CN115079220A

CN115079220A - 一种窄巷固定模糊度的确认方法及基于gnss的定位方法

Info

Publication number: CN115079220A
Application number: CN202110276133.1A
Authority: CN
Inventors: 刘前
Original assignee: Qianxun Spatial Intelligence Inc
Current assignee: Qianxun Spatial Intelligence Inc
Priority date: 2021-03-15
Filing date: 2021-03-15
Publication date: 2022-09-20

Abstract

本申请实施例提供一种窄巷固定模糊度的确认方法及基于GNSS的定位方法，能够对搜索到的窄巷固定模糊度进行正确验证，提高窄巷固定模糊度的可靠性，进而提高定位精度。所述窄巷固定模糊度的确认方法包括：获取当前历元的窄巷固定模糊度；确定外检模糊度数据与窄巷固定模糊度之间是否符合外符合一致性，和/或，确定自检模糊度数据与窄巷固定模糊度之间是否符合内符合一致性；其中，外检模糊度数据包括当前历元的第一宽巷固定模糊度和/或上一历元的窄巷固定模糊度，自检模糊度数据包括第二宽巷固定模糊度、和/或无电离层固定模糊度，和/或窄巷固定模糊度子集；在内符合一致性和/或外符合一致性符合的情况下，确认窄巷固定模糊度正确。

Description

一种窄巷固定模糊度的确认方法及基于GNSS的定位方法

技术领域

本申请属于无线通信领域，尤其涉及一种窄巷固定模糊度的确认方法及基于全球导航卫星系统GNSS的定位方法。

背景技术

在多频多系统实时载波相位差分(Real time kinematic，RTK)定位中，窄巷模糊度解算是实现高精度定位的关键。由于观测数据的载波原始波长较短，且容易受到测量噪声、多路径以及大气残余误差等因素的影响，因此如何快速准确地搜索到双差窄巷模糊度成为RTK高精度定位的核心问题，同时，在窄巷模糊度解算中，还包括窄巷固定模糊度的确认，用以确定搜索的窄巷模糊度是否准确。

现有技术中，最小二乘模糊度降相关搜索方法(Least-squares AmbiguityDecorrelation，LAMBDA)由于其理论严密、搜索效率高等优良特点，是目前使用最为广泛的一种搜索方法。同时，窄巷固定模糊度的确认一般情况下是从假设检验的角度出发，根据不同的指标来确定搜索的窄巷模糊度是否能被接受。

在多频多系统RTK定位中，可参与固定的模糊度维数极高，如果所有模糊度数据全部使用LAMBDA搜索，其搜索效率将会大大降低，这就不仅要求硬件有足够的算力支持，同时高维模糊度搜索成功的难度也将变大，搜索成功率较低。同时由于观测量误差不符合正态分布、浮点解滤波存在偏差等客观原因，很容易导致不能准确检核窄巷固定模糊度是否正确，影响定位窄巷固定模糊度的可靠性，进而降低定位精度。

发明内容

本申请实施例提供一种窄巷固定模糊度的确认方法及基于GNSS的定位方法，能够对搜索到的窄巷固定模糊度进行正确验证，提高窄巷固定模糊度的可靠性，进而提高定位精度。

第一方面，本申请实施例提供一种窄巷固定模糊度的确认方法，方法包括：

获取当前历元的窄巷固定模糊度；

确定外检模糊度数据与窄巷固定模糊度之间是否符合外符合一致性，和/或，确定自检模糊度数据与窄巷固定模糊度之间是否符合内符合一致性；其中，外检模糊度数据包括当前历元的第一宽巷固定模糊度和/或上一历元的窄巷固定模糊度，自检模糊度数据包括第二宽巷固定模糊度、和/或无电离层固定模糊度，和/或窄巷固定模糊度子集；其中，第二宽巷固定模糊度与无电离层固定模糊度均由窄巷固定模糊度变换得到，窄巷固定模糊度子集是目标卫星对应的窄巷固定模糊度的集合，目标卫星是窄巷固定模糊度对应的卫星集合中的部分卫星；

