210的位置的一组位置估计器232。各个位置估计器确定接收器210的位置相对于运动模型281和测量模型282的联合概率分布，并且可由处理器230与其它位置估计器同时和/或依次运行。
至少一些不同的位置估计器232的测量模型包括从可能组合的集合选择的载波相位模糊度的整数值的不同组合231。例如，各个位置估计器232使用具有从整数组合231选择的载波相位模糊度的整数值的对应且独特组合的测量模型282。接下来，处理器根据载波信号和代码信号的测量使用具有接收器的位置的最高联合概率的位置估计器来确定260接收器的位置。以这种方式，载波相位模糊度的估计被移到位置估计器232的外部，这是有利的，因为其允许线性位置估计器处理载波相位模糊度的非线性改变。
IMU可包括3轴加速度计、3轴陀螺仪和/或磁力计。IMU可向处理器230提供速度、取向和/或其它位置相关信息。在一些实施方式中，IMU可与来自相机的各个图像帧的捕获同步输出所测量的信息。在一些实施方式中，IMU的输出部分地由处理器230使用以融合传感器测量和/或进一步处理融合的测量。
系统200可包括被允许发送一个或更多个信号的发送器240。例如，发送器240可将接收器210的位置发送到其它估计方法，以用于与其它传感器融合以改进准确性。接收器210和发送器240可经由一种或更多种类型的无线通信网络接收和发送。接收器210和发送器240可允许基于各种技术与无线网络通信，例如(但不限于)毫微微小区、可基于IEEE802.11系列标准的Wi-Fi网络或局域网(WLAN)、诸如蓝牙、近场通信(NFC)的无线个域网(WPANS)、基于IEEE 802.15x系列标准的网络和/或诸如LTE、WiMAX等的无线广域网(WWAN)。系统200还可包括一个或更多个端口以用于经由诸如控制器局域网(CAN)总线的有线网络通信。
存储器280可存储285载波相位测量以及传感器220所提供的数据。例如，在一些实现方式中，存储器280存储安装接收器的物理构造的几何形状284以及卫星与接收器之间的几何关系283。通常，存储器280可表示任何数据存储机制。存储器280可包括例如主存储器和/或辅存储器。主存储器可包括例如随机存取存储器、只读存储器等。尽管在图2B中与处理器230分离，但应该理解，主存储器的全部或部分可设置在处理器230内或以其它方式与处理器230共置和/或联接。
系统200中的不同组件可通过连接250在操作上彼此联接。连接250可包括总线、线、光纤、链路或其组合。
处理器230可使用硬件、固件和软件的组合来实现。处理器230可表示一个或更多个电路，其可配置为执行与传感器融合和/或进一步处理融合的测量的方法有关的计算程序或过程的至少一部分。处理器230从存储器280检索指令和/或数据。处理器230可使用一个或更多个专用集成电路(ASIC)、中央处理单元和/或图形处理单元(CPU和/或GPU)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理器件(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器、嵌入式处理器内核、电子器件、被设计为执行本文所描述的功能的其它电子单元或其组合来实现。
在一些实施方式中，接收器的状态在时间上根据接收器的状态的运动模型动态地演变。在一些实施方式中，接收器的运动模型是具有以下状态向量的通用运动恒加速度模型
xk＝[pr，k vr，k ar，k]T，
其中三个分量是接收器的位置、速度和加速度。利用这种表示法，运动恒加速度模型为
Figure BDA0002680079930000131
其中wx，k是过程噪声，Ts是系统的采样时间。在其它实施方式中，使用特制模型。例如，当接收器被安装在车辆中时，描述车辆的时间演变的特定模型是优选的。
在其它实施方式中，模糊度的时间演变被建模为
nk+1＝nk+ωn，k，
