CN112987059A - 一种基于三频模糊度解算的整周模糊度计算方法 - Google Patents

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CN112987059A CN202110408310.7A CN202110408310A CN112987059A CN 112987059 A CN112987059 A CN 112987059A CN 202110408310 A CN202110408310 A CN 202110408310A CN 112987059 A CN112987059 A CN 112987059A
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周延栋
雷孟飞
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Abstract

本发明提供了一种基于三频模糊度解算的整周模糊度计算方法。包括通过对原始观测量的多频测量值进行线性组合，得到超宽巷组合观测量、宽巷组合观测量和窄巷组合观测量；通过三频模糊度解算算法对各组合观测量进行逐级模糊度解算，得到超宽巷模糊度整数值、宽巷模糊度整数值和窄巷组合观测量伪距的平滑值；将得到的窄巷组合观测量伪距的平滑值结合LAMBDA算法进行搜索，确定窄巷模糊度整数值；结合超宽巷模糊度整数值、宽巷模糊度整数值和窄巷模糊度整数值，得到原始整周模糊度。本发明通过三频模糊度解算算法结合LAMBDA算法求解原始整周模糊度，能在提升计算效率的同时保证原始整周模糊度值的可靠性。

Description

一种基于三频模糊度解算的整周模糊度计算方法
技术领域
本发明涉及卫星监测技术领域，具体涉及一种基于三频模糊度解算的整周模糊度计算方法。
背景技术
随着GNSS系统现代化，卫星提供的频率种类日益丰富。而在接收端则掀起了一场去中心化的风潮，即将数据处理的核心进程由中心服务器处理改至由现场驻地的设备处理的边缘解算思路。为了适配该种发展方向，势必要减少数据处理的负载，减少数据处理难度才能符合解算资源相对贫乏的边缘设备解算需求。
GNSS高精度定位的核心问题就在于如何快速准确的固定原始整周模糊度。通过传统的LAMBDA算法对模糊度进行搜索，可以得到可靠的结果，但是由于搜索空间大，算法耗时较多，会增加现场驻地的设备数据处理的负载，不利于进行边缘计算。
综上所述，急需一种基于三频模糊度解算的整周模糊度计算方法以解决现有技术中存在的问题。
发明内容
本发明目的在于提供一种基于三频模糊度解算的整周模糊度计算方法，以解决提升原始整周模糊度计算效率问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于三频模糊度解算的整周模糊度计算方法，包括以下步骤：
步骤A：通过对原始观测量的多频测量值进行线性组合，得到超宽巷组合观测量、宽巷组合观测量和窄巷组合观测量；
步骤B：通过三频模糊度解算算法对各组合观测量进行逐级模糊度解算，得到超宽巷模糊度整数值、宽巷模糊度整数值和窄巷组合观测量伪距的平滑值；
步骤C：将步骤B中得到的窄巷组合观测量伪距的平滑值结合LAMBDA算法进行搜索，确定窄巷模糊度整数值；
步骤D：结合超宽巷模糊度整数值、宽巷模糊度整数值和通过LAMBDA算法确定的窄巷模糊度整数值，得到原始整周模糊度。
优选的，所述步骤A中，每个历元的原始观测量包括双差伪距观测量和以米为单位的双差载波相位观测量，每个历元中第i个频点对应的双差伪距观测量
Figure DEST_PATH_IMAGE002
和以米为单位的双差载波相位观测量
Figure DEST_PATH_IMAGE004
分别通过表达式1）和表达式2）计算：
Figure DEST_PATH_IMAGE006
1）；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE008
代表卫星与接收机之间的双差空间矢量，
Figure DEST_PATH_IMAGE010
代表第i个频点的双差电离层误差项，
Figure DEST_PATH_IMAGE012
代表双差对流层误差项，
Figure DEST_PATH_IMAGE014
代表第i个频点的伪距观测量的随机观测误差；
Figure DEST_PATH_IMAGE016