在内符合一致性和/或外符合一致性符合的情况下，确认窄巷固定模糊度正确。

第二方面，本申请实施例提供一种基于全球导航卫星系统GNSS的定位方法，方法包括：

根据多频多系统全球导航卫星系统GNSS接收机所接收到的卫星信号，确定观测数据；

基于目标观测方程对观测数据进行卡尔曼滤波，确定窄巷浮点模糊度；

基于最小二乘模糊度降相关LAMBDA算法，对窄巷浮点模糊度进行搜索，确定当前历元的窄巷固定模糊度；

根据本申请实施例第一方面所提供的窄巷固定模糊度的确认方法对窄巷固定模糊度进行确认；

根据确认后的窄巷固定模糊度进行定位。

第三方面，本申请实施例提供一种窄巷固定模糊度的确认装置，装置包括：

获取单元，用于获取当前历元的窄巷固定模糊度；

处理单元，用于确定外检模糊度数据与窄巷固定模糊度之间是否符合外符合一致性，和/或，确定自检模糊度数据与窄巷固定模糊度之间是否符合内符合一致性；其中，外检模糊度数据包括当前历元的第一宽巷固定模糊度和/或上一历元的窄巷固定模糊度，自检模糊度数据包括第二宽巷固定模糊度、和/或无电离层固定模糊度，和/或窄巷固定模糊度子集；其中，第二宽巷固定模糊度与无电离层固定模糊度均由窄巷固定模糊度变换得到，窄巷固定模糊度子集是目标卫星对应的窄巷固定模糊度的集合，目标卫星是窄巷固定模糊度对应的卫星集合中的部分卫星；

确定单元，用于在内符合一致性和/或外符合一致性符合的情况下，确认窄巷固定模糊度正确。

第四方面，本申请实施例提供一种基于全球导航卫星系统GNSS的定位装置，装置包括：

接收单元，用于根据多频多系统全球导航卫星系统GNSS接收机所接收到的卫星信号，确定观测数据；

滤波单元，用于基于目标观测方程对观测数据进行卡尔曼滤波，确定窄巷浮点模糊度；

搜索单元，用于基于最小二乘模糊度降相关LAMBDA算法，对窄巷浮点模糊度进行搜索，确定当前历元的窄巷固定模糊度；

确定单元，用于根据本申请实施例第一方面所提供的窄巷固定模糊度的确认方法对窄巷固定模糊度进行确认；

定位单元，用于根据确认后的窄巷固定模糊度进行定位。

第五方面，本申请实施例提供一种基于全球导航卫星系统GNSS的定位设备，设备包括：

处理器，以及存储有计算机程序指令的存储器；处理器读取并执行计算机程序指令，以实现如本申请实施例第一方面所提供的窄巷固定模糊度的确认方法及第二方面所提供的基于全球导航卫星系统GNSS的定位方法。

第六方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现如本申请实施例第一方面所提供的窄巷固定模糊度的确认方法及第二方面所提供的基于全球导航卫星系统GNSS的定位方法。

本申请实施例提供的窄巷固定模糊度的确认方法及基于GNSS的定位方法，根据外检模糊度数据和自检模糊度数据，确定与窄巷固定模糊度之间的数据一致性，以此确认窄巷固定模糊度是否正确。根据外检模糊度数据和自检模糊度数据建立多种检核策略，从多个方面确认窄巷固定模糊度的正确性，提高了窄巷固定模糊度的可靠性，进而提高定位精度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种窄巷固定模糊度的确认方法的示意流程图；

图2为本申请实施例提供的一种基于全球导航卫星系统GNSS的定位方法的示意流程图；

图3为本申请实施例提供的一种窄巷浮点模糊度的搜索方法的示意流程图；

图4为本申请实施例提供的一种窄巷固定模糊度的确认装置的结构示意图；

图5为本申请实施例提供的一种基于全球导航卫星系统GNSS的定位装置的结构示意图；

图6为本申请实施例提供的一种基于全球导航卫星系统GNSS的定位设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将详细描述本申请的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本申请进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅意在解释本申请，而不是限定本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本申请的示例来提供对本申请更好的理解。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语 “包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……” 限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

在全球卫星导航定位系统(Global Navigation Satellite System，GNSS) 中包括全球定位系统(Global Positioning System，GPS)、格洛纳斯卫星导航系统(GlobalNavigation Satellite System，GLONASS)、伽利略卫星导航系统(Galileo)以及北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System，BDS)，区域卫星导航定位系统还包括准天顶卫星系统(quasi- zenith satellite system，QZSS)和区域卫星导航系统(Indianregionalnavigational satellite system,IRNSS)。目前这些导航卫星系统的在轨卫星数目总和已经超过了100颗，在中国区域开阔环境下可观测到卫星数已经超过了40颗，这样即使在一些遮挡环境下GNSS用户也能观测到足够的卫星实现高精度定位。另外，各个卫星导航系统还播发了多个频点的观测信号来帮助用户实现可靠的高精度定位。随着各种卫星导航定位系统的建设、完善以及现代化，不仅专业用户在广泛使用多频多系统卫星导航定位，大量的消费级用户也逐步从单频单系统走向多频多系统，今后 GNSS行业生态必将朝着多频多系统兼容并存的方向发展。

