CN113156477B - 一种基于Android智能手机的高精度RTK定位方法 - Google Patents

一种基于Android智能手机的高精度RTK定位方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于Android智能手机的高精度RTK定位方法，利用Android智能手机以及测地型接收机，对GNSS观测数据进行同步采集；利用零基线对Android智能手机的加权参数进行评估，依据搭载的不同导航芯片对Android智能手机择优选取随机模型；对能够提供原始标准差ROSTD的智能手机，采用基于ROSTD的加权模式；对于无法提供ROSTD的智能手机，采用高度角加权模式；利用零短基线探测Android智能手机双差模糊度的整周特性，并采用拟合方法修复载波相位观测值；利用随机模型和修复后的载波相位观测值，构建RTK定位模型并解算，从而提高RTK定位精度。

Description

一种基于Android智能手机的高精度RTK定位方法
技术领域
本发明属于高精度RTK定位技术领域，具体涉及一种基于Android智能手机的高精度RTK定位方法。
背景技术
随着大众位置服务需求的增长以及低成本导航芯片的快速发展，高精度智能手机定位备受关注。但由于硬件条件的限制，表征信号强度的智能手机观测值载噪比(C/N0)相对于测地型接收机低7.5-10dB-Hz，且在类似的观测条件下，智能手机的伪距观测值噪声比测地型接收机要高出一个数量级。不同于伪距观测值，智能手机载波相位观测值的观测噪声仅为测地型接收机的三倍达到0.04周。虽然智能手机载波相位观测值的观测精度高，但基于手机的RTK定位受限于其载波相位观测值没有整数特性，这对模糊度固定产生了很大的阻碍。在这样的技术条件下，目前基于智能手机导航定位的应用大多局限于伪距单点定位。
若要改善智能手机定位精度，主要靠两个方面，一是选取合适的定位模型包括随机模型，二是合理利用具有高精度定位潜力的载波相位观测值。针对于定位模型，双差模型由于其消除了卫星端和接收机端的公共误差而被广泛使用，同时测地型接收机与智能手机进行双差可更好地凸显智能手机各项观测值特性。在随机模型选取上，由于手机内部低成本硬件的特点，其数据质量对卫星高度角的依赖性表现的并没有那么明显，这意味着传统的高度角加权模型可能不再适用于智能手机。针对于载波相位观测值，目前智能手机已经可以支持接收连续的载波相位观测值，若要实现高精度定位，载波相位观测值的整周模糊度解算是必不可少的，但整周模糊度解算的前提是其具有整数特性，目前的智能手机模糊度并不具有整周特性，严重阻碍了高精度定位的发展。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：提供一种基于Android智能手机的高精度RTK定位方法，提高手机定位的精度。
本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为：一种基于Android智能手机的高精度RTK定位方法，本方法包括以下步骤：
S1、GNSS观测数据同步采集：
利用Android智能手机以及测地型接收机，对GNSS观测数据进行同步采集；其中，GNSS观测数据是指全球卫星导航系统GNSS或区域卫星导航系统RNSS发射的数据，数据包括码、相位、多普勒观测值以及信号强度C/N0；
S2、利用零基线对Android智能手机的加权参数进行评估，依据搭载的不同导航芯片对Android智能手机择优选取随机模型；
其中，对能够提供原始标准差ROSTD的智能手机，采用基于ROSTD的加权模式；对于无法提供ROSTD的智能手机，采用高度角加权模式；
S3、利用零短基线探测Android智能手机双差模糊度的整周特性，并采用拟合方法修复载波相位观测值；
S4、利用S2的随机模型和S3修复后的载波相位观测值，构建RTK定位模型并解算。
按上述方法，所述的S1具体为：利用Android智能手机和测地型接收机作为硬件平台，利用信号增益器连接测地型天线和Android智能手机，从而增强智能手机观测数据信号强度，同时与测地型接收机构成零短基线同步采集所述的GNSS数据。
按上述方法，Android智能手机和测地型接收机的采样率均为1秒。
按上述方法，所述的全球卫星导航系统GNSS为北斗卫星导航BDS系统或GPS系统，区域卫星导航系统为QZSS系统。
按上述方法，所述的高度角加权模式具体为：卫星i的基于高度角加权观测值的先验标准差
