CN112083463B - 模糊度是否固定正确的检测方法及装置、定位终端 - Google Patents

模糊度是否固定正确的检测方法及装置、定位终端 Download PDF

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Abstract

本发明适用于卫星定位技术领域，提供了一种模糊度是否固定正确的检测方法及装置、定位终端，其中，所述检测方法包括：基于原始观测数据进行模糊度固定，得到模糊度固定数据；基于所述模糊度固定数据获取检验参数，所述检验参数包括：误差比值、模糊度衰减因子、验后方差；基于所述检验参数检测模糊度固定是否正确。本发明中，综合考虑误差比值、模糊度衰减因子及其他因素来检测模糊度固定是否正确，可提高模糊度固定正确性检测的可靠性。

Description

模糊度是否固定正确的检测方法及装置、定位终端
技术领域
本发明涉及卫星定位技术领域，尤其涉及一种模糊度是否固定正确的检测方法及装置、定位终端。
背景技术
经过几十年的发展，全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)已经广泛应用于各个领域，如空中、海上和陆地导航，低轨卫星的定轨，静态和动态定位，飞行状态监视，以及测绘等。为获得高精度定位结果，通常利用载波相位观测值，通过双差消除基准站及流动站共有的一些误差，如电离层延迟、对流层延迟、卫星星历误差、接收机钟差、卫星钟差等将被极大的削弱甚至消除，使整周模糊度具有了整数特性。
另外，为获得高精度定位结果，必须将载波模糊度进行固定，从而获得厘米级甚至毫米级定位结果。但在模糊度固定过程中，存在错误固定的情况。模糊度一旦固定错误，将极大影响各项输出信息，如置信度、定位精度等。因此需要对模糊度进行检验，现有技术中，通常通过ratio值(整数解中最小单位权中误差与次最小单位权中误差进行的比值)来判断模糊度是否固定准确，但这种方法在实际应用中会出现较高的误检率，因此影响定位准确性。
故有必要提出一种新的技术方案，以解决上述技术问题。
发明内容
鉴于此，本发明实施例提供了一种模糊度是否固定正确的检测方法及装置、定位终端，解决现有技术中模糊度固定的准确性误检率较高的问题。
本发明实施例的第一方面提供了一种模糊度是否固定正确的检测方法，包括：
基于原始观测数据进行模糊度固定，得到模糊度固定数据；
基于所述模糊度固定数据获取检验参数，所述检验参数包括：误差比值，还包括模糊度衰减因子、验后方差值中的至少一种；
基于所述检验参数检测模糊度固定是否正确。
本发明实施例的第二方面提供了一种基于第一方面所述的检测方法的模糊度是否固定正确的检测装置，包括：
固定单元，用于基于原始观测数据进行模糊度固定，得到模糊度固定数据；
获取单元，用于基于所述模糊度固定数据获取检验参数，所述检验参数包括：误差比值，还包括模糊度衰减因子、验后方差值中的至少一种；
检测单元，用于基于所述检验参数检测模糊度固定是否正确。
本发明实施例的第三方面还提供了一种定位终端，所述定位终端包括模糊度固定的检测装置，所述检测装置包括：
固定单元，用于基于原始观测数据进行模糊度固定，得到模糊度固定数据；
获取单元，用于基于所述模糊度固定数据获取检验参数，所述检验参数包括：误差比值，还包括模糊度衰减因子、验后方差值中的至少一种；
检测单元，用于基于所述检验参数检测模糊度固定是否正确。
本发明实施例的第四方面还提供了一种服务器，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，上述处理器执行上述计算机程序时实现上述第一方面提及的方法。
本发明实施例的第五方面提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面提及的方法。
本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：在本实施例中，首先基于误差比值初步判断模糊度是否固定正确，在初步判断模糊度固定正确后，基于模糊度衰减因子等检验参数进一步确定模糊度固定是否准确，提高模糊度固定检测的准确率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一提供的一种模糊度是否固定正确的检测方法的流程示意图；
图2为本发明实施例一提供的一种模糊度是否固定正确的检测方法的步骤S1的具体流程示意图；
图3为本发明实施例一提供的一种模糊度是否固定正确的检测方法的步骤S3的具体流程示意图；