2）；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE018
为第i个频点对应的波长，
Figure DEST_PATH_IMAGE020
为第i个频点的原始整周模糊度，
Figure DEST_PATH_IMAGE022
代表第i个频点的载波相位观测量的随机观测误差。
优选的，所述步骤A中，超宽巷组合观测量、宽巷组合观测量和窄巷组合观测量均包括以周期为单位的双差载波相位观测量
Figure DEST_PATH_IMAGE024
和组合波长
Figure DEST_PATH_IMAGE026
，
Figure DEST_PATH_IMAGE024A
和
Figure DEST_PATH_IMAGE026A
分别通过表达式3）和表达式4）计算：
Figure DEST_PATH_IMAGE028
3）；
Figure DEST_PATH_IMAGE030
4）；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE032
、
Figure DEST_PATH_IMAGE034
、
Figure DEST_PATH_IMAGE036
分别代表三个频点的线性组合系数，
Figure DEST_PATH_IMAGE038
、
Figure DEST_PATH_IMAGE040
、
Figure DEST_PATH_IMAGE042
分别代表三个频点对应的波长，g代表设备群时延，
Figure DEST_PATH_IMAGE044
为电离层延迟放大系数，
Figure DEST_PATH_IMAGE046
为组合观测量的整周模糊度，
Figure DEST_PATH_IMAGE048
代表组合观测量的随机观测误差；下标Z取EWL、WL和NL三者中的一个，EWL、WL和NL分别代表与超宽巷组合观测量、宽巷组合观测量和窄巷组合观测量相关的变量。
优选的，所述步骤A中，通过表达式5）计算电离层延迟放大系数
Figure DEST_PATH_IMAGE044A
：
Figure DEST_PATH_IMAGE050
5）。
优选的，所述步骤B中，进行逐级模糊度解算时先将超宽巷组合观测量的模糊度固定后得到超宽巷组合观测量伪距的平滑值，再将超宽巷组合观测量伪距的平滑值用于宽巷组合观测量的模糊度固定；将宽巷组合观测量的模糊度固定后得到宽巷组合观测量伪距的平滑值，最后将宽巷组合观测量伪距的平滑值用于求解窄巷组合观测量伪距的平滑值。
优选的，所述步骤B中通过表达式7）计算模糊度整数值：
Figure DEST_PATH_IMAGE052
7）；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE054
，
Figure DEST_PATH_IMAGE056
代表
Figure DEST_PATH_IMAGE058
的随机观测误差。
优选的，所述步骤B中通过表达式8）计算超宽巷组合观测量、宽巷组合观测量和窄巷组合观测量伪距的平滑值：
Figure DEST_PATH_IMAGE060
8）。
优选的，所述步骤C中，通过窄巷组合观测量的伪距观测量残差和载波相位观测量残差、窄巷组合观测量的载波相位观测值、窄巷组合观测量伪距的平滑值和窄巷模糊度未知数向量构建最小二乘方程后，利用LAMBDA算法进行降相关模糊度参数搜索，确定窄巷模糊度整数值
Figure DEST_PATH_IMAGE062
。
优选的，所述步骤D中，通过表达式11）计算原始整周模糊度值
Figure DEST_PATH_IMAGE064
、
Figure DEST_PATH_IMAGE066
和
Figure DEST_PATH_IMAGE068
：
Figure DEST_PATH_IMAGE070
11）。
应用本发明的技术方案，具有以下有益效果：
（1）本发明中，通过TCAR（三频模糊度解算算法）结合LAMBDA算法求解原始整周模糊度，能在提升计算效率的同时保证原始整周模糊度值的可靠性，计算时间为传统计算方法的33%~50%。
（2）本发明中，通过逐级模糊度解算求解波长大于1m的超宽巷组合观测量和宽巷组合观测量的模糊度整数值，足以获得高精度的超宽巷组合观测量和宽巷组合观测量的模糊度整数值；通过LAMBDA算法搜索求得波长小于1m的窄巷组合观测量的模糊度整数值，能弥补逐级模糊度解算在求解波长小于1m的窄巷组合观测量的模糊度整数值时误差较大的缺陷，提升最终的原始整周模糊度值的可靠性，有助于实现GNSS高精度定位。