Figure BDA0003022663330000021
表示为：
Figure BDA0003022663330000022
其中，σ0表示天顶方向的观测值标准差，E表示卫星高度角。
基于所述的先验标准差得出基于高度角加权GNSS单点定位随机模型Qel：
Figure BDA0003022663330000023
式中，
Figure BDA0003022663330000024
至
Figure BDA0003022663330000025
表示卫星1至卫星n的基于高度角加权观测值的先验标准差。
按上述方法，所述的基于ROSTD的加权模式具体为：卫星i的观测值标准差
Figure BDA0003022663330000031
计算方法为：
Figure BDA0003022663330000032
其中，ReceivedSvTimeUncertaintyNanos为智能手机原始数据文件中所包含的特定参数，由能够提供ROSTD的智能手机的导航芯片提供，c表示光速；
基于观测值标准差得出基于ROSTD加权GNSS单点定位随机模型QROSTD：
Figure BDA0003022663330000033
用j和q分别表示参考卫星与参考站，参考卫星选取高度角最高的卫星，参考站选取测地型接收机；利用误差传播率得到卫星i、参考卫星j和智能手机s、测地型接收机q间的RTK双差观测值随机模型：
Figure BDA0003022663330000034
其中，
Figure BDA0003022663330000035
按上述方法，所述的S3具体为：
提取智能手机载波相位观测值的双差残差小数部分：
Figure BDA0003022663330000036
其中，[·]表示取整算子，
Figure BDA0003022663330000037
分别表示卫星i、参考卫星j和智能手机s、测地型接收机q间的双差载波观测值，双差站星距以及双差模糊度；λ表示载波相位信号波长；ε和εf分别为双差载波相位观测值噪声和双差载波相位观测值小数部分噪声与未建模误差；
利用最小二乘线性拟合法拟合其漂移特性；
最小二乘线性拟合的条件为拟合直线序列与其对应的实测值间的差值平方和最小，即：
Figure BDA0003022663330000041
其中，n为观测时间序列的所有历元数，Φf,i表示i历元处载波相位观测值双差残差小数部分实测值，
Figure BDA0003022663330000042
表示i历元处的线性拟合值；
线性拟合后，将实测值减去相应的线性拟合值得到载波相位修正参数，从而修正载波相位观测值：
Figure BDA0003022663330000043
从而使得修正后的载波相位观测值具备整数特性。
按上述方法，所述的S4具体为：
GNSS观测数据的原始观测方程表示为：
Figure BDA0003022663330000044
其中，
Figure BDA0003022663330000045
和
Figure BDA0003022663330000046
表示卫星i与接收机之间的载波和伪距观测值，接收机包括测地型接收机和智能手机；
Figure BDA0003022663330000047
为站星距，即智能手机或测地型接收机与卫星i之间的距离；λ，
Figure BDA0003022663330000048
分别为载波相位波长及模糊度；ti和ts分别为卫星钟差和接收机钟差；
Figure BDA0003022663330000049
分别为对流层延迟和电离层延迟；此外，
Figure BDA00030226633300000410
为多路径误差，
Figure BDA00030226633300000411
分别表示观测值噪声以及未建模误差；
由此推导的基于双差GNSS观测数据的观测方程表示为：
Figure BDA00030226633300000412
其中，用j和q分别表示参考卫星与参考站，参考卫星选取高度角最高的卫星，参考站选取测地型接收机；短基线处理中大气延迟
Figure BDA00030226633300000413
设置为0；
由双差GNSS观测数据的观测方程推导得出线性化方程，并将双差载波观测值替换为S3中所述修复后的载波相位观测值为：
Figure BDA0003022663330000051
其中，X与
Figure BDA0003022663330000052
为待求参数，下面将待求参数的系数矩阵统一用H表示，
Figure BDA0003022663330000053