图4为本发明实施例一提供的一种模糊度是否固定正确的检测方法的步骤S33的具体流程示意图；
图5为本发明实施例一提供的一种模糊度是否固定正确的检测方法的步骤S33的具体实现过程示意图；
图6为本发明实施例二提供的一种模糊度是否固定正确的检测装置的结构示意图；
图7为本发明实施例四提供的服务器的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
应理解，本实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
需要说明的是，本实施例中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的区域、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”为不同的类型。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来经说明。
实施例一
图1是本发明实施例一提供的一种模糊度是否固定正确的检测方法的流程示意图，该方法可以包括以下步骤：
步骤S1，基于原始观测数据进行模糊度固定，得到模糊度固定数据；
具体地，首先基于原始观测数据进行模糊度固定，得到模糊度固定数据，该原始观测数据可包括：原始的伪距观测值、载波相位观测值、星历数据等。
步骤S2，基于模糊度固定数据获取检验参数；
具体地，基于前述模糊度固定数据获取需要的检验参数，该检验参数可包括：误差比值、模糊度衰减因子，该误差比值具体为：模糊度整数解的最小单位权中误差与次最小单位权中误差之间的比值，如：σ表示单位权中误差。在本实施例中，除了考虑误差比值，还考虑误差比值之外的因素(例如模糊度衰减因子)来判断模糊度固定是否正确。
步骤S3，基于检验参数检测模糊度固定是否正确；
具体地，根据检验参数来检验当前模糊度固定是否正确。
在本实施例中，综合考虑误差比值及其他因素来检测模糊度固定是否正确，可提高模糊度固定正确性检测的可靠性。
在本实施例的一个优选方案中，当确定当前模糊度固定正确时，该步骤S3之后还包括：
将正确固定的模糊度进行回代，得到对应的模糊度解；
具体地，将正确固定的模糊度进行回代，得到整数模糊度添加下的解x，过程如下：其中，A为实数参数的系数矩阵；B为模糊度的系数；1为线性化后的常数项，P为权矩阵，T表示矩阵的转置。
在本实施例的一个优选方案中，如图2所示，为本发明实施例一提供的一种模糊度是否固定正确的检测方法的步骤S1的具体流程示意图，该步骤S1具体包括：
步骤S11，基于原始观测数据建立双差观测模型；
具体地，将流动站位置、模糊度是我待估参数，构建载波相位及伪距的双差观测模型，即对原始的伪距、载波相位观测值组成数学模型，该模型包括函数模型及随机模型，该函数模型表示为：z＝Ax+By+Δ，对应的误差方程表示为：随机模型可表示为：D(z)＝σ0Q；
其中，x为基线向量和其他实数参数的t维向量；y为m维模糊度参数向量；z为观测向量，其维度为n；A为实数参数的系数矩阵；B为模糊度的系数；l为线性化后的常数项；Δ为各项观测误差的总和；v为残差；D(z)为观测值的方差阵；Q为协因数阵；σ0为先验标准差。
步骤S12，估计模糊度浮点解；
具体地，首先组成法方程，对法方程进行运算得到对应的运算结果，该运算结果可包括双差模糊度浮点解及方差协方差矩阵；
进一步地，根据最小二乘原理，估计模糊度实数解首先组成法方程，为：其中，P为权矩阵，T表示矩阵的转置；
解上述法方程，得到x及y的实数估计值，分别为：
该方差协方差矩阵具体为：
Dy＝(BTPB-BTPA·(ATPA)-1·ATPB)-1；
adop＝|Dy|1/2m；
Dx＝(ATPA)-1+(ATPA)-1·ATPB·Dy·BTPA·(ATPA)-1；
Dxy＝(ATPA)-1·ATPB·Dy；
其中，|□|表示求取行列式，Dy为实数解的方差阵，Dx为实数解/>的方差阵；
步骤S13，基于模糊度浮点解进行模糊度的固定，得到模糊度固定数据；
具体地，基于前述运算结果，利用lambda算法进行搜索，得到至少两组模糊度组；
进一步地，计算至少两组模糊度组中的每一组模糊度对应的整数解；
例如，通过利用lambda算法，利用估计出的实数解及其方差阵Dy，经过搜索得到至少两组整数解，在本实施例中，优选为两组，具体为/>及/>
然后，比较计算所得的每一组模糊度对应的整数解获取目标解；
