CN113050135B - 一种低成本gnss终端数据异常处理的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种低成本GNSS终端数据异常处理的方法，该方法既可以有效处理低成本GNSS终端的数据周跳，又在异常值处理过程中最大程度上提高了数据可用率，提升了低成本终端在精密定位中的精度和可靠性。首先，利用历史窗口内的观测数据对当前历元采用一种增强的基于几何方法进行周跳探测，然后在粗差处理的过程中同时顾及卫星的几何分布和残差的相关性。采用一种增强的基于几何的周跳探测方法，对数据采样率敏感性低，不受载体运动状态的影响，稳定性强；在粗差探测时顾及卫星的几何分布和残差的相关性，提高了数据可用率且有效避免对异常值的误判，算法适应性更好、更适合实际数据中的异常处理。

Description

一种低成本GNSS终端数据异常处理的方法

技术领域

本发明涉及卫星导航定位GNSS数据处理领域，尤其涉及一种用于卫星定位导航等应用中低成本终端的卫星系统数据异常处理的方法。

背景技术

全球卫星导航系统(GNSS)提供的实时相对或绝对的定位服务已经应用到智能交通、智慧城市、国土普查、导航定位、国防建设和国家重大基础设施建设等各个领域。其中，在导航定位领域，RTK定位技术以高精度、高质量和高实时的服务优势被各个领域广泛采用。然而，RTK的高精度应用主要得益于载波相位观测值的使用，因此，可靠的利用载波相位观测值是高精度RTK导航定位的关键。在GNSS的使用过程中，由于卫星信号被遮挡，恶劣的大气条件以及城市环境中较强的多路径效应，导致GNSS低成本接收设备整周计数器无法正确计数而使相位观测值发生整周跳变，同时，由于观测环境的复杂性，观测值会受粗差的影响。因此当利用载波相位观测值进行精密导航定位解算时，有必要对GNSS观测值尤其是相位观测值在周跳和粗差的处理方面进行严格的质量控制，以达到高精度和高可靠性的定位服务。

低成本GNSS终端用户终端较专业级设备有以下几方面的劣势。首先，较精密测量型GNSS设备相比接收的卫星信号的信噪比较低，多路径效应严重，观测值中易包含粗差的影响。其次是低成本终端的周跳探测技术较专业设备更具有挑战性。低成本GNSS终端设备一般仅接收单频或双频信号，且数据中断率较高，有时无法采用双频组合探测周跳的算法。这些劣势均为低成本GNSS用户终端的高精度定位带来了难处。

传统的周跳探测与修复方法主要包括三差法，多项式拟合法，MW组合法、TurboEdit方法等。然而，当观测对象不存在双频观测值时，后两种方法将无法进行周跳探测，但前两种方法仍然实用，因此前两种方法的普适性更广。三差法的原理是利用站间星间历元间的三差观测值的残差进行周跳探测。多项式拟合法基于每颗卫星在时间窗口内的拟合残差进行周跳的探测。上述两种方法中，前者利用了卫星之间的相关性，但待估参数较多，包含基线解和周跳，导致模型强度较低，后者方法中每次仅对单颗卫星进行周跳探测，模型强度较高，但忽略了卫星之间的相关性。为解决上述两种算法的不足，本发明充分利用了上述两种方法的优点，提出了一种增强的基于几何的周跳探测方法，该方法既顾及了卫星之间的相关性，又增强了模型强度，使周跳探测结果更可靠。

传统的粗差探测与处理的方法主要包括贝叶斯估计，DIA，方差分量估计，接收机自主完整性监控等。其中DIA和IGG模型的思想都是根据观测值残差进行假设检验，然后调整观测值的权重矩阵，从而减少误差较大的观测值对定位解的影响。方差分量估计的理论也已用于GNSS定位中的质量控制算法，该方法通过调整所有观测值的等效权重，降低了观测误差对定位解的影响。但是上述的方法中都没有顾及残差之间的相关性和伪距观测值对GNSS定位的影响。

发明内容

针对背景技术问题，本发明提出一种增强的基于几何的方法进行周跳探测，然后在粗差处理的过程中同时考虑卫星的几何分布和残差的相关性，克服了现有方法的局限性，使算法具有更高的准确性、稳定性及可用性。