除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图，对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是本申请实施例中一种基于三频模糊度解算的整周模糊度计算方法的流程图；
图2是本申请实施例中一种基于三频模糊度解算的整周模糊度计算方法与传统计算方法的计算时间比对图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以根据权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
实施例：
参见图1，一种基于三频模糊度解算的整周模糊度计算方法，本实施例应用于北斗观测数据原始整周模糊度的固定，提升边缘计算的计算效率。
一种基于三频模糊度解算的整周模糊度计算方法，包括以下步骤：
步骤A：通过对原始观测量的多频测量值进行线性组合，得到超宽巷组合观测量、宽巷组合观测量和窄巷组合观测量；
本实施例中，在监测现场终端对观测到的2000个历元的观测数据进行处理，每个历元的原始观测量包括双差伪距观测量和以米为单位的双差载波相位观测量，北斗三频点频率分别为：B1：1561.098MHz、B2：1207.140MHz和B3：1268.520MHz，三个频点对应的波长分别为：
Figure DEST_PATH_IMAGE038A
：0.192m、
Figure DEST_PATH_IMAGE040A
：0.248m和
Figure DEST_PATH_IMAGE042A
：0.236m；每个历元中第i个频点（i=1，2，3）对应的双差伪距观测量
Figure DEST_PATH_IMAGE002A
和以米为单位的双差载波相位观测量
Figure DEST_PATH_IMAGE004A
分别通过表达式1）和表达式2）计算：
Figure DEST_PATH_IMAGE006A
1）；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE008A
代表卫星与接收机之间的双差空间矢量，
Figure DEST_PATH_IMAGE010A
代表第i个频点的双差电离层误差项，
Figure DEST_PATH_IMAGE012A
代表双差对流层误差项，
Figure DEST_PATH_IMAGE014A
代表第i个频点的伪距观测量的随机观测误差；
Figure DEST_PATH_IMAGE016A
2）；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE018A
为第i个频点对应的波长，
Figure DEST_PATH_IMAGE020A
为第i个频点的双差模糊度（即需求解的原始整周模糊度），
Figure DEST_PATH_IMAGE022A
代表第i个频点的载波相位观测量的随机观测误差。
随机观测误差包括观测误差项和多径误差等非模型误差，一般包括
Figure DEST_PATH_IMAGE072
和
Figure DEST_PATH_IMAGE074
等形式，均可通过现有技术获得（如利用简化的随机模型通过拟合法给出基于高度角或者信噪比实时估计多普勒观测值方差的经验模型，为后续系统方程解算提供测量误差模型）。
通过对原始观测量的多频测量值进行线性组合，得到超宽巷组合观测量、宽巷组合观测量和窄巷组合观测量：线性组合方式是对不同频率上的载波相位测量值进行组合，实际上是通过拍频而组合出新的虚拟测量值。
通过线性组合得到的超宽巷组合观测量、宽巷组合观测量和窄巷组合观测量均包括以周期为单位的双差载波相位观测量
Figure DEST_PATH_IMAGE024AA
和组合波长
Figure DEST_PATH_IMAGE026AA
，
Figure DEST_PATH_IMAGE024AAA
和
Figure DEST_PATH_IMAGE026AAA
分别通过表达式3）和表达式4）计算：
Figure DEST_PATH_IMAGE028A
3）；
Figure DEST_PATH_IMAGE030A
4）；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE032A
、
Figure DEST_PATH_IMAGE034A