在多频多系统实时载波相位差分(Real time kinematic，RTK)定位技术中，双差载波模糊度解算是实现RTK高精度定位的关键。由于载波原始波长较短，且容易受到测量噪声、多路径以及大气残余误差等因素的影响，因此，如何快速准确地搜索到模糊度成为RTK高精度定位的核心问题。一般来说模糊度搜索可分为在观测值域搜索的码相组合法、在坐标域内搜索的模糊度度函数法以及在模糊度域内搜索的最小二乘模糊度搜索方法。其中最小二乘模糊度降相关搜索方法(Least-squares Ambiguity Decorrelation，LAMBDA)由于其理论严密、搜索效率高等优良特点，是目前使用最广泛的一种模糊度搜索方法。

在空旷环境下，多频多系统GNSS实际可参与固定的模糊度维数已经超过60维，如此高维的模糊度，如果所有模糊度全部使用LAMBDA搜索，其搜索效率将会大大降低，这就不仅要求硬件有足够的算力支持，同时高维模糊度搜索成功的难度也将变大，特别是当搜索的载波观测量存在观测误差时，极大概率会搜索不到模糊度或者搜索到一个错误的模糊度。因此，在多频多系统GNSS的模糊度解算时必须要引入部分模糊度固定的思想。一方面通过部分模糊度固定来降低模糊的搜索维数，减小算法运算量，提高搜索效率；另一方面以此来提高模糊度搜索的成功率，提升模糊度固定率。

在模糊度解算中，除了模糊度搜索外还有一项关键技术，即模糊度确认。模糊度确认一般来说是从假设检验的角度出发，根据不同的指标来确定搜索的模糊度是否能被接受。目前模糊度确认手段主要可分为两大类：一是基于最优与次优模糊度组的统计可区分度的区别性检验方法；二是基于模糊度估计理论框架下成功率/失败率指标的判定方法。这两种模糊度确认方式都是基于理想假设检验，在实际应用中，由于观测量误差不符合正态分布、浮点解滤波存在偏差等客观原因，很容易导致不能准确检核模糊度是否固定正确，一旦模糊度固定错误将产生分米及甚至米级的误差，这对高精度定位用户来说是不可接受的。因此必须要有一套完善的模糊度确认方法与系统，这就需要在现有模糊度确认基础上提出一些更加可靠准确的模糊度确认方法。

针对固定模糊度的解算，在现有技术中提供了以下几种方案：

方案一、模糊度固定方法、装置及存储介质

根据基准站和流动站的观测值组双差观测方程，并采用卡尔曼滤波解算出双差浮点模糊度以及方差-协方差信息；根据模糊度几何精度因子 ADOP、滤波时间以及浮点解取整误差等信息来判断是否初始化成功；当初始化成功后，将直接取整得到固定的模糊度，当初始化不成功时则采用 LAMBDA算法搜索固定模糊度；当模糊度固定后采用整数最小二乘计算出固定解。

该技术方案的核心在于根据一些指标来判断当前滤波模糊度是否初始化成功。该方案仅适用观测量较好的情况，但对于遮挡环境效果较差，同时对于快速模糊度固定以及通过LAMBDA算法搜索模糊度时如何选择模糊度，如何确认模糊度是否正确并未做深入说明。

方案二、一种GNSS双频载波相位整周模糊度解算方法

通过MW组合计算出宽巷模糊度的浮点解，并通过误差传播定律计算其方差，宽巷模糊度采用取整或者LAMBDA搜索的方式固定；采用卡尔曼滤波解算无电离层浮点模糊度；通过固定的宽巷模糊度和滤波的无电离层模糊度变换出窄巷浮点模糊度，并采用LAMBDA搜索固定窄巷模糊度；最后根据窄巷固定模糊度计算出位置固定解。

该技术方案侧重于模糊度解算步骤，未明确如何选择部分模糊度进行 LAMBDA搜索，也未提到模糊度搜索后如何判断模糊度是否搜索正确。

方案三、一种延后残差部分模糊度固定方法及装置

建立基本双差方程进行卡尔曼滤波，并计算滤波后的验后残差；根据验后残差挑选出优良的观测量，基于优良的观测量建立优良双差方程组，并对滤波器进行更新；对选取的优良观测量的模糊度进行部分模糊度固定；以固定的部分模糊度来约束滤波器，获得部分固定模糊度。