例如，从前述至少两组整数解中选出最优的整数解，即具有最小单位权中误差的模糊度整数解，作为目标解；
更进一步地，计算至少两组模糊度组中的每一组模糊度对应的整数解的单应权中误差，计算公式为其中，f表示多余观测值的数量；
接着，基于计算所得的每一组模糊度对应的整数解的单位权中误差计算误差比值；
优选地，从前述计算的单位权中误差中选择最小单位权中误差及次小权中误差，代入公式计算得到误差比值；
在本实施例的一个优选方案中，该检验参数包括验后方差值、误差比值(ratio值)、模糊度衰减因子，该验后方差值是根据前述目标解计算所得，具体为：该模糊度衰减因子(即模糊度浮点解协方差矩阵的函数对应的值)是基于前述目标解计算所得，具体为：adop＝|Dy|1/2m，其中，|□|表示求取行列式，m为模糊度参数的纬度。
在本实施例的一个优选方案中，如图3所示，为本发明实施例一提供的一种模糊度是否固定正确的检测方法的步骤S3的具体流程示意图，该步骤S3具体包括：
步骤S31，判断误差比值是否大于预定值；
具体地，首先判断误差比值是否大于预定值，该预定值可根据实际情况而设，此处对此不作限制，优选地，该预设值为3.0，例如当该误差比值不大于3.0时，转到步骤S32；当该误差比值大于3.0时，则初步确认模糊度固定准确，于是转到步骤S33；
步骤S32，确认模糊度固定不可靠；
具体地，确认模糊度固定不可靠，即对应的历元未固定；
步骤S33，基于模糊度衰减因子及验后方差值进一步确定模糊度固定是否正确；
具体地，在本实施例中，该检验参数还包括对应历元中固定的卫星的数量，如图4所示，为本发明实施例一提供的一种模糊度是否固定正确的检测方法的步骤S33的具体流程示意图，该步骤S33具体包括：
步骤S331，判断对应历元中固定的卫星的数量是否大于或等于第一预设值；
具体地，进一步判断对应历元中固定的卫星的数量是否大于或等于第一预设值，若判断为是则转到步骤S332，否则转到步骤S333；
步骤S332，基于第二预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确；
具体地，若固定的数量大于或等于第一预设值时，则基于第二预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确，其中，所述第一预设值小于第二预设值，第一预设值及第二预设值均为大于0的自然数，优选地，第一预设值为2，第二预设值为6。
步骤S333，确定模糊度固定不可靠；
在本实施例的进一步优选方案中，该步骤S332具体包括：
判断数量是否大于或等于第二预设值；
具体地，进一步判断固定的卫星的数量是否大于或等于第二预设值，若判断为数量小于第二预设值时，则基于第三预设值、第四预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确；
若判断数量大于或等于第二预设值时，则基于第五预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确，所述第三预设值、第四预设值及第五预设值均为大于0的实数；
具体地，该第三预设值、第四预设值及第五预设值的实际数值可根据实际情况而设，均为大于0的实数，优选地，第三预设值为3.5，第四预设值为2.5，第五预设值为10.0；
进一步地，若判断为数量小于第二预设值时，则基于第三预设值、第四预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确具体为：
判断验后方差值是否小于第三预设值且判断模糊度衰减因子是否小于所述第四预设值；
若判断验后方差值小于第三预设值且模糊度衰减因子小于第四预设值时，确定模糊度固定正确；
若若判断验后方差值不小于第三预设值和/或模糊度衰减因子不小于第四预设值时，确定模糊度固定不可靠。
在本实施例的一个优选方案中，若判断数量大于或等于第二预设值时，则基于第五预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确具体包括：
判断验后方差值是否小于第五预设值；
当所述验后方差值小于所述第五预设值时，基于第六预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确；
当所述验后方差值不小于所述第五预设值时，基于第七预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确；