Figure BDA0002680079930000132
其中nk+1是模糊度，wn，k是具有协方差Qn的高斯过程噪声。
一些实施方式认识到，例如由于从周跳、城区中的视线丧失或移动到电力线下方发生失锁，模糊度可瞬时改变。因此，模糊度的任何运动模型可为不确定的。为此，一个实施方式将模糊度的过程协方差设定为较大的数，使得根据载波信号和代码信号的测量对载波相位模糊度的浮点值进行采样。
在一些实施方式中，定位系统使用载波相位单差(SD)和/或双差(DD)来估计位置。当从一个卫星发送的载波信号被两个接收器接收时，第一载波相位与第二载波相位之间的差被称为载波相位的单差(SD)。使用图1A中的成对的接收器131和130，从来自两个卫星的无线电信号获得的载波相位的SD之间的差被称为载波相位的双差(DD)。当载波相位差被转换为波长数(例如，对于L1 GPS(和/或GNSS)信号，λ＝19cm)时，其由小数部分和整数部分分离。小数部分可由定位设备测量，而定位装置无法直接测量整数部分。因此，整数部分被称为整数偏差或整周模糊度。
图3示出根据一些实施方式的在运动和/或测量模型的建模中单独或组合使用的各种变量。一些实施方式利用测量模型对载波信号和代码信号进行建模
Figure BDA0002680079930000141
Figure BDA0002680079930000142
其中利用如图3中的表示法，
Figure BDA0002680079930000143
是在时间步k来自第j卫星的代码信号，
Figure BDA0002680079930000144
利用安装在已知位置的基本接收器b向原始接收器r广播，可去除大多数误差源。例如，一个实施方式形成图1A中的两个接收器130和131之间的差，从中可消除由于卫星时钟偏差引起的误差。另一实施方式形成两个卫星j和l之间的双差
Figure BDA0002680079930000145
Figure BDA0002680079930000146
其中
Figure BDA0002680079930000147
是双差算子。这样做，可去除由于接收器引起的时钟误差项。此外，对于两个接收器之间的短距离(例如，30km)，可忽略电离层误差，导致
Figure BDA0002680079930000151
Figure BDA0002680079930000152
一些实施方式在测量模型
Figure BDA0002680079930000153
中捕获载波信号和代码信号，其中ek是测量噪声，其中代码信号的测量噪声远大于载波噪声。然而，代码信号没有表现出模糊度。
一些实施方式基于这样的认识：通过由浮点值定义的概率密度函数(PDF)来捕获运动模型和测量模型的概率性本质。
其它实施方式通过N个粒子的集合来估计状态和模糊度的PDF，得到PDFp(xk，n0：k|y0：k)，其中y0：k是载波信号和代码信号的测量。例如，一个实施方式将以载波和代码测量为条件的模糊度的PDF表示为
Figure BDA0002680079930000154
其中
Figure BDA0002680079930000155
是第i采样的浮点模糊度的概率。
图4A示出例示了根据一个实施方式的定义可能模糊度的可行空间400a的概率分布函数440a的曲线图。函数440a的形状可预先确定。例如，如果模糊度的分布为高斯的，则分布440a的形状为“高斯帽”形状。如果形状是固定的，则均值410a和方差430a定义分布440a以及可提取载波相位模糊度的浮点值的样本的可行空间400a。
如本文中使用的，在一个实施方式中，载波相位模糊度的采样110c以由分布440a定义的概率提取，分布440a继而由测量噪声和过程噪声的均值和方差的组合定义。然而，在一些实施方式中，模糊度的演变模型的过程噪声远大于测量噪声，这意味着分布440a主要捕获测量噪声的PDF。例如，根据分布440a，要提取或采样的样本420a的概率高于样本450a的概率。另一方面，测量的PDF 470a指示与测量模型的拟合差。这种表示允许校正460a模糊度的样本以生成更新的样本445a，其更有可能与测量一致，因此更好地表示真实模糊度。作为另一示例，如果分布440a由测量噪声的PDF定义，则由于过程噪声足够大，所以将仅使用测量噪声的PDF确定采样的值并且PDF440a和470a一致。