、
Figure DEST_PATH_IMAGE076
分别代表三个频点的线性组合系数，
Figure DEST_PATH_IMAGE038AA
、
Figure DEST_PATH_IMAGE040AA
、
Figure DEST_PATH_IMAGE042AA
分别代表三个频点对应的波长，g代表设备群时延，
Figure DEST_PATH_IMAGE044AA
为电离层延迟放大系数，
Figure DEST_PATH_IMAGE046A
为组合整周模糊度，
Figure DEST_PATH_IMAGE048A
代表组合观测量的随机观测误差（也是通过现有技术获得）；下标Z取EWL、WL和NL三者中的一个，EWL、WL和NL分别代表与超宽巷组合观测量、宽巷组合观测量和窄巷组合观测量相关的变量；
将各频段的电离层延迟整理后得到的系数为电离层延迟放大系数
Figure DEST_PATH_IMAGE044AAA
，电离层延迟放大系数
Figure DEST_PATH_IMAGE044AAAA
通过表达式5）确定：
Figure DEST_PATH_IMAGE050A
5）；
观测噪声放大系数
Figure DEST_PATH_IMAGE078
代表组合观测量的随机观测误差与原始观测量随机观测误差之间的放大关系，通过误差传播定律，通过表达式6）可得到观测噪声放大系数
Figure DEST_PATH_IMAGE078A
：
Figure DEST_PATH_IMAGE080
6）。
电离层延迟放大系数
Figure DEST_PATH_IMAGE044AAAAA
和观测噪声放大系数
Figure DEST_PATH_IMAGE078AA
过大会对组合观测量的精度存在不良影响，而电离层延迟放大系数
Figure DEST_PATH_IMAGE044AAAAAA
和观测噪声放大系数
Figure DEST_PATH_IMAGE078AAA
是通过对线性组合系数进行计算得到的，现有技术中，根据经验已形成最优整线性组合系数表，对原始观测量进行线性组合时，为提升组合观测量的精度，可直接根据表1中电离层延迟放大系数
Figure DEST_PATH_IMAGE044AAAAAAA
和观测噪声放大系数
Figure DEST_PATH_IMAGE078AAAA
的大小来选取线性组合系数
Figure DEST_PATH_IMAGE032AA
、
Figure DEST_PATH_IMAGE034AA
、
Figure DEST_PATH_IMAGE076A
：
表1 部分最优整线性组合系数表
Figure DEST_PATH_IMAGE032AAA
Figure DEST_PATH_IMAGE034AAA
Figure DEST_PATH_IMAGE082
Figure DEST_PATH_IMAGE084
Figure DEST_PATH_IMAGE026AAAA
Figure DEST_PATH_IMAGE086
Figure DEST_PATH_IMAGE078AAAAA
-1 -5 6 14.322 20.932 -0.082 7.874
-3 6 -2 22.506 13.321 2.298 7.000
-4 1 4 36.828 8.140 2.216 5.745
1 4 -5 47.058 6.371 0.020 6.481
0 -1 1 61.380 4.884 -0.063 1.414
-1 -6 7 75.702 3.960 -0.145 9.274
2 8 -10 94.116 3.185 0.039 12.961
1 3 -4 108.438 2.765 -0.043 5.099
-4 -3 8 282.348 1.062 1.966 9.434
1 0 -1 292.578 1.025 -0.231 1.414
1 -1 0 353.958 0.847 -0.293 1.414
1 0 0 1561.000 0.190 1.000 1.000
本实施例中，通过对三频测量值（即原始观测量）进行线性组合而产生了一系列不同拍频波长的组合观测量，其中超宽巷组合观测量波长大于2m，宽巷组合观测量波长介于1m~2m之间，窄巷组合观测量波长小于1m。得到超宽巷组合观测量选取的线性组合系数为：
Figure DEST_PATH_IMAGE088
、
Figure DEST_PATH_IMAGE090
、
Figure DEST_PATH_IMAGE092