本发明一种低成本GNSS终端数据异常处理的方法，使用该方法能够提高卫星定位导航领域中低成本GNSS终端在精密定位中的精度和可靠性。为了达到上述目的，本发明提供了一种低成本GNSS终端数据异常处理的方法，包括：

步骤L1：获取当前观测对象第i+n个历元的GNSS观测数据，根据所述对当前历元的GNSS观测数据构建双差观测方程，同时选取长度为n的历史时间窗口，判断所述观测对象的当前累积观测历元数是否小于n，其中，n在5≤n≤15范围内取值，i≥1，n及i均为正整数；

若是，进入步骤L2；

若否，进入步骤L3；

步骤L2：根据步骤L1所述双差观测方程，构建三差观测方程，获取周跳参数的浮点解，进行整数周跳固定；

若成功，进入步骤L4；

若失败，重置所有卫星的模糊度参数，进入步骤L4；

步骤L3：根据步骤L1所述历史时间窗口，首先对卫星采用多项式拟合法获取拟合残差超过阈值的卫星集，然后构建三差观测方程估计超过阈值的卫星集的周跳参数浮点解，进行整数周跳固定；

若成功，进入步骤L4；

若失败，重置所有卫星的模糊度参数，进入步骤L4；

步骤L4：对当前历元双差观测方程进行卡尔曼滤波解算，获取位置参数浮点解和相应的观测值残差；

步骤L5：根据步骤L4对所述位置参数浮点解的残差进行残差检验，同时顾及卫星的几何结构和残差之间相关性，对当前历元所有卫星的伪距和相位的残差进行处理。

若通过检验，进入步骤L6；

若没通过检验，进入步骤L4；

步骤L6：根据步骤L4所述输出位置参数浮点解；

可选的，通过LAMBDA方法进行整数模糊度固定：

若成功，则输出位置参数的固定解；

若失败，则直接输出位置参数浮点解。

可选的，在上述一种低成本GNSS终端数据异常处理的方法中，所述步骤L1还包括：

获取所述当前观测对象与基准站的实时低成本GNSS终端观测数据；

对所述实时低成本GNSS终端观测数据进行数据预处理操作，包括：观测对象与基准站的SPP定位、卫星数据的截止高度角设置、对流层和电离层改正、卫星端和接收机端的天线相位中心偏差和天线相位中心变化的改正；

构建所述的相位与伪距的双差观测方程。

可选的，在上述一种低成本GNSS终端数据异常处理的方法中，所述步骤L2还包括：

根据构建的相位与伪距双差观测方程获取三差观测方程，并将所述的三差观测方程进行线性化的处理；联立线性化的伪距与相位的三差观测方程，获取所述的周跳参数浮点解；

根据所述的周跳参数浮点解进行周跳判别。

可选的，在上述一种低成本GNSS终端数据异常处理的方法中，所述步骤L3还包括：

对历史时间窗口内每颗卫星的观测值序列采用多项式拟合法获取拟合残差，收集拟合残差超过阈值的卫星集；

构建三差观测方程估计拟合残差超过阈值的卫星集的周跳参数浮点解，进而进行周跳判别。

可选的，在上述一种低成本GNSS终端数据异常处理的方法中，所述步骤L4还包括：

通过卡尔曼滤波方法获取所述位置参数浮点解和相应的观测值残差。

可选的，在上述一种低成本GNSS终端数据异常处理的方法中，所述步骤L5还包括：

根据所述位置参数浮点解的观测值残差构建整体检验统计量；

若未通过，则对每颗卫星的伪距和相位观测值分别构建w统计量；

对伪距观测值：分析观测值之间的相关性，若未通过检验，则根据卫星的几何构型DOP值判断是否剔除；

对于相位观测值：分析观测值之间的相关性，若未通过检验，对相位观测值进行重置模糊度。

可选的，在上述一种低成本GNSS终端数据异常处理的方法中，所述步骤L6还包括：

根据所述输出观测对象位置参数的卡尔曼滤波浮点解，通过LAMBDA方法进行整数模糊度固定：

若固定成功，则输出位置参数的固定解；

若固定失败，则输出位置参数的浮点解。

综上所述，本发明提出一种增强的基于几何的方法进行周跳探测，然后在粗差处理的过程中同时考虑卫星的几何分布和残差的相关性，克服了现有方法的局限性，使算法具有更高的准确性、稳定性及可用性。