为由站近似坐标计算得到的双差站星距；
基于双差GNSS观测数据的观测方程线性化方程以及S2所述随机模型得出的智能手机RTK位置解为：
Figure BDA0003022663330000054
其中，x0为单点定位得出的近似坐标，H为待求参数系数矩阵，
Figure BDA0003022663330000055
为S2中推导的RTK随机模型所对应的观测值方差协方差阵，L为双差观测值与由站近似坐标得出的双差站星距间的残差。
本发明的有益效果为：本发明基于智能手机观测值，通过观测值评估的方法验证基于智能手机内部提供的特定参数所构建的ROSTD加权模型的合理性，为智能手机选取更为合适的随机模型；此外，通过提取载波相位双差残差的方法验证智能手机载波相位观测值的整周特性，通过拟合方法修复载波相位观测值，并结合载波相位观测值特性证实模糊度固定的可行性，在此基础上实现高精度RTK定位。
附图说明
图1是本发明实施例一的方法流程图。
图2是本发明实施例二中数据采集设备配置图。
图3是本发明实施例二中智能手机所采集相位减伪距组合观测值(L-C)、ROSTD、信号强度以及高度角间的相互关系图。
图4是本发明实施例二中所有观测卫星伪距双差组合观测值与ROSTD的关系图。
图5是本发明实施例二中基于ROSTD加权与基于传统高度角加权单点定位性能对比图。
图6是本发明实施例二中智能手机载波相位观测值双差残差小数部分时间序列图。
图7是发明实施例二中智能手机载波相位观测值恢复前后其双差残差小数部分对比图。
图8是发明实施例二中某日智能手机基于修复后载波相位观测值的RTK性能图。
图9是发明实施例二中又一日智能手机基于修复后载波相位观测值的RTK性能图。
图10是发明实施例三中短基线测试场景图。
图11是发明实施例三中智能手机载波相位观测值恢复前后其双差残差小数部分对比图。
图12是发明实施例三中智能手机基于修复后载波相位观测值的RTK性能图。
图中：1-智能手机，2-测地型接收机，3-第一测地型天线，4-第二测地型天线，5-开阔场地，6-建筑物。
具体实施方式
下面结合具体实例和附图对本发明做进一步说明。
实施例一：
如图1所示，本实施例提供一种基于Android智能手机的高精度RTK定位方法，包括以下步骤：
S1、GNSS观测数据同步采集：
利用Android智能手机以及测地型接收机，对GNSS观测数据进行同步采集；其中，GNSS观测数据是指全球卫星导航系统GNSS或区域卫星导航系统RNSS发射的数据，数据包括码、相位、多普勒观测值以及信号强度C/N0。
具体的，利用Android智能手机和测地型接收机作为硬件平台，利用信号增益器连接测地型天线和Android智能手机，从而增强智能手机观测数据信号强度，同时与测地型接收机构成零短基线同步采集所述的GNSS数据。采样率均为1秒。
本发明中所使用的全球卫星导航系统包括中国的北斗卫星导航BDS系统、美国的GPS系统，区域卫星导航系统包括日本的QZSS系统。目前Android智能手机所支持的导航信号大多为单频信号(少数卫星可支持双频信号)，因此参与解算的数据均为单频数据，具体包括BDS B1/GPS L1/QZSS L1频段。
S2、利用零基线对Android智能手机的加权参数进行评估，依据搭载的不同导航芯片对Android智能手机择优选取随机模型；其中，对能够提供原始标准差ROSTD的智能手机，采用基于ROSTD的加权模式；对于无法提供ROSTD的智能手机，采用高度角加权模式。
GNSS定位传统加权方式通常为高度角加权，卫星i的基于高度角加权观测值的先验标准差
Figure BDA0003022663330000071
可表示为：
Figure BDA0003022663330000072
其中，σ0表示天顶方向的观测值标准差，对于伪距观测值通常取0.3，对于载波相位观测值通常取0.003，E表示卫星高度角。
基于所述的先验标准差得出基于高度角加权GNSS单点定位随机模型：
Figure BDA0003022663330000073
式中，
Figure BDA0003022663330000074
至
Figure BDA0003022663330000075
表示卫星1至卫星n的基于高度角加权观测值的先验标准差。
与测地型接收机不同的是，在搭载博通导航芯片的智能手机中可提供伪距标准差相关有效参数”ReceivedSvTimeUncertaintyNanos”，该参数可用于计算观测值标准差，卫星i的观测值标准差
Figure BDA0003022663330000076