进一步地，当所述验后方差值小于所述第五预设值时，基于第六预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确具体为：
判断所述模糊度衰减因子是否小于所述第六预设值；
若判断为小于，则基于所述验后方差值确定模糊度固定是否正确；若判断为不小于时，则判断模糊度固定不可靠；
在本实施例的一个优选方案中，基于第七预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确具体包括：
判断所述模糊度衰减因子是否小于第七预设值；
若判断为小于，则确定模糊度固定正确，若判断为不小于，则基于所述验后方差值确定模糊度固定是否正确。
进一步地，基于验后方差值确定模糊度固定是否正确具体为：判断验后方差值是否小于第八预设值，若是则确定模糊度固定正确，否则确定模糊度固定不可靠(即不正确)；其中，所述第八预设值为大于0的实数，第八预设值大于第五预设值。
为了便于理解，如图5所示，为本发明实施例一提供的一种模糊度是否固定正确的检测方法的步骤S33的具体实现过程示意图，具体为：
步骤S51，判断对应星历的固定的卫星的数量是否大于2，若判断为是，则转到步骤S52，否则转到步骤S53；
步骤S52，判断对应星历的固定的卫星的数量是否大于6，若否转到步骤S54，若是则转到步骤S55；
步骤S53，确定模糊度固定不可靠；
步骤S54，判断验后方差值是否小于2.5，且模糊度衰减因子是否小于3.5，若均为是，则转到步骤S56，否则转到步骤S53；
步骤S56，确定模糊度固定正确；
步骤S55，判断模糊度衰减因子是否小于10.0，若判断为否转到步骤S57，若判断为是转到步骤S58；
步骤S57，判断验后方差值是否小于3.5，若是转到步骤S59，若否转到步骤S53；
步骤S58，判断验后方差值是否小于5，若是转到步骤S56，否则转到步骤S59；
步骤S59，判断模糊度衰减因子是否小于15，若是转到步骤S56，否则转到步骤S53；
在本实施例中，首先基于误差比值初步检测模糊度固定是否正确，在初步检测正确的情况下，进一步结合模糊度衰减因子等检测模糊度固定是否正确，可提高检测准确性，进而提高定位精度。
实施例二
基于上述实施例一，如图6所示，为本发明实施例二提供的模糊度固定的检测装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。该检测装置使用实施例一所述的方法来实现模糊度固定的检测，该检测装置至少包括：固定单元1、与固定单元1连接的获取单元2、与获取单元2连接的检测单元3，其中：
固定单元1，用于基于原始观测数据进行模糊度固定，得到模糊度固定数据；
具体地，首先基于原始观测数据进行模糊度固定，得到模糊度固定数据，该原始观测数据可包括：原始的伪距观测值、载波相位观测值、星历数据等。
获取单元2，用于基于模糊度固定数据获取检验参数；
具体地，基于前述模糊度固定数据获取需要的检验参数，该检验参数可包括：误差比值、模糊度衰减因子，该误差比值具体为：模糊度整数解的最小单位权中误差与次最小单位权中误差之间的比值，如：σ表示单位权中误差。在本实施例中，除了考虑误差比值，还考虑误差比值之外的因素(例如模糊度衰减因子)来判断模糊度固定是否正确。
检测单元3，用于基于检验参数检测模糊度固定是否正确；
具体地，根据检验参数来检验当前模糊度固定是否正确。
在本实施例中，综合考虑误差比值及其他因素来检测模糊度固定是否正确，可提高模糊度固定正确性检测的可靠性。
在本实施例的一个优选方案中，当确定当前模糊度固定正确时，该检测装置还包括：与检测单元3连接的回代单元，其中：
回代单元，用于将正确固定的模糊度进行回代，得到对应的模糊度解；
具体地，将正确固定的模糊度进行回代，得到整数模糊度添加下的解x，过程如下：其中，A为实数参数的系数矩阵；B为模糊度的系数；1为线性化后的常数项，P为权矩阵，T表示矩阵的转置。
在本实施例的一个优选方案中，该固定单元1具体包括：建立子单元、与建立子单元连接的估计子单元、与估计子单元连接的固定子单元，其中：
建立子单元，用于基于原始观测数据建立双差观测模型；
具体地，将流动站位置、模糊度是我待估参数，构建载波相位及伪距的双差观测模型，即对原始的伪距、载波相位观测值组成数学模型，该模型包括函数模型及随机模型，该函数模型表示为：z＝Ax+By+Δ，对应的误差方程表示为：随机模型可表示为：D(z)＝σ0Q；
其中，x为基线向量和其他实数参数的t维向量；y为m维模糊度参数向量；z为观测向量，其维度为n；A为实数参数的系数矩阵；B为模糊度的系数；l为线性化后的常数项；Δ为各项观测误差的总和；v为残差；D(z)为观测值的方差阵；Q为协因数阵；σ0为先验标准差。