，得到宽巷组合观测量选取的线性组合系数为：
Figure DEST_PATH_IMAGE094
、
Figure DEST_PATH_IMAGE096
、
Figure DEST_PATH_IMAGE098
，上述两组线性组合系数对应的电离层延迟放大系数
Figure DEST_PATH_IMAGE044AAAAAAAA
和观测噪声放大系数
Figure DEST_PATH_IMAGE078AAAAAA
均较小，便于提升组合观测量精度；得到窄巷组合观测量选取的线性组合系数为
Figure DEST_PATH_IMAGE100
、
Figure DEST_PATH_IMAGE102
、
Figure DEST_PATH_IMAGE104
。
步骤B：通过三频模糊度解算算法对各组合观测量进行逐级模糊度解算，得到超宽巷模糊度整数值、宽巷模糊度整数值和窄巷组合观测量伪距的平滑值；
通过构建GF模型（几何无关模型）固定超宽巷组合观测量的模糊度，进行逐级模糊度解算时先将超宽巷组合观测量的模糊度固定后得到超宽巷组合观测量伪距的平滑值，再将超宽巷组合观测量伪距的平滑值用于宽巷组合观测量的模糊度固定；通过构建GF模型固定宽巷组合观测量的模糊度，将宽巷组合观测量的模糊度固定后得到宽巷组合观测量伪距的平滑值，最后将宽巷组合观测量伪距的平滑值用于求解窄巷组合观测量伪距的平滑值，求解窄巷组合观测量伪距的平滑值时构建GB模型（几何相关模型）进行计算，如图1所示。
通过表达式7）可计算得到超宽巷组合观测量、宽巷组合观测量和窄巷组合观测量的模糊度整数值：
Figure DEST_PATH_IMAGE052A
7）；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE054A
，
Figure DEST_PATH_IMAGE056A
代表
Figure DEST_PATH_IMAGE058A
的随机观测误差（通过现有技术得到），通过表达式7）计算得到
Figure DEST_PATH_IMAGE106
、
Figure DEST_PATH_IMAGE108
和
Figure DEST_PATH_IMAGE110
，但由于通过逐级模糊度解算得到的窄巷组合观测量的模糊度整数值
Figure DEST_PATH_IMAGE110A
误差较大，
Figure DEST_PATH_IMAGE110AA
不用于求解原始整周模糊度。
通过表达式8）计算超宽巷组合观测量、宽巷组合观测量和窄巷组合观测量的模糊度固定后的伪距的平滑值：
Figure DEST_PATH_IMAGE060A
8）。
步骤C：将步骤B中得到的窄巷组合观测量伪距的平滑值结合LAMBDA算法进行搜索，确定窄巷模糊度整数值：通过窄巷组合的伪距观测量残差和载波相位观测量残差、窄巷组合观测量的载波相位观测值、窄巷组合观测量伪距的平滑值和窄巷模糊度未知数向量构建最小二乘方程后，利用LAMBDA算法进行降相关模糊度参数搜索，确定窄巷模糊度整数值
Figure DEST_PATH_IMAGE062A
。
求解窄巷模糊度整数值时，先构建表达式9）：
Figure DEST_PATH_IMAGE112
9）；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE114
，代表窄巷组合观测量的伪距观测量残差，本实施例中，
Figure DEST_PATH_IMAGE002AA
选取观测精度最高的双差伪距观测量
Figure DEST_PATH_IMAGE116
；
Figure DEST_PATH_IMAGE118
，代表载波相位观测量残差，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE120
，代表窄巷组合观测量的载波相位观测值（单位为米）；B代表双差方位角系数，由接收机解算星历获得；E代表单位矩阵；b代表双差基线向量坐标改正量；c代表窄巷模糊度未知数向量，为待求参数；
Figure DEST_PATH_IMAGE122
代表通过表达式8）计算得到的窄巷组合观测量伪距的平滑值。
令
Figure DEST_PATH_IMAGE124
、
Figure DEST_PATH_IMAGE126
、
Figure DEST_PATH_IMAGE128
、
Figure DEST_PATH_IMAGE130