计算方法为：
Figure BDA0003022663330000077
其中，ReceivedSvTimeUncertaintyNanos为智能手机原始数据文件中所包含的特定参数，由能够提供ROSTD的智能手机的导航芯片提供，c表示光速。
基于观测值标准差得出基于ROSTD加权GNSS单点定位随机模型QROSTD：
Figure BDA0003022663330000078
用j和q分别表示参考卫星与参考站，参考卫星选取高度角最高的卫星，参考站选取测地型接收机；利用误差传播率得到卫星i、参考卫星j和智能手机s、测地型接收机q间的RTK双差观测值随机模型：
Figure BDA0003022663330000081
其中，
Figure BDA0003022663330000082
载波相位观测值标准差与伪距观测值标准差的比值仍沿用与测地型接收机相同的1:100的比例。
为了给智能手机定位选取更可靠的随机模型，利用可表征GNSS观测数据质量的相位减伪距组合观测值及消除了大气误差的双差观测值对搭载博通芯片的智能手机的原始标准差(ROSTDs)参数进行评估。
S3、利用零短基线探测Android智能手机双差模糊度的整周特性，并采用拟合方法修复载波相位观测值。
GNSS高精度定位中模糊度固定的前提是载波相位观测值具有整数特性，通过提取智能手机载波相位观测值的双差残差小数部分可以判断智能手机双差模糊度的整数特性，智能手机载波相位观测值双差残差小数部分计算方法为：
Figure BDA0003022663330000083
其中，[·]表示取整算子，
Figure BDA0003022663330000084
分别表示卫星i、参考卫星j和智能手机s、测地型接收机q间的双差载波观测值，双差站星距以及双差模糊度；λ表示载波相位信号波长；ε和εf分别为双差载波相位观测值噪声和双差载波相位观测值小数部分噪声与未建模误差。
基于智能手机与测地型接收机所构成的零短基线探测出智能手机载波相位观测值均不具有整数特性。经测试，发现部分智能手机双差模糊度残差的小数部分有线性漂移趋势，即具有模糊度固定的潜力。利用最小二乘线性拟合法拟合其漂移特性。最小二乘线性拟合的条件为拟合直线序列与其对应的实测值间的差值平方和最小，即：
Figure BDA0003022663330000085
其中，n为观测时间序列的所有历元数，Φf,i表示i历元处载波相位观测值双差残差小数部分实测值，
Figure BDA0003022663330000091
表示i历元处的线性拟合值。
经过线性拟合后，将实测值减去相应的线性拟合值得到载波相位修正参数，从而修正载波相位观测值：
Figure BDA0003022663330000092
通过这样的操作，修正后的载波相位观测值就具有了整数特性(小数部分具有零均值特性)。
S4、利用S2的随机模型和S3修复后的载波相位观测值，构建RTK定位模型并解算。
GNSS观测数据的原始观测方程可表示为：
Figure BDA0003022663330000093
其中，
Figure BDA0003022663330000094
和
Figure BDA0003022663330000095
表示卫星i与接收机之间的载波和伪距观测值，接收机包括测地型接收机和智能手机；
Figure BDA0003022663330000096
为站星距，即智能手机或测地型接收机与卫星i之间的距离；λ，
Figure BDA0003022663330000097
分别为载波相位波长及模糊度；ti和ts分别为卫星钟差和接收机钟差；
Figure BDA0003022663330000098
分别为对流层延迟和电离层延迟；此外，
Figure BDA0003022663330000099
为多路径误差，
Figure BDA00030226633300000910
分别表示观测值噪声以及未建模误差。
由此推导的基于双差GNSS观测数据的观测方程可表示为：
Figure BDA00030226633300000911
其中，q和j分别表示参考星与参考站，参考星选取高度角最高的卫星，参考站选取测地型接收机。在本发明中的智能手机与测地型接收机所构成的零短基线场景中，双差模型中的大气延迟
Figure BDA00030226633300000912
可基本消除，不予考虑。
由双差GNSS观测数据的观测方程推导得出线性化方程，并将双差载波观测值替换为S3中所述修复后的载波相位观测值为：