估计子单元，用于估计模糊度浮点解；
具体地，首先组成法方程，对法方程进行运算得到对应的运算结果，该运算结果可包括双差模糊度浮点解及方差协方差矩阵；
进一步地，根据最小二乘原理，估计模糊度实数解首先组成法方程，为：其中，P为权矩阵，T表示矩阵的转置；
解上述法方程，得到x及y的实数估计值及方差协方差矩阵，分别为：
该方差协方差矩阵具体为：
Dy＝(BTPB-BTPA·(ATPA)-1·ATPB)-1；
adop＝|Dy|1/2m；
Dx＝(ATPA)-1+(ATPA)-1·ATPB·Dy·BTPA·(ATPA)-1；
Dxy＝(ATPA)-1·ATPB·Dy；
其中，|□|表示求取行列式，Dy为实数解的方差阵，Dx为实数解/>的方差阵；
固定子单元，用于基于模糊度浮点解进行模糊度的固定，得到模糊度固定数据；
具体地，基于前述运算结果，利用lambda算法进行搜索，得到至少两组模糊度组；
进一步地，计算至少两组模糊度组中的每一组模糊度对应的整数解；
例如，通过利用lambda算法，利用估计出的实数解及其方差阵Dy，经过搜索得到至少两组整数解，在本实施例中，优选为两组，具体为/>及/>
然后，比较计算所得的每一组模糊度对应的整数解获取目标解；
例如，从前述至少两组整数解中选出最优的整数解，即具有最小单位权中误差的模糊度整数解，作为目标解；
更进一步地，计算至少两组模糊度组中的每一组模糊度对应的整数解的单位权中误差，计算公式为其中，f表示多余观测值的数量；
接着，基于计算所得的每一组模糊度对应的整数解的单位权中误差计算误差比值；
优选地，从前述计算的单位权中误差中选择最小单位权中误差及次小权中误差，代入公式计算得到误差比值；
在本实施例的一个优选方案中，该检验参数包括验后方差值、误差比值、模糊度衰减因子，该验后方差值是根据前述目标解计算所得，具体为：该模糊度衰减因子(即模糊度浮点解协方差矩阵的函数对应的值)是基于前述目标解计算所得，具体为：adop＝|Dy|1/2m，其中，|口|表示求取行列式，m为模糊度参数的纬度。
在本实施例的一个优选方案中，该检测单元3具体包括：比值判断子单元31、与比值判断子单元31连接的确认子单元32，其中：
比值判断子单元31，用于判断误差比值是否大于预设值；
具体地，首先判断误差比值是否大于预设值，该预设值可根据实际情况而设，此处对此不作限制，优选地，该预设值为3.0，
确认子单元32，用于当该误差比值不大于3.0时，确认模糊度固定不可靠，即对应的历元未固定；
当该误差比值大于3.0时，用于初步确认模糊度固定准确，然后基于模糊度衰减因子及验后方差值进一步确定模糊度固定是否正确；
具体地，在本实施例中，该检验参数还包括对应历元中固定的卫星的数量，该确认子单元32具体包括：数量判断子单元、与数量判断子单元连接的模糊度确认子单元，其中：
数量判断子单元，用于判断对应历元中固定的卫星的数量是否大于或等于第一预设值；
具体地，进一步判断对应历元中固定的卫星的数量是否大于或等于第一预设值；
模糊度确认子单元，用于在对应历元中固定的卫星的数量大于或等于第一预设值时，基于第二预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确；
具体地，若固定的数量大于或等于第一预设值时，则基于第二预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确，其中，所述第一预设值小于第二预设值，第一预设值及第二预设值均为大于0的自然数，优选地，第一预设值为2，第二预设值为6。
在对应历元中固定的卫星的数量小于第一预设值时还用于确定模糊度固定不可靠；
在本实施例的进一步优选方案中，模糊度确认子单元具体用于：
判断数量是否大于或等于第二预设值；
具体地，进一步判断固定的卫星的数量是否大于或等于第二预设值，若判断为数量小于第二预设值时，则基于第三预设值、第四预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确；
若判断数量大于或等于第二预设值时，则基于第五预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确，所述第三预设值、第四预设值及第五预设值均为大于0的实数；
具体地，该第三预设值、第四预设值及第五预设值的实际数值可根据实际情况而设，均为大于0的实数，优选地，第三预设值为3.5，第四预设值为2.5，第五预设值为10.0；