本发明针对低成本GNSS终端卫星数据特点设计，适用于不同测量模式；适用于单频、双频和三频的GNSS数据异常处理；适用于不同卫星系统单独处理和组合应用。

具体的，与现有技术相比，本发明具有以下优点：

在周跳探测方面：提出了一种增强的基于几何的周跳探测方法，即首先采用多项式拟合法得到残差超过阈值的卫星集，然后对上述卫星集采用三差法进行周跳探测。该方法一方面有效的利用了多项式拟合法卫星之间不相关的优势，且有效的解决了三差法模型强度较弱的问题，增加了三差模型的多余观测值数量，进而增强了模型强度。

在粗差探测与剔除方面：本发明在粗差探测与处理的过程中同时考虑卫星的几何分布和残差的相关性，有效的解决了现有方法出现的迭代计算异常、由于错误的粗差剔除导致的解算异常等问题，充分挖掘当前历元可用的观测数据，增强了粗差探测与剔除的可靠性和可用性。

本发明考虑了低成本终端GNSS数据的特点，当观测条件恶劣，遮挡较多，可用卫星较少时亦具有较好的稳定性及定位精度。

附图说明

图1为本发明一优选实施例中的低成本GNSS终端数据异常处理的方法流程示意图；

图2为图1中步骤L1的具体流程示意图；

图3为图1中步骤L3的具体流程示意图；

图4为图1中步骤L5的具体流程示意图.

具体实施方式

下面将结合示意图对本发明的具体实施方式进行更详细的描述。根据下列描述和权利要求书，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。

参考图1，本发明一优选实施例中，一种低成本GNSS终端数据异常处理的方法包括：

步骤L1：获取当前观测对象第i+n个历元的GNSS观测数据，根据所述当前历元的GNSS观测数据构建双差观测方程，同时选取长度为n的历史时间窗口，判断所述观测对象的当前累积观测历元数是否小于n，其中，n在5≤n≤15范围内取值，i≥1，n及i均为正整数；(本领域常规技术)

具体的，参考图2，步骤L1包括(步骤L1为本领域常规技术)：

步骤L1-1：获取所述当前观测对象与基准站的实时低成本GNSS终端观测数据；

步骤L1-2：对所述实时低成本GNSS终端观测数据进行数据预处理操作。

数据预处理包括但不限于观测对象与基准站的SPP定位、卫星数据的截止高度角设置、对流层和电离层改正、卫星端和接收机端的天线相位中心偏差和天线相位中心变化的改正，本发明对此不做任何限制。

优选的，采用的高度角定权公式为：

其中，下标i表示第i颗卫星，θ表示其高度角，σ₀是验前单位权中误差，σ是当前观测值的验前标准差。

步骤L1-3：构建所述的相位与伪距的双差观测方程。

所述双差观测方程如下：

其中，

表示差分算子。p，φ分别为伪距和相位观测值，ρ为卫地距，c为光速，λ为载波波长，N为整周模糊度，I为双差电离层延迟，T为对流层延迟残差，ε为随机噪声。在短基线的数据处理过程中，卫星端和接收机端的钟差以及硬件偏差都被消除，电离层和对流层延迟也被大幅度的削弱。

步骤L1-4：选取长度为n的历史时间窗口，判断所述观测对象的当前累积观测历元数是否小于n，其中，n在5≤n≤15范围内取值，i≥1，n及i均为正整数；

若是，进入步骤L2；

若否，进入步骤L3。

步骤L2：根据公式(2)和(3)，构建三差观测方程，获取周跳参数浮点解。

具体的，步骤L2包括：

步骤L2-1：获取三差观测方程。

根据公式(2)和(3)形成三差观测方程为：

其中，t表示第t个历元。由于整周模糊度参数可以看作一段时间内的不变量，因而一旦发生周跳，相应的三差观测值将发生跳变。三差法利用这一特性进行周跳的探测。

步骤L2-2：将式(4)及(5)线性化，即将所述三差观测方程线性化为：

其中，

为方向余弦；δX、δY以及δZ为坐标改正数，常数项

为残差。

步骤L2-3：联合线性化后相位与伪距的三差观测方程，并写成矩阵形式，将浮点周跳看与三差基线一同估计为：

其中，

和

分别表示位置参数和周跳参数，A和B为系数矩阵，Q_l表示观测值的协方差阵。

优选的，本发明使用最小二乘法求解，本发明对此不作任何限制，其法方程为：

进一步可求得周跳参数浮点解为：

可选的，步骤L2还包括：L24：根据所述周跳参数浮点解，通过LAMBDA方法对周跳进行固定：

若固定成功，则输出所述整数周跳；

若固定失败，则周跳探测失败。

步骤L3：首先获取所述观测对象在第i、i+1、...、i+n-2以及第i+n-1历元共n个历元的卫星观测值。然后对每颗卫星分别采用多项式拟合法获取残差超过阈值的卫星集，然后构建三差观测方程估计超过阈值的卫星集的周跳参数浮点解，进而进行整数周跳固定。