Figure BDA0003022663330000101
其中，X与
Figure BDA0003022663330000102
为待求参数，下面将待求参数的系数矩阵统一用H表示，
Figure BDA0003022663330000103
为由站近似坐标计算得到的双差站星距；
基于双差GNSS观测数据的观测方程线性化方程以及S2所述随机模型得出的智能手机RTK位置解为：
Figure BDA0003022663330000104
其中，x0为单点定位得出的近似坐标，H为待求参数系数矩阵，
Figure BDA0003022663330000105
为S2中推导的RTK随机模型所对应的观测值方差协方差阵，L为双差观测值与由站近似坐标得出的双差站星距间的残差。
解算处理中，关于随机模型选择：对于测地型接收机采用传统高度角加权模式，对于搭载博通导航芯片智能手机采用基于ROSTD(由Android应用程序接口提供)的加权模式，对于国内华为自研发导航芯片(无法提供有效ROSTD)采用传统高度角加权模式。载波相位观测值采用C步骤中的修复方法进行处理后参与解算。
实施例二：
本实施例的原理和方法与实施例一基本相同。其不同之处在于：参见图2使用目前市场上常见的搭载不同导航芯片的四部智能手机(Huawei P40/Xiaomi8/Huawei Mate 30/Honor V30)与测地型GNSS接收机连接至同一测地型天线构成零基线，同步采集导航卫星GNSS观测数据，采样率为1s，采样日期为2020年8月2日与8月3日。对于本发明中所提到的ROSTD参数，仅搭载博通导航芯片的Xiaomi 8可提供有效值，利用相位减伪距组合观测值(L-C)以及伪距双差组合观测值(DD)评估Xiaomi 8提供的ROSTD参数的有效性。对于使用HW系列导航芯片的手机ROSTD值基本为常数不予评估。在本发明中仅对搭载博通导航芯片手机采用ROSTD加权，其余均采用传统高度角加权。图3为Xiaomi 8中L-C观测值，观测值信号强度(C/N0)，卫星高度角与ROSTD参数的相互关系图，L-C观测值可反映伪距观测值质量，L-C越大伪距观测值质量越差。图4为Xiaomi8与测地型接收机所构成基线的伪距双差组合观测值(DD)与ROSTD的关系图，由于测地型接收机伪距观测值精度远高于智能手机，伪距双差组合观测值可反映智能手机观测值的质量，伪距双差组合观测值越大，伪距观测值质量越差。基于图3、图4可看出，搭载博通芯片智能手机所提供的ROSTD能够有效反映观测值质量，验证了基于ROSTD随机模型的合理性。图5展示了基于传统高度角加权方法与本发明中所提供的ROSTD加权方法两种单点定位性能的对比，我们可以看出，基于ROSTD加权的方法对于能提供有效ROSTD的智能手机来说可以有效提升定位性能，相比传统高度角定权方法，单点定位精度能提升75％。
图6为所测试手机在BDS/GPS/QZSS三个系统上的载波相位双差残差小数部分的时间序列，可以看出，对于Huawei P30(搭载HW1103导航芯片)的GPS L1频段与Xiaomi 8(搭载博通47755导航芯片)的BDS B1/GPS L1/QZSS L1频段而言载波相位双差残差小数部分具有线性漂移的趋势，利用本发明中所述的线性拟合方式可恢复这些频段的模糊度整周特性，从而实现模糊度的固定。图7显示了对Huawei P30和Xiaomi 8的载波相位双差残差小数部分利用本发明中线性拟合方法修复前后的时间序列，可以看出，基于智能手机与测地型接收机所构成零基线的双差模糊度已恢复整数特性。图8、图9分别为Huawei P30和Xiaomi 8利用修复后的载波相位观测值进行RTK定位测试的结果，对于基线HP30-TRIA(Huawei P30与测地型接收机构成的零基线)，其8月2日的结果为模糊度在7s时首次固定且模糊度固定成功率为98.76％，模糊度固定后相对于基准坐标其在东北天方向的定位误差(RMS)由5.6、27.3、9.4cm提高至0.1、0.1、0.3cm，其8月3日的结果为模糊度在596s时首次固定且模糊度固定成功率为48.84％，模糊度固定后相对于基准坐标其在东北天方向的定位误差(RMS)由58.8、21.7、74.5cm提高至0.1、0.1、0.2cm。类似地，对于基线XMI8-TRIA(Xiaomi 8与测地型接收机构成的零基线)，其8月2日的结果为模糊度固定成功率为100％，模糊度固定后相对于基准坐标其在东北天方向的定位误差(RMS)由8.5、16.7、24.7cm提高至0.8、0.2、1.9cm，其8月3日的结果为模糊度固定成功率为100％，模糊度固定后相对于基准坐标其在东北天方向的定位误差(RMS)由22.4、78.3、85.4cm提高至0.3、0.3、0.7cm。