进一步地，若判断为数量小于第二预设值时，则基于第三预设值、第四预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确具体为：
判断验后方差值是否小于第三预设值且判断模糊度衰减因子是否小于所述第四预设值；
若判断验后方差值小于第三预设值且模糊度衰减因子小于第四预设值时，确定模糊度固定正确；
若判断验后方差值不小于第三预设值和/或模糊度衰减因子不小于第四预设值时，确定模糊度固定不可靠。
在本实施例的一个优选方案中，若判断数量大于或等于第二预设值时，则基于第五预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确具体包括：
判断验后方差值是否小于第五预设值；
当所述验后方差值小于所述第五预设值时，基于第六预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确；
当所述验后方差值不小于所述第五预设值时，基于第七预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确；
进一步地，当所述验后方差值小于所述第五预设值时，基于第六预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确具体为：
判断所述模糊度衰减因子是否小于所述第六预设值；
若判断为小于，则基于所述验后方差值确定模糊度固定是否正确；若判断为不小于时，则判断模糊度固定不可靠；
在本实施例的一个优选方案中，基于第七预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确具体包括：
判断所述模糊度衰减因子是否小于第七预设值；
若判断为小于，则确定模糊度固定正确，若判断为不小于，则基于所述验后方差值确定模糊度固定是否正确。
进一步地，基于验后方差值确定模糊度固定是否正确具体为：判断验后方差值是否小于第八预设值，若是则确定模糊度固定正确，否则确定模糊度固定不可靠(即不正确)；其中，所述第八预设值为大于0的实数，第八预设值大于第五预设值。
在本实施例中，首先基于误差比值初步检测模糊度固定是否正确，在初步检测正确的情况下，进一步结合模糊度衰减因子等检测模糊度固定是否正确，可提高检测准确性，进而提高定位精度。
实施例三
本发明还提出一种定位终端，该定位终端包括如上述实施例二所述的模糊度固定的检测装置，该模糊度固定的检测装置的具体结构、工作原理及所带来的技术效果与上述实施例二的描述一致，此处不再赘述。该定位终端还包括定位单元及其他辅助单元，此处对此不作限制。
实施例四
图7是本发明实施例四提供的服务器的结构示意图。如图7所示，该实施例的服务器7包括：处理器70、存储器71以及存储在所述存储器71中并可在所述处理器70上运行的计算机程序72。所述处理器70执行所述计算机程序72时实现上述方法实施例一中的步骤，例如图1所示的步骤S1至S3。所述处理器70执行所述计算机程序72时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图6所示模块1至3的功能。
示例性的，所述计算机程序72可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器71中，并由所述处理器70执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序72在所述服务器7中的执行过程。例如，所述计算机程序72可以被分割成固定模块、获取模块、检测模块，各模块具体功能如下：
固定模块，用于基于原始观测数据进行模糊度固定，得到模糊度固定数据；
获取模块，用于基于模糊度固定数据获取检验参数；
检测模块，用于基于检验参数检测模糊度固定是否正确。