图4B示出例示了根据一个实施方式的在接收器的可能状态上使用PDF 431b选择采样的模糊度的概率的曲线图。例如，PDF 431b可以是测量模型的概率分布。这种概率分布的形状可预先确定(例如，高斯或不同形状)，并且该概率分布431b的位置集中于所测量的状态435b的无噪拟合。如本文中定义的，无噪拟合是当所获得的载波信号和代码信号的测量被假设为正确时，载波相位模糊度、位置以及载波信号和代码信号的测量的拟合。即，载波信号和代码信号的测量被假设为正确，剩余误差是由于载波相位模糊度中的误差。
一个实施方式使用集中于所测量的状态的测量模型的概率分布431b来确定接收器的状态和/或模糊度的概率分布。为此，实施方式可根据模糊度的放置以及接收器的状态和模糊度的概率分布上的估计的位置来确定各个采样的模糊度表示真实模糊度的概率。
例如，实施方式将校正的模糊度的样本提交给载波信号和代码信号的测量模型。实施方式选择在与测量模型与所测量的状态的模糊度421b的拟合对应的点423b处接收器的状态上的PDF的值422b作为模糊度准确的概率。
在一些实施方式中，当采样的模糊度的概率低于阈值时，从确定去除对应模糊度并由具有更高概率的采样的模糊度代替。这样做确保了仅可选择更有可能是正确的模糊度的采样的模糊度。
在其它实施方式中，首先确定采样的模糊度；然后从过程噪声提取样本；通过卡尔曼型校正使用采样的过程噪声来校正样本
Figure BDA0002680079930000161
Figure BDA0002680079930000162
Figure BDA0002680079930000163
Figure BDA0002680079930000164
Figure BDA0002680079930000165
即，使用采样的模糊度以及与采样的模糊度对应的估计的位置利用与测量yk和测量模型的拟合
Figure BDA0002680079930000166
的差来校正每一个采样的模糊度。利用该校正，模糊度的概率根据概率性测量模型被确定为过程和测量噪声、采样的模糊度和估计的位置的高斯函数。
图4C示出根据一些实施方式采样的载波相位模糊度的浮点值的概率的示意图。图4C示出指派有概率421c、422c、423c、424c和425c的载波相位模糊度的五个浮点值。这些概率构成与可能模糊度的确切范围不同的离散分布。一个实施方式对载波相位模糊度的浮点值的概率进行内插和外推以形成连续概率密度函数，并选择连续概率密度函数的高于阈值的至少一个区段作为载波相位模糊度的整数值的范围。
图4D示出对根据一些实施方式采样的载波相位模糊度的浮点值的概率进行内插和外推的方法的结果的例示。内插连接点之间的曲线430d，外推使得曲线430d延伸超过离散的点。
在一些实施方式中，选择曲线430d的区段。例如，图4E示出选择区域440e的情况，这意味着与该区域对应的模糊度值形成可能整数值的集合的基础。该选择可按多种方式完成。例如，一个实施方式选择连续PDF的高于阈值450e的区段。
图4F示出根据一个实施方式的PDF为双峰的情况。在这种情况下，实施方式确定模糊度的两个范围440e和460f。另外地或另选地，一些实施方式使用核密度平滑器来确定连续PDF。
图5A示出根据一个实施方式的确定连续分布的方法的流程图。该方法重新采样510a模糊度以得到均等加权分布
Figure BDA0002680079930000171
例如，一个实施方式根据其离散概率对采样的模糊度进行重新采样。然后，该方法使用核密度平滑器来确定520a连续分布，从而得到连续PDF