实施例三：
本实施例的原理和方法与实施例一基本相同。其不同之处在于：参见图10，为了测试短基线RTK定位性能，将基站(WHTU)设置与建筑物6中的智能手机1相距882m处的开阔场地5，从而构成智能手机1与测地型接收机2的882m短基线，建筑物6上，以及测地型接收机2上，分别设有第二测地型天线4和第一测地型天线3。采样日期为2020年8月19日。图11为利用本发明中的方法修复短基线双差模糊度整周特性前后的时间序列图，可以看出本发明中的线性拟合方法在短基线情景下仍然适用。图12为基于HP30-WHTU和XMI8-WHTU基线RTK定位结果图，可以看出，本发明提出的修复方法可以大幅提升短基线模糊度固定率，对于基线HP30-WHTU，其短基线RTK结果为模糊度在276s时首次固定且模糊度固定成功率为65.92％，模糊度固定后相对于基准坐标其在东北天方向的定位误差(RMS)由31.8、15.6、45.2cm提高至0.9、0.4、0.9cm。对于基线XMI8-WHTU，其模糊度固定成功率为100％，模糊度固定后相对于基准坐标其在东北天方向的定位误差(RMS)由16.41、34.67、14.02cm提高至0.4、0.5、0.8cm。
本发明提出了一种基于Android智能手机随机模型建模及载波相位观测值修复的高精度RTK定位方法，其特点是针对智能手机构建了更为合适的随机模型，对于能提供有效ROSTD的智能手机，相比于传统高度角加权方法，单点定位能力有75％的提升。另外，使用拟合方法修复了智能手机载波相位观测值的整周特性，利用修复后的载波相位观测值，极大程度地提升了智能手机RTK定位精度以及模糊度固定能力。
以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于Android智能手机的高精度RTK定位方法，其特征在于：本方法包括以下步骤：
S1、GNSS观测数据同步采集：
利用Android智能手机以及测地型接收机，对GNSS观测数据进行同步采集；其中，GNSS观测数据是指全球卫星导航系统GNSS或区域卫星导航系统RNSS发射的数据，数据包括码、相位、多普勒观测值以及信号强度C/N0；
S2、利用零基线对Android智能手机的加权参数进行评估，依据搭载的不同导航芯片对Android智能手机择优选取随机模型；
其中，对能够提供原始标准差ROSTD的智能手机，采用基于ROSTD的加权模式；对于无法提供ROSTD的智能手机，采用高度角加权模式；
S3、利用零短基线探测Android智能手机双差模糊度的整周特性，并采用拟合方法修复载波相位观测值；
S4、利用S2的随机模型和S3修复后的载波相位观测值，构建RTK定位模型并解算；
所述的S3具体为：
提取智能手机载波相位观测值的双差残差小数部分
Figure FDA0003631320620000011
Figure FDA0003631320620000012
其中，[·]表示取整算子，
Figure FDA0003631320620000013
分别表示卫星i、参考卫星j和智能手机s、测地型接收机q间的双差载波观测值，双差站星距以及双差模糊度；λ表示载波相位信号波长；ε和εf分别为双差载波相位观测值噪声和双差载波相位观测值小数部分噪声与未建模误差；
利用最小二乘线性拟合法拟合其漂移特性；
最小二乘线性拟合的条件为拟合直线序列与其对应的实测值间的差值平方和最小，即：
Figure FDA0003631320620000014
其中，n为观测时间序列的所有历元数，Φf,i表示i历元处载波相位观测值双差残差小数部分实测值，
Figure FDA0003631320620000021
表示i历元处的线性拟合值；
线性拟合后，将实测值减去相应的线性拟合值得到载波相位修正参数，从而修正载波相位观测值
Figure FDA0003631320620000022
Figure FDA0003631320620000023
从而使得修正后的载波相位观测值具备整数特性；
所述的S4具体为：
GNSS观测数据的原始观测方程表示为：
Figure FDA0003631320620000024
其中，
Figure FDA0003631320620000025
和
Figure FDA0003631320620000026