该技术方案提出了一种部分模糊度固定方法，能在一定程度上解决模糊度搜索的问题，但是方法仍然比较单一，对于环境适应能力有限，且也未对模糊度确认做论述。

方案四、载波相位模糊度固定方法和装置、卫星导航接收机

建立接收机间星间双差观测方程，接收机间星间双差观测方程的未知量需要包含一个单频模糊度和至少一个宽巷模糊度；进行卡尔曼滤波解算得到宽巷模糊度和单频模糊度的浮点解；对宽巷模糊度和单频模糊度的浮点解进行整周模糊度的固定。

该技术方案主要是解决电离层残差对模糊度固定的影响，对于解决高维模糊度搜索以及复杂环境模糊度搜索效果一般，同时也未讨论模糊度确认检核的问题。

方案五、复杂环境条件下多星座GNSS融合高精度动态定位方法

该技术方案是采用误差比率ratio值和浮点模糊度与最优整数模糊度之间的距离做为判定指标，来选取最优模糊度子集，然后仅基于最优子集进行模糊度固定，该方案仅侧重于模糊度子集的选取，而未考虑将模糊度搜索和模糊度确认两部分结合。

方案六：一种部分模糊度的固定方法及装置

该技术方案主要强调构建一定的规则策略，即在选取部分模糊度固定子集选取方面采用高度角来选取的策略，按照该策略的顺序去剔除模糊度来保证选取的子集是最优的，并基于子集的部分模糊度固定。这种单一策略思想，无法保证模糊度搜索的成功率和正确性。

综上所述，现有技术中的多种模糊度解算方案，存在以下问题：

1、传统模糊度搜索方法直接搜索所有模糊度或仅通过一些经验指标选取部分模糊度固定，这些单一的模糊度搜索策略很难自适应各种用户场景。如在空旷环境，多频多系统模糊度维数已经超过60维，搜索效率极低；在复杂严重遮挡环境下，部分卫星由于受多路径影响，其双差模糊度整周特性较差，此时传统方法较难搜索到正确的模糊度。

2、由于环境恶劣观测质量不好以及部分模糊度固定损失了部分协方差信息，因此搜索的模糊度极容易出现固定错误的情况，现有公开技术对模糊度固定的确认都是基于一些单一指标进行检核，未做比较完善的系统检核方法，其模糊度固定错误的风险较大。

针对现有技术的上述缺点，本申请实施例提供一种窄巷固定模糊度的确认方法，采用一种由易到难自适应的部分模糊度固定策略，综合考虑卫星高度角、载噪比、周跳比、载波跟踪时间、滤波残差，多路径标识等信息，从多种维度选择各种模糊度子集参与窄巷模糊度搜索固定，提高了窄巷模糊度的搜索成功率。同时，综合采用了多种模糊度检核策略对所搜索到的模糊度进行确认，包括通过一些强相关经验参数构建的一套检核策略、窄巷与宽巷搜索模糊度的一致性检核、当前搜索的与先前保持的模糊度一致性检核、反算的宽巷和无电离层组合方程的检核以及逐颗卫星剔除的定位距离检核。

下面结合附图对本申请实施例提供的窄巷固定模糊度的确认方法，进行详细说明。

如图1所示，本申请实施例提供一种窄巷固定模糊度的确认方法，方法包括：

S101，获取当前历元的窄巷固定模糊度。

需要说明的是，窄巷固定模糊度是基于窄巷浮点模糊度搜索确定的，其中，浮点模糊度是综合考虑卫星高度角、载噪比、周跳比、载波跟踪时间、滤波残差，多路径标识等信息，基于多种维度由松到紧地选择的多个浮点模糊度子集。窄巷浮点模糊度的具体搜索过程，可以由下述图3具体说明，在此不做过多赘述。

S102，确定外检模糊度数据与窄巷固定模糊度之间是否符合外符合一致性，和/或，确定自检模糊度数据与窄巷固定模糊度之间是否符合内符合一致性。

其中，外检模糊度数据包括当前历元的第一宽巷固定模糊度和/或上一历元的窄巷固定模糊度，自检模糊度数据包括第二宽巷固定模糊度、和/或无电离层固定模糊度，和/或窄巷固定模糊度子集；其中，第二宽巷固定模糊度与无电离层固定模糊度均由窄巷固定模糊度变换得到，窄巷固定模糊度子集是目标卫星对应的窄巷固定模糊度的集合，目标卫星是窄巷固定模糊度对应的卫星集合中的部分卫星。