Figure BDA0002680079930000172
其中Kh(·)是核密度，h是核的带宽。核可按多种方式选择，例如选为高斯核、均匀核、三角形等。基于图4E中的阈值450e，该方法截断530a分布并基于截断的PDF选择540a范围。
基于所选整数值，一个实施方式执行一组位置估计器，其中各个位置估计器在测量模型中使用独特模糊度集合。例如，一个实施方式使用一组卡尔曼滤波器，其使用运动模型来估计位置并使用测量模型来调节估计的位置，其中根据为位置估计器选择的载波相位模糊度的整数值调节了载波信号和代码信号的测量。卡尔曼滤波器基于所调节的位置与测量模型的一致性来确定位置的联合概率。
例如，在一个实施方式中，卡尔曼滤波器估计位置和速度和关联的协方差为
Figure BDA0002680079930000181
Figure BDA0002680079930000182
并基于载波信号和代码信号测量来调节估计的位置和协方差为
Figure BDA0002680079930000183
Pk|k＝Pk|k-1-KkHkPk|k-1，
Figure BDA0002680079930000184
Figure BDA0002680079930000185
Figure BDA0002680079930000186
其中模糊度n是各个不同的卡尔曼滤波器独特的模糊度的向量。
执行卡尔曼滤波器得到高斯分布的混合分布，
Figure BDA0002680079930000187
其中Ns个不同的卡尔曼滤波器各自生成高斯分布。位置的分布是加权分布，其中各个权重
Figure BDA0002680079930000188
反映位置估计有多好，因此其还反映整周模糊度的选择有多好。
一个实施方式将权重确定为整周模糊度值的特定选择的功率，即，
Figure BDA0002680079930000189
另一实施方式将模糊度整数值的特定选择的概率确定为在将来自卡尔曼滤波器的估计插入到高斯分布中时利用先前时间步中的模糊度的概率加权的值，
Figure BDA00026800799300001810
所确定的权重可用于确定位置估计。例如，一个实施方式输出被确定为所有卡尔曼滤波器的估计的加权组合的位置估计，
Figure BDA00026800799300001811
在其它实施方式中，从与最高权重
Figure BDA00026800799300001812
关联的卡尔曼滤波器确定估计。
有时，例如由于在一段时间内卫星失锁、从更多卫星接收信号或者多径检测，整数值的可能组合的集合可改变。
图5B示出一些实施方式用于位置估计的卡尔曼滤波器(KF)的示意图。KF是用于在线性状态空间模型中进行状态估计的工具，并且当噪声源已知并且为高斯时它是最优估计器，在这种情况下状态估计也是高斯分布的。KF估计高斯分布的均值和方差，因为均值和方差是描述高斯分布所需的两个量(充分统计量)。
KF以状态的初始知识510b开始，以确定状态的均值及其方差511b。然后，KF使用系统的模型来预测520b下一时间步的状态和方差，以获得状态的更新的均值和方差521b。然后，KF使用系统的测量模型在更新步骤540b中使用测量530b，以确定状态的更新的均值和方差541b。然后获得输出550b，并且针对下一时间步560b重复该程序。
一些实施方式并行地执行多个KF，各个KF具有与载波相位模糊度的特定值关联的运动模型和测量模型。
图5C示出使用多个KF来概率上估计位置的框图。不同的KF 510c、520c、530c、540c使用运动模型和测量模型来估计位置，各个KF与载波相位模糊度的不同值关联。KF估计511c、521c、531c、541c位置。然后，确定550c各个KF的概率，并且输出与最佳KF关联的位置估计和载波相位模糊度551c的值。
图6示出一些实施方式所考虑的可能模糊度集合可改变的场景的例示。接收器601从卫星610和620接收各种信号609和619。存在发送信号628、629、638、639的其它卫星630和640，但是由于障碍物670(例如，城区中的建筑物)，这些信号未直接发送到接收器。