表示卫星i与接收机之间的载波和伪距观测值，接收机包括测地型接收机和智能手机；
Figure FDA0003631320620000027
为站星距，即智能手机或测地型接收机与卫星i之间的距离；λ，
Figure FDA0003631320620000028
分别为载波相位波长及模糊度；ti和ts分别为卫星钟差和接收机钟差；
Figure FDA0003631320620000029
分别为对流层延迟和电离层延迟；此外，
Figure FDA00036313206200000210
为多路径误差，
Figure FDA00036313206200000211
分别表示观测值噪声以及未建模误差；
由此推导的基于双差GNSS观测数据的观测方程表示为：
Figure FDA00036313206200000212
其中，用j和q分别表示参考卫星与参考站，参考卫星选取高度角最高的卫星，参考站选取测地型接收机；短基线处理中大气延迟
Figure FDA00036313206200000213
设置为0；
由双差GNSS观测数据的观测方程推导得出线性化方程，并将双差载波观测值替换为S3中所述修复后的载波相位观测值为：
Figure FDA00036313206200000214
其中，X与
Figure FDA0003631320620000031
为待求参数，下面将待求参数的系数矩阵统一用H表示，
Figure FDA0003631320620000032
为由站近似坐标计算得到的双差站星距；
基于双差GNSS观测数据的观测方程线性化方程以及S2所述随机模型得出的智能手机RTK位置解为：
Figure FDA0003631320620000033
其中，x0为单点定位得出的近似坐标，H为待求参数系数矩阵，
Figure FDA0003631320620000034
为S2中推导的RTK随机模型所对应的观测值方差协方差阵，L为双差观测值与由站近似坐标得出的双差站星距间的残差。
2.根据权利要求1所述的高精度RTK定位方法，其特征在于：所述的S1具体为：利用Android智能手机和测地型接收机作为硬件平台，利用信号增益器连接测地型天线和Android智能手机，从而增强智能手机观测数据信号强度，同时与测地型接收机构成零短基线同步采集所述的GNSS数据。
3.根据权利要求2所述的高精度RTK定位方法，其特征在于：Android智能手机和测地型接收机的采样率均为1秒。
4.根据权利要求1所述的高精度RTK定位方法，其特征在于：所述的全球卫星导航系统GNSS为北斗卫星导航BDS系统或GPS系统，区域卫星导航系统为QZSS系统。
5.根据权利要求1所述的高精度RTK定位方法，其特征在于：所述的高度角加权模式具体为：卫星i的基于高度角加权观测值的先验标准差
Figure FDA0003631320620000035
表示为：
Figure FDA0003631320620000036
其中，σ0表示天顶方向的观测值标准差，E表示卫星高度角；
基于所述的先验标准差得出基于高度角加权GNSS单点定位随机模型Qel：
Figure FDA0003631320620000037
式中，
Figure FDA0003631320620000038
至
Figure FDA0003631320620000039
表示卫星1至卫星n的基于高度角加权观测值的先验标准差。
6.根据权利要求1所述的高精度RTK定位方法，其特征在于：所述的基于ROSTD的加权模式具体为：卫星i的观测值标准差
Figure FDA0003631320620000041
计算方法为：
Figure FDA0003631320620000042
其中，ReceivedSvTimeUncertaintyNanos为智能手机原始数据文件中所包含的特定参数，由能够提供ROSTD的智能手机的导航芯片提供，c表示光速；
基于观测值标准差得出基于ROSTD加权GNSS单点定位随机模型QROSTD：
Figure FDA0003631320620000043
用j和q分别表示参考卫星与参考站，参考卫星选取高度角最高的卫星，参考站选取测地型接收机；利用误差传播率得到卫星i、参考卫星j和智能手机s、测地型接收机q间的RTK双差观测值随机模型：
Figure FDA0003631320620000044
其中，
Figure FDA0003631320620000045
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