所述服务器7可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述服务器可包括，但不仅限于，处理器70、存储器71。本领域技术人员可以理解，图7仅仅是服务器7的示例，并不构成对服务器7的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述服务器还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所述处理器70可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器71可以是所述服务器7的内部存储单元，例如服务器7的硬盘或内存。所述存储器71也可以是所述服务器7的外部存储设备，例如所述服务器7上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器71还可以既包括所述服务器7的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器71用于存储所述计算机程序以及所述服务器所需的其他程序和数据。所述存储器71还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各实施例的模块、单元和/或方法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求经适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明经了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案经修改，或者对其中部分技术特征经等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (15)

1.一种模糊度是否固定正确的检测方法，其特征在于，包括：
基于原始观测数据进行模糊度固定，得到模糊度固定数据；
基于所述模糊度固定数据获取检验参数，所述检验参数包括：误差比值、模糊度衰减因子、验后方差值以及对应历元中固定的卫星的数量；
基于所述检验参数检测模糊度固定是否正确；
所述基于所述检验参数检测模糊度固定是否正确包括：
判断所述误差比值是否大于预设值；
若判断为是则初步确认所述模糊度固定准确，基于所述模糊度衰减因子及验后方差值进一步确定模糊度固定是否正确；
所述基于所述模糊度衰减因子及验后方差值进一步确定模糊度固定是否正确包括：
判断对应历元中固定的卫星的数量是否大于或等于第一预设值；
当所述数量大于或等于第一预设值，基于第二预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确，所述第二预设值大于所述第一预设值，所述第一预设值及所述第二预设值均为大于0的自然数；
所述基于第二预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确包括：
判断所述数量是否大于或等于第二预设值；
当所述数量大于或等于第二预设值时，判断所述验后方差值是否小于第五预设值；当所述验后方差值小于所述第五预设值时，基于第六预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确；当所述验后方差值不小于所述第五预设值时，基于第七预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确，所述第五预设值为大于0的实数。
2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，基于原始观测数据进行模糊度固定，得到模糊度固定数据包括：
基于原始观测数据建立双差观测模型；
估计模糊度浮点解；
基于模糊度浮点解进行模糊度的固定，得到模糊度固定数据。
3.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，估计模糊度浮点解包括：
组成法方程；
对所述法方程进行运算得到对应的运算结果，所述运算结果包括双差模糊度浮点解及方差协方差矩阵。
4.根据权利要求3所述的检测方法，其特征在于，基于模糊度浮点解进行模糊度的固定，得到模糊度固定数据包括：
基于所述运算结果，利用lambda算法进行搜索，得到至少两组模糊度组。
5.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于，基于所述运算结果，利用lambda算法进行搜索，得到至少两组模糊度组之后还包括：
计算所述至少两组模糊度组中的每一组模糊度对应的整数解；
比较计算所得的每一组模糊度对应的整数解获取目标解。
6.根据权利要求5所述的检测方法，其特征在于，计算所述至少两组模糊度组中的每一组模糊度对应的整数解之后还包括：
计算所述至少两组模糊度组中的每一组模糊度对应的整数解的单位权中误差；
基于计算所得的每一组模糊度对应的整数解的单位权中误差计算所述误差比值。