具体的，参考图3，步骤L3包括：

步骤L3-1：对每颗卫星采用多项式拟合法获取残差超过阈值的卫星集。

多项式拟合法探测周跳的原理是采用当前历元之前的观测数据对相位观测值进行拟合，预测当前历元的相位观测值，通过与当前历元的实际相位观测值比较判断卫星是否发生周跳。对指定的卫星s，第t个历元的相位观测值可以表达为：

其中，E表示期望算子。通过窗口内n(n>m+1)个历元的观测数据对观测值进行拟合。

E(φ^s)＝Aa (13)，

其中，

a＝[a₁，a₂，…，a_m]^T.

优选的，本发明使用最小二乘法求解，本发明对此不作任何限制，其多项式系数为：

进一步可求得相位观测值残差为：

通过判断残差的大小确认观测值是否发生周跳：

其中，κ为正因子，

根据公式(17)对所有的观测卫星进行检验，进而获得残差超过阈值的卫星数目的集合。

步骤L3-2：根据公式(6)构建三差观测方程估计超过阈值的卫星集的周跳参数浮点解。

根据公式(17)，对残差未超限的卫星伪距或相位观测值构建三差观测方程为：

其中，k表示未发生周跳的卫星号。

对残差超限的卫星伪距或相位观测值构建三差观测方程为：

其中，p表示发生周跳的卫星号。

联立相位与伪距三差观测方程，并将线性化后的三差观测方程写成矩阵形式，将浮点周跳作为未知参数与三差基线一同求解：

其中，

和

分别表示位置参数和周跳参数，A和B_p为系数矩阵。

优选的，本发明使用最小二乘法求解，本发明对此不作任何限制，可求得周跳参数浮点解：

可选的，步骤L3还包括：L33：根据所述周跳参数浮点解，通过LAMBDA方法进行整数周跳固定：

若固定成功，则输出所述整数周跳；

若固定失败，则周跳探测失败。

步骤L4：根据双差观测方程(2)和(3)，将第i个历元的双差观测方程写成矩阵形式并进行卡尔曼滤波解算，获取位置参数浮点解dx和位置参数浮点解的残差V。

Q_vv＝Q-B(B^TPB)^-1B^T (26)，

其中，dx包括观测对象的位置参数和模糊度参数；Q_vv表示观测值残差V的方差协方差矩阵。

步骤L5：根据公式(25)和(26)，对位置参数浮点解的残差进行残差检验，同时顾及卫星的几何结构和残差之间相关性，对当前历元所有卫星的伪距和相位的残差进行处理。

具体的，参考图4，步骤L5包括：

步骤L5-1：根据公式(25)和(26)的观测值残差和对应的方差协方差矩阵构造伪距或相位观测值的统计检验量。

其中，i表示第i颗卫星，c_i＝[0,…,0,1，0，…，0]^T表示第i个位置为1，其他位置为0.

步骤L5-2：对伪距和相位观测值的统计检验量w_i进行阈值判断，同时考虑卫星的几何构型和残差之间的相关性。

对伪距和相位观测值来说，判断卫星p残差统计量是否满足：w_p＜w₀.其中w₀表示正态分布95％的置信区间的临界值。

(a)如果卫星p的伪距和相位残差统计量w_p超过阈值，首先判断卫星p和卫星q统计量之间的相关性：

(b)如果卫星p和卫星q伪距和相位统计量之间的相关性ρ_pq>ρ₀，则对两颗卫星的伪距观测值进行降权或剔除处理，对两颗卫星的相位观测值做剔除处理。其中ρ₀表示95％的置信区间的临界值。