以前，从卫星640发送的信号638不可用，但是突然，卫星信号639在多径602之后到达接收器。一个实施方式响应于检测到新卫星或多径而检测可能模糊度值的改变，从其确定可能组合的新集合。失锁可导致周跳，在一个实施方式中，检测这种情况并基于检测更新整数值的可能组合的集合。
在将位置估计初始化时，可能几乎没有接收器位于哪里的信息。有时，可从基本接收器、汽车导航系统或Wi-Fi站获取粗略信息。一个实施方式对位置的第一粗略估计周围的位置进行采样以生成接收器的位置，其中采样的扩展与接收器的模型的不确定性一致。
另一误差源是丢失一个或更多个卫星，从其丢失位置信息并且当前估计不可信。一个实施方式通过在最近已知位置附近对接收器的位置进行采样以生成与运动模型的过程噪声一致的接收器的位置来解决该问题。例如，一个实施方式跟踪最近已知位置估计，在该估计周围进行采样，使得样本与过程噪声一致，并利用运动模型传播采样的位置。
本发明的上述实施方式可按照众多方式中的任一种来实现。例如，实施方式可使用硬件、软件或其组合来实现。当以软件实现时，软件代码可在任何合适的处理器或处理器集合上执行(无论设置在单个计算机中还是分布于多个计算机当中)。这些处理器可被实现为集成电路，在集成电路组件中具有一个或更多个处理器。但是，处理器可使用任何合适格式的电路来实现。
另外，本文概述的各种方法或过程可被编码为软件，该软件可在采用各种操作系统或平台中的任一种的一个或更多个处理器上执行。另外，这种软件可使用许多合适的编程语言和/或编程或脚本工具中的任一种来编写，并且也可被编译为在框架或虚拟机上执行的可执行机器语言代码或中间代码。通常，在各种实施方式中，程序模块的功能可根据需要被组合或分布。
另外，本发明的实施方式可被具体实现为一种方法，已提供该方法的示例。作为该方法的一部分执行的动作可按照任何合适的方式排序。因此，尽管在例示性实施方式中作为顺序动作示出，可构造以与所示不同的次序执行动作的实施方式，其可包括同时执行一些动作。

Claims (20)

1.一种用于全球导航卫星系统GNSS的定位系统，该定位系统包括：
接收器，该接收器接收从一组GNSS卫星发送的载波信号和代码信号，各个载波信号包括载波相位模糊度作为在卫星与所述接收器之间传播的所述载波信号的未知整数个波长；
存储器，该存储器存储将所述接收器的先前位置与所述接收器的当前位置联系起来的运动模型以及使用所述载波信号的所述载波相位模糊度将所述载波信号和所述代码信号的测量与所述接收器的所述当前位置联系起来的测量模型，其中，所述运动模型是经受过程噪声的概率模型，并且其中，所述测量模型是经受测量噪声的概率模型；以及
处理器，该处理器跟踪所述接收器的位置，该处理器被配置为：
在由所述过程噪声和所述测量噪声之一或组合定义的范围内根据所述运动模型和所述测量模型之一或组合来确定与所述载波信号和所述代码信号的测量一致的所述载波相位模糊度的整数值的可能组合的集合；
执行通过联合使用所述运动模型和所述测量模型来确定所述接收器的位置的一组位置估计器，各个位置估计器确定所述接收器的位置相对于所述运动模型和所述测量模型的联合概率分布，其中，至少一些不同的位置估计器的所述测量模型包括从可能组合的所述集合选择的所述载波相位模糊度的整数值的不同组合；并且
根据所述载波信号和所述代码信号的测量使用具有所述接收器的位置的最高联合概率的位置估计器来确定所述接收器的位置。
2.根据权利要求1所述的定位系统，其中，为了确定所述载波相位模糊度的整数值的可能组合的所述集合，所述处理器被配置为：
对于与所述运动模型的所述过程噪声一致的所述接收器的一个或多个位置，在集中于所述载波相位模糊度、所述位置以及所述载波信号和所述代码信号的测量向所述测量模型的无噪拟合的所述测量噪声的概率密度函数上对载波相位模糊度的浮点值进行采样；