7.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，判断所述数量是否大于或等于第二预设值之后，还包括：
当所述数量小于第二预设值时，基于第三预设值、第四预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确，所述第三预设值和第四预设值均为大于0的实数。
8.根据权利要求7所述的检测方法，其特征在于，当所述数量小于第二预设值时，基于第三预设值、第四预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确包括：
判断所述验后方差值是否小于第三预设值且判断所述模糊度衰减因子是否小于所述第四预设值；
当所述验后方差值小于第三预设值且所述模糊度衰减因子小于所述第四预设值时，确定模糊度固定正确。
9.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，基于第六预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确包括：
判断所述模糊度衰减因子是否小于所述第六预设值；
当所述模糊度衰减因子小于所述第六预设值时，基于所述验后方差值确定模糊度固定是否正确。
10.根据权利要求9所述的检测方法，其特征在于，基于第七预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确包括：
判断所述模糊度衰减因子是否小于第七预设值；
当判断为否时，基于所述验后方差值确定模糊度固定是否正确；
当判断为是时，确定模糊度固定正确。
11.根据权利要求1至10任意一项所述的检测方法，其特征在于，基于所述检验参数检测模糊度固定是否正确之后还包括：
若确定模糊度固定准确时，将正确固定的模糊度进行回代，得到对应的模糊度固定解。
12.一种基于权利要求1至10任一项所述的检测方法的模糊度是否固定正确的检测装置，其特征在于，包括：
固定单元，用于基于原始观测数据进行模糊度固定，得到模糊度固定数据；
获取单元，用于基于所述模糊度固定数据获取检验参数，所述检验参数包括：误差比值，还包括模糊度衰减因子、验后方差值中的至少一种；
检测单元，用于基于所述检验参数检测模糊度固定是否正确；
所述检测单元包括：
比值判断子单元，用于判断所述误差比值是否大于预设值；
确认子单元，用于若判断为是则初步确认所述模糊度固定准确，基于所述模糊度衰减因子及验后方差值进一步确定模糊度固定是否正确；
所述确认子单元包括：
数量判断子单元，用于判断对应历元中固定的卫星的数量是否大于或等于第一预设值；
模糊度确认子单元，用于当所述数量大于或等于第一预设值，基于第二预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确，所述第二预设值大于所述第一预设值，所述第一预设值及所述第二预设值均为大于0的自然数；
所述模糊度确认子单元，具体用于：
判断所述数量是否大于或等于第二预设值；
当所述数量大于或等于第二预设值时，基于第五预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确包括：判断所述验后方差值是否小于第五预设值；当所述验后方差值小于所述第五预设值时，基于第六预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确；当所述验后方差值不小于所述第五预设值时，基于第七预设值、验后方差值及模糊度衰减因子来确定模糊度固定是否正确，所述第五预设值为大于0的实数。
13.一种定位终端，其特征在于，包括如权利要求12所述的模糊度是否固定正确的检测装置。
14.一种服务器，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述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计算机程序时实现如权利要求1至11中任一项所述检测方法的步骤。
15.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，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至11中任一项所述检测方法的步骤。
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