如果卫星p和卫星q伪距和相位统计量之间的相关性ρ_pq＜ρ₀，则对卫星p的伪距观测值进行降权或剔除处理。对卫星p的相位观测值做剔除处理。

步骤L5-3：对伪距观测值，计算剔除卫星后的PDOP值。

如果PDOP_(p，q)>PDOP_i,那么对伪距观测值做降权处理。

如果PDOP_(p，q)＜PDOP_i,那么对伪距观测值做剔除处理。

采用等价权的方式对超过阈值的观测值进行处理。

其中，

表示等价权。p_ij表示P中第i行、第j列的元素。γ_ij表示自适应降权因子。

其中，k₀和k₁为常数。

步骤L6：根据公式(24)输出位置参数浮点解。

可选的，对模糊度参数通过LAMBDA方法进行整数模糊度固定：

若固定成功，则更新位置参数浮点解；

若固定失败，则直接输出位置参数浮点解。

综上所述，本发明提出一种增强的基于几何的方法进行周跳探测，然后在粗差处理的过程中同时考虑卫星的几何分布和残差的相关性，克服了现有方法的局限性，使算法具有更高的准确性、稳定性及可用性。

具体的，与现有技术相比，本发明具有以下优点：

在周跳探测方面：提出了一种增强的基于几何的周跳探测方法，即首先采用多项式拟合法得到残差超过阈值的卫星集，然后对上述卫星集采用三差法进行周跳探测。该方法一方面有效的利用了多项式拟合法卫星之间不相关的优势，且有效的解决了三差法模型强度较弱的问题，增加了三差模型的多余观测值数量，进而增强了模型强度。

在粗差探测与剔除方面：本发明在粗差探测与处理的过程中同时考虑卫星的几何分布和残差的相关性，有效的解决了现有方法出现的迭代计算异常、由于错误的粗差剔除导致的解算异常等问题，充分挖掘当前历元可用的观测数据，增强了粗差探测与剔除的可靠性和可用性。

本发明考虑了低成本终端GNSS数据的特点，当观测条件恶劣，遮挡较多，可用卫星较少时具有更高的稳定性及解算精度。

上述仅为本发明的优选实施例而已，并不对本发明起到任何限制作用。任何所属技术领域的技术人员，在不脱离本发明的技术方案的范围内，对本发明揭露的技术方案和技术内容做任何形式的等同替换或修改等变动，均属未脱离本发明的技术方案的内容，仍属于本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种低成本GNSS终端数据异常处理的方法，其特征在于，包括：

步骤L1：获取当前观测对象第i+n个历元的GNSS观测数据，根据所述对当前历元的GNSS观测数据构建双差观测方程，同时选取长度为n的历史时间窗口，判断所述观测对象的当前累积观测历元数是否小于n，其中，n在5≤n≤15范围内取值，i≥1，n及i均为正整数；

步骤L1-1：获取所述当前观测对象与基准站的实时低成本GNSS终端观测数据；

步骤L1-2：对所述实时低成本GNSS终端观测数据进行数据预处理操作；

数据预处理包括观测对象与基准站的SPP定位、卫星数据的截止高度角设置、对流层和电离层改正、卫星端和接收机端的天线相位中心偏差和天线相位中心变化的改正；

步骤L1-3：构建所述的相位与伪距的双差观测方程；

所述双差观测方程如下：

其中，

表示差分算子；p，φ分别为伪距和相位观测值，ρ为卫地距，λ为载波波长，N为整周模糊度，I为双差电离层延迟，T为对流层延迟残差，ε为随机噪声；在短基线的数据处理过程中，卫星端和接收机端的钟差以及硬件偏差都被消除，电离层和对流层延迟也被大幅度的削弱；

若是，进入步骤L2；

若否，进入步骤L3；

步骤L2：根据步骤L1所述双差观测方程，构建三差观测方程，获取周跳参数的浮点解，进行整数周跳固定；

若成功，进入步骤L4；

若失败，重置所有卫星的模糊度参数，进入步骤L4；

步骤L3：根据步骤L1所述历史时间窗口，首先对卫星采用多项式拟合法获取拟合残差超过阈值的卫星集，然后构建三差观测方程估计超过阈值的卫星集的周跳参数浮点解，进行整数周跳固定；