形成所述一组GNSS卫星的载波相位模糊度的浮点值的并集；
基于整数将载波相位模糊度的浮点值的所述并集离散化，以生成所述一组GNSS卫星的所述载波相位模糊度的可能整数值；并且
将不同的GNSS卫星的所述载波相位模糊度的不同可能整数值组合以生成所述载波相位模糊度的整数值的可能组合的所述集合。
3.根据权利要求2所述的定位系统，其中，所述处理器修剪载波相位模糊度的采样的浮点值以保留载波相位模糊度的拟合到所述测量模型中的概率高于阈值的浮点值。
4.根据权利要求3所述的定位系统，其中，所述处理器对所述载波相位模糊度的浮点值的概率进行内插和外推以形成连续概率密度函数，并且选择所述连续概率密度函数的高于所述阈值的至少一个区段作为所述载波相位模糊度的整数值的范围。
5.根据权利要求4所述的定位系统，其中，所述处理器使用核密度平滑器对所述载波相位模糊度的浮点值的概率进行内插和外推。
6.根据权利要求2所述的定位系统，其中，所述处理器被配置为：
估计所述接收器的当前位置；并且
在所述当前位置附近对所述接收器的位置进行采样以生成所述接收器的与所述运动模型的所述过程噪声一致的位置。
7.根据权利要求1所述的定位系统，其中，所述处理器响应于检测到所述载波相位模糊度的整数值的可能组合的所述集合的改变而更新所述一组位置估计器。
8.根据权利要求7所述的定位系统，其中，所述处理器响应于检测到至少一个载波信号的多径而更新所述载波相位模糊度的整数值的可能组合的所述集合。
9.根据权利要求1所述的定位系统，其中，各个位置估计器是卡尔曼滤波器，该卡尔曼滤波器使用所述运动模型来估计所述位置并使用所述测量模型来调节所估计的位置，其中根据为所述位置估计器选择的所述载波相位模糊度的整数值调节了所述载波信号和所述代码信号的测量，其中，所述卡尔曼滤波器基于所调节的位置与所述测量模型的一致性来确定所述位置的联合概率。
10.根据权利要求9所述的定位系统，其中，在跟踪所述接收器的位置期间，所述处理器选择由不同的卡尔曼滤波器估计的位置作为所述接收器的当前位置。
11.根据权利要求9所述的定位系统，其中，在跟踪所述接收器的位置期间，所述处理器确定不同的卡尔曼滤波器具有正确的整周模糊度值的概率，其中，各个卡尔曼滤波器的权重由先前时间步中的概率与位置估计和所选择的模糊度向所述测量模型的拟合的组合来确定。
12.根据权利要求11所述的定位系统，其中，在跟踪所述接收器的位置期间，所述处理器选择所述位置估计作为所述卡尔曼滤波器以最高概率估计的位置。
13.一种用于全球导航卫星系统GNSS的位置估计的方法，其中，该方法使用与所存储的实现所述方法的指令联接的处理器，其中，所述指令在由所述处理器执行时执行所述方法的步骤，所述方法包括：
接收从一组GNSS卫星发送的载波信号和代码信号，各个载波信号包括载波相位模糊度作为在卫星与接收器之间传播的所述载波信号的未知整数个波长；
检索将所述接收器的先前位置与所述接收器的当前位置联系起来的运动模型以及使用所述载波信号的所述载波相位模糊度将所述载波信号和所述代码信号的测量与所述接收器的当前位置联系起来的测量模型，其中，所述运动模型是经受过程噪声的概率模型，并且其中，所述测量模型是经受测量噪声的概率模型；
在由所述过程噪声和所述测量噪声之一或组合定义的范围内根据所述运动模型和所述测量模型之一或组合来确定与所述载波信号和所述代码信号的测量一致的所述载波相位模糊度的整数值的可能组合的集合；
执行通过联合使用所述运动模型和所述测量模型来确定所述接收器的位置的一组位置估计器，各个位置估计器确定所述接收器的位置相对于所述运动模型和所述测量模型的联合概率分布，其中，至少一些不同的位置估计器的所述测量模型包括从可能组合的所述集合选择的所述载波相位模糊度的整数值的不同组合；以及
根据所述载波信号和所述代码信号的测量使用具有所述接收器的位置的最高联合概率的位置估计器来确定所述接收器的位置。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，确定所述载波相位模糊度的整数值的可能组合的所述集合的步骤还包括：