，构建如表达式10）所示的最小二乘方程，便可利用LAMBDA算法（最小二乘模糊度降相关平差法）进行降相关模糊度参数搜索，确定窄巷模糊度整数值
Figure DEST_PATH_IMAGE062AA
。
Figure DEST_PATH_IMAGE132
10）。
步骤D：结合超宽巷模糊度整数值、宽巷模糊度整数值和通过LAMBDA算法确定的窄巷模糊度整数值，得到原始整周模糊度。
将通过逐级模糊度解算中通过表达式7）得到超宽巷模糊度整数值
Figure DEST_PATH_IMAGE106A
、宽巷模糊度整数值
Figure DEST_PATH_IMAGE108A
，通过LAMBDA算法确定的窄巷模糊度整数值
Figure DEST_PATH_IMAGE062AAA
及相应的线性组合系数代入表达式11）中，求解原始整周模糊度值
Figure DEST_PATH_IMAGE064A
、
Figure DEST_PATH_IMAGE066A
和
Figure DEST_PATH_IMAGE068A
：
Figure DEST_PATH_IMAGE070A
11）。
由图2可知，本实施例中，通过TCAR（三频模糊度解算算法）结合LAMBDA算法求解每个历元原始整周模糊度的计算时间基本在0.001s~0.002s，而直接通过传统LAMBDA算法搜索每个历元原始整周模糊度的计算时间基本在0.003s~0.004s，计算时间为本申请的2倍~3倍，通过本申请的计算方法确定原始整周模糊度效率更快，可减少对终端设备CPU的占用，利于监测现场的接收端设备（或终端设备）进行边缘计算。这是由于TCAR算法基于几何无关模型，消除了星地距离、对流层延迟等几何相关项，按波长递减顺序，由易到难逐级求得组合观测值模糊度，并且求解过程无需搜索，解算效率远高于LAMBDA算法。本申请计算方法应用时自建基准站，无需通过千寻等RTK cors站账号获取rtcm改正数据，系统构架完备。通过差分技术进行延迟量消除，并同时进行观测量组合构成波长不同的观测量。为了改善TCAR模糊度固定成功率，将TCAR解算值作为约束条件辅助LAMBDA算法，使模糊度固定率得到提升。通常TCAR算法的模糊度正确固定率在80%-90%之间，通过结合LAMBDA算法能够将固定成功率提升到99%。通过将TCAR算法与LAMBDA算法结合进行原始整周模糊度解算，能够使得算法整体效率得到提升，且获得TCAR不具备的的高稳定性。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于三频模糊度解算的整周模糊度计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤A：通过对原始观测量的多频测量值进行线性组合，得到超宽巷组合观测量、宽巷组合观测量和窄巷组合观测量；
步骤B：通过三频模糊度解算算法对各组合观测量进行逐级模糊度解算，得到超宽巷模糊度整数值、宽巷模糊度整数值和窄巷组合观测量伪距的平滑值；
步骤C：将步骤B中得到的窄巷组合观测量伪距的平滑值结合LAMBDA算法进行搜索，确定窄巷模糊度整数值；
步骤D：结合超宽巷模糊度整数值、宽巷模糊度整数值和通过LAMBDA算法确定的窄巷模糊度整数值，得到原始整周模糊度。
2.根据权利要求1所述的一种基于三频模糊度解算的整周模糊度计算方法，其特征在于，所述步骤A中，每个历元的原始观测量包括双差伪距观测量和以米为单位的双差载波相位观测量，每个历元中第i个频点对应的双差伪距观测量
Figure 199963DEST_PATH_IMAGE002
和以米为单位的双差载波相位观测量
Figure 382682DEST_PATH_IMAGE004
分别通过表达式1）和表达式2）计算：
Figure 427999DEST_PATH_IMAGE006
1）；
其中，
Figure 354367DEST_PATH_IMAGE008
代表卫星与接收机之间的双差空间矢量，
Figure 434318DEST_PATH_IMAGE010
代表第i个频点的双差电离层误差项，
Figure 289404DEST_PATH_IMAGE012
代表双差对流层误差项，
Figure 822016DEST_PATH_IMAGE014
代表第i个频点的伪距观测量的随机观测误差；
Figure 286496DEST_PATH_IMAGE016
2）；
其中，
Figure 486533DEST_PATH_IMAGE018
为第i个频点对应的波长，