若成功，进入步骤L4；

若失败，重置所有卫星的模糊度参数，进入步骤L4；

步骤L4：对当前历元双差观测方程进行卡尔曼滤波解算，获取位置参数浮点解和相应的观测值残差；

步骤L5：根据步骤L4对所述位置参数浮点解的观测值残差进行残差检验，同时顾及卫星的几何结构和残差之间相关性，对当前历元所有卫星的伪距和相位的残差进行处理；

步骤L5：根据公式(25)和(26)，对位置参数浮点解的残差进行残差检验，同时顾及卫星的几何结构和残差之间相关性，对当前历元所有卫星的伪距和相位的残差进行处理；

Q_vv＝Q-B(B^TPB)^-1B^T (26)，

步骤L5包括：

步骤L5-1：根据公式(25)和(26)的观测值残差和对应的方差协方差矩阵构造伪距或相位观测值的统计检验量；

其中，i表示第i颗卫星，c_i＝[0,…,0,1,0,…,0]^T表示第i个位置为1，其他位置为0；

步骤L5-2：对伪距和相位观测值的统计检验量w_i进行阈值判断，同时考虑卫星的几何构型和残差之间的相关性；

对伪距和相位观测值来说，判断卫星p残差统计量是否满足：w_p<w₀，其中w₀表示正态分布95％的置信区间的临界值；

(a)如果卫星p的伪距和相位残差统计量w_p超过阈值，首先判断卫星p和卫星q统计量之间的相关性：

(b)如果卫星p和卫星q伪距和相位统计量之间的相关性ρ_pq>ρ₀，则对两颗卫星的伪距观测值进行降权或剔除处理，对两颗卫星的相位观测值做剔除处理；其中ρ₀表示95％的置信区间的临界值；

如果卫星p和卫星q伪距和相位统计量之间的相关性ρ_pq<ρ₀，则对卫星p的伪距观测值进行降权或剔除处理；对卫星p的相位观测值做剔除处理；

步骤L5-3：对伪距观测值，计算剔除卫星后的PDOP值；

如果PDOP_(p,q)>PDOP_i,那么对伪距观测值做降权处理；

如果PDOP_(p,q)<PDOP_i,那么对伪距观测值做剔除处理；

采用等价权的方式对超过阈值的观测值进行处理；

其中，

表示等价权；p_ij表示P中第i行、第j列的元素；γ_ij表示自适应降权因子；

其中，k₀和k₁为常数；

若通过检验，进入步骤L6；

若没通过检验，进入步骤L4；

步骤L6：根据步骤L4所述输出位置参数浮点解；

通过LAMBDA方法进行整数模糊度固定：

若成功，则输出位置参数的固定解；

若失败，则直接输出位置参数浮点解。

2.如权利要求1所述的一种低成本GNSS终端数据异常处理的方法，其特征在于，所述步骤L2包括：

根据构建的相位与伪距双差观测方程获取三差观测方程，并将所述的三差观测方程进行线性化的处理；联立线性化的伪距与相位的三差观测方程，获取所述的周跳参数浮点解；

根据所述的周跳参数浮点解进行周跳判别。

3.如权利要求1所述的一种低成本GNSS终端数据异常处理的方法，其特征在于，所述步骤L3包括：

对历史时间窗口内每颗卫星的观测值序列采用多项式拟合法获取拟合残差，收集拟合残差超过阈值的卫星集；

构建三差观测方程估计拟合残差超过阈值的卫星集的周跳参数浮点解，进而进行周跳判别。

4.如权利要求1所述的一种低成本GNSS终端数据异常处理的方法，其特征在于，所述步骤L4包括：

通过卡尔曼滤波方法获取所述位置参数浮点解和相应的观测值残差。

5.如权利要求1所述的一种低成本GNSS终端数据异常处理的方法，其特征在于，所述步骤L5包括：

根据所述位置参数浮点解的观测值残差构建整体检验统计量；

若未通过，则对每颗卫星的伪距和相位观测值分别构建w统计量；

对伪距观测值：分析观测值之间的相关性，若未通过检验，则根据卫星的几何构型DOP值判断是否剔除；

对于相位观测值：分析观测值之间的相关性，若未通过检验，对相位观测值进行重置模糊度。

6.如权利要求1所述的一种低成本GNSS终端数据异常处理的方法，其特征在于，所述步骤L6还包括：

根据所述输出观测对象位置参数的卡尔曼滤波浮点解，通过LAMBDA方法进行整数模糊度固定：

若固定成功，则输出位置参数的固定解；

若固定失败，则输出位置参数的浮点解。

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