对于与所述运动模型的所述过程噪声一致的所述接收器的一个或多个位置，在集中于所述载波相位模糊度、所述位置以及所述载波信号和所述代码信号的测量向所述测量模型的无噪拟合的所述测量噪声的概率密度函数上对载波相位模糊度的浮点值进行采样；
形成所述一组GNSS卫星的载波相位模糊度的浮点值的并集；
基于整数将载波相位模糊度的浮点值的所述并集离散化，以生成所述一组GNSS卫星的所述载波相位模糊度的可能整数值；以及
将不同的GNSS卫星的所述载波相位模糊度的不同可能整数值组合以生成所述载波相位模糊度的整数值的可能组合的所述集合。
15.根据权利要求14所述的方法，该方法还包括以下步骤：
修剪载波相位模糊度的采样的浮点值以保留载波相位模糊度的拟合到所述测量模型中的概率高于阈值的浮点值。
16.根据权利要求15所述的方法，该方法还包括以下步骤：
对所述载波相位模糊度的浮点值的概率进行内插和外推以形成连续概率密度函数；以及
选择所述连续概率密度函数的高于所述阈值的至少一个区段作为所述载波相位模糊度的整数值的范围。
17.根据权利要求13所述的方法，其中，各个位置估计器是卡尔曼滤波器，该卡尔曼滤波器使用所述运动模型来估计所述位置并使用所述测量模型来调节所估计的位置，其中根据为所述位置估计器选择的所述载波相位模糊度的整数值调节了所述载波信号和所述代码信号的测量，其中，所述卡尔曼滤波器基于所调节的位置与所述测量模型的一致性来确定所述位置的联合概率。
18.根据权利要求17所述的方法，其中，至少在一些不同的时间步，由不同的卡尔曼滤波器估计位置作为所述接收器的当前位置。
19.一种具体实现有程序的非暂时性计算机可读存储介质，所述程序能够由处理器执行以用于执行一种方法，该方法包括以下步骤：
接收从一组GNSS卫星发送的载波信号和代码信号，各个载波信号包括载波相位模糊度作为在卫星与接收器之间传播的所述载波信号的未知整数个波长；
检索将所述接收器的先前位置与所述接收器的当前位置联系起来的运动模型以及使用所述载波信号的所述载波相位模糊度将所述载波信号和所述代码信号的测量与所述接收器的当前位置联系起来的测量模型，其中，所述运动模型是经受过程噪声的概率模型，并且其中，所述测量模型是经受测量噪声的概率模型；
在由所述过程噪声和所述测量噪声之一或组合定义的范围内根据所述运动模型和所述测量模型之一或组合来确定与所述载波信号和所述代码信号的测量一致的所述载波相位模糊度的整数值的可能组合的集合；
执行通过联合使用所述运动模型和所述测量模型来确定所述接收器的位置的一组位置估计器，各个位置估计器确定所述接收器的位置相对于所述运动模型和所述测量模型的联合概率分布，其中，至少一些不同的位置估计器的所述测量模型包括从可能组合的所述集合选择的所述载波相位模糊度的整数值的不同组合；以及
根据所述载波信号和所述代码信号的测量使用具有所述接收器的位置的最高联合概率的位置估计器来确定所述接收器的位置。
20.根据权利要求19所述的介质，其中，确定所述载波相位模糊度的整数值的可能组合的所述集合的步骤还包括：
对于与所述运动模型的所述过程噪声一致的所述接收器的一个或多个位置，在集中于所述载波相位模糊度、所述位置以及所述载波信号和所述代码信号的测量向所述测量模型的无噪拟合的所述测量噪声的概率密度函数上对载波相位模糊度的浮点值进行采样；
形成所述一组GNSS卫星的载波相位模糊度的浮点值的并集；
基于整数将载波相位模糊度的浮点值的所述并集离散化，以生成所述一组GNSS卫星的所述载波相位模糊度的可能整数值；以及
将不同的GNSS卫星的所述载波相位模糊度的不同的可能整数值组合以生成所述载波相位模糊度的整数值的可能组合的所述集合。
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