Figure 745476DEST_PATH_IMAGE020
为第i个频点的原始整周模糊度，
Figure 765384DEST_PATH_IMAGE022
代表第i个频点的载波相位观测量的随机观测误差。
3.根据权利要求2所述的一种基于三频模糊度解算的整周模糊度计算方法，其特征在于，所述步骤A中，超宽巷组合观测量、宽巷组合观测量和窄巷组合观测量均包括以周期为单位的双差载波相位观测量
Figure 33555DEST_PATH_IMAGE024
和组合波长
Figure 822519DEST_PATH_IMAGE026
，
Figure DEST_PATH_IMAGE027
和
Figure 49101DEST_PATH_IMAGE026
分别通过表达式3）和表达式4）计算：
Figure DEST_PATH_IMAGE029
3）；
Figure DEST_PATH_IMAGE031
4）；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE033
、
Figure DEST_PATH_IMAGE035
、
Figure DEST_PATH_IMAGE037
分别代表三个频点的线性组合系数，
Figure DEST_PATH_IMAGE039
、
Figure DEST_PATH_IMAGE041
、
Figure DEST_PATH_IMAGE043
分别代表三个频点对应的波长，g代表设备群时延，
Figure DEST_PATH_IMAGE045
为电离层延迟放大系数，
Figure DEST_PATH_IMAGE047
为组合观测量的整周模糊度，
Figure DEST_PATH_IMAGE049
代表组合观测量的随机观测误差；下标Z取EWL、WL和NL三者中的一个，EWL、WL和NL分别代表与超宽巷组合观测量、宽巷组合观测量和窄巷组合观测量相关的变量。
4.根据权利要求3所述的一种基于三频模糊度解算的整周模糊度计算方法，其特征在于，所述步骤A中，通过表达式5）计算电离层延迟放大系数
Figure 44389DEST_PATH_IMAGE045
：
Figure DEST_PATH_IMAGE051
5）。
5.根据权利要求4所述的一种基于三频模糊度解算的整周模糊度计算方法，其特征在于，所述步骤B中，进行逐级模糊度解算时先将超宽巷组合观测量的模糊度固定后得到超宽巷组合观测量伪距的平滑值，再将超宽巷组合观测量伪距的平滑值用于宽巷组合观测量的模糊度固定；将宽巷组合观测量的模糊度固定后得到宽巷组合观测量伪距的平滑值，最后将宽巷组合观测量伪距的平滑值用于求解窄巷组合观测量伪距的平滑值。
6.根据权利要求5所述的一种基于三频模糊度解算的整周模糊度计算方法，其特征在于，所述步骤B中通过表达式7）计算模糊度整数值：
Figure DEST_PATH_IMAGE053
7）；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE055
，
Figure DEST_PATH_IMAGE057
代表
Figure DEST_PATH_IMAGE059
的随机观测误差。
7.根据权利要求6所述的一种基于三频模糊度解算的整周模糊度计算方法，其特征在于，所述步骤B中通过表达式8）计算超宽巷组合观测量、宽巷组合观测量和窄巷组合观测量伪距的平滑值：
Figure DEST_PATH_IMAGE061
8）。
8.根据权利要求7所述的一种基于三频模糊度解算的整周模糊度计算方法，其特征在于，所述步骤C中，通过窄巷组合观测量的伪距观测量残差和载波相位观测量残差、窄巷组合观测量的载波相位观测值、窄巷组合观测量伪距的平滑值和窄巷模糊度未知数向量构建最小二乘方程后，利用LAMBDA算法进行降相关模糊度参数搜索，确定窄巷模糊度整数值
Figure DEST_PATH_IMAGE063
。
9.根据权利要求8所述的一种基于三频模糊度解算的整周模糊度计算方法，其特征在于，所述步骤D中，通过表达式11）计算原始整周模糊度值
Figure DEST_PATH_IMAGE065
、
Figure DEST_PATH_IMAGE067
和
Figure DEST_PATH_IMAGE069
：
Figure DEST_PATH_IMAGE071
11）。
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