需要说明的是，外检模糊度数据是由其他途径直接获取到的模糊度数据，例如：当前历元的第一宽巷固定模糊度、上一历元的窄巷固定模糊度。自检模糊度数据是基于当前历元的窄巷固定模糊度，进行相关计算变换得到的模糊度数据，例如：窄巷固定模糊度子集、无电离层固定模糊度、第二宽巷固定模糊度。

S103，在内符合一致性和/或外符合一致性符合的情况下，确认窄巷固定模糊度正确。

本申请实施例提供的窄巷固定模糊度的确认方法，首先获取当前历元的窄巷固定模糊度，然后基于外检模糊度数据和/或自检模糊度数据，建立多种模糊度检核检测对上述窄巷固定模糊度进行确认，最后在外检模糊度数据与窄巷固定模糊度之间符合外符合一致性，和/或，自检模糊度数据与窄巷固定模糊度之间符合内符合一致性的情况下，确认上述窄巷固定模糊度正确。相比于现有技术，通过检验外检模糊度数据及自检模糊度数据分别与窄巷固定模糊度之间的数据一致性，采用多种方式对窄巷固定模糊度的准确性进行确认，降低了窄巷固定模糊度的错误风险，进而提高定位精度。

在一些实施例中，在外检模糊度数据包括当前历元的第一宽巷固定模糊度的情况下，确定外检模糊度数据与窄巷固定模糊度之间是否符合外符合一致性，可以包括：

根据窄巷固定模糊度，确定第三宽巷固定模糊度；

检验第一宽巷固定模糊度与第三宽巷固定模糊度之间的第一差值是否小于第一预设差值阈值；

检验第一宽巷固定模糊度所确定位置与窄巷固定模糊度所确定位置之间的第一距离是否小于第一预设距离阈值；

在第一差值小于第一预设差值阈值，以及第一距离小于第一预设距离阈值的情况下，确认符合外符合一致性。

具体地，在外检模糊度数据包括当前历元的第一宽巷固定模糊度的情况下，外符合一致性的检核可以通过数值一致性和位置一致性两个方面来判断，其中，数值是两个宽巷固定模糊度数值之间的比较，两个数值分别是当前历元中搜索得到的宽巷固定模糊度，和根据窄巷固定模糊度推算得到的宽巷固定模糊度；确定距离的两个位置，分别是根据宽巷固定模糊度所确定的位置和根据窄巷固定模糊度所确定的位置。

在一些实施例中，在外检模糊度数据包括上一历元的窄巷固定模糊度的情况下，确定外检模糊度数据与窄巷固定模糊度之间是否符合外符合一致性，包括：

检验上一历元的窄巷固定模糊度与当前历元的窄巷固定模糊度之间的第二差值是否小于第二预设差值阈值；

检验上一历元的窄巷固定模糊度所确定的位置，与当前历元的窄巷固定模糊度所确定的位置之间的第二距离是否小于第二预设距离阈值；

在第二差值小于第二预设差值阈值，以及第二距离小于第二预设距离阈值的情况下，确认符合外符合一致性。

具体地，在外检模糊度数据包括上一历元的窄巷固定模糊度的情况下，外符合一致性的检核依然可以通过数值一致性和位置一致性两个方面来判断，其中，数值是两个窄巷固定模糊度数值之间的比较，两个数值分别是当前历元的窄巷固定模糊度，和上一历元的窄巷固定模糊度；确定距离的两个位置，是根据上述两个窄巷固定模糊度分别确定的位置。

在一些实施例中，在自检模糊度数据包括第二宽巷固定模糊度的情况下，确定自检模糊度数据与窄巷固定模糊度之间是否符合内符合一致性，可以包括：

检验第二宽巷固定模糊度所确定位置与窄巷固定模糊度所确定位置之间的第三距离是否小于第三预设距离阈值；

在第三距离小于第三预设距离阈值的情况下，确认符合内符合一致性。

在一些实施例中，在自检模糊度数据包括无电离层固定模糊度的情况下，确定自检模糊度数据与窄巷固定模糊度之间是否符合内符合一致性，可以包括：

检验无电离层固定模糊度所确定位置与窄巷固定模糊度所确定位置之间的第四距离是否小于第四预设距离阈值；

在第四距离小于第四预设距离阈值的情况下，确认符合内符合一致性。

需要说明的是，自检模糊度数据中所包括的第二宽巷固定模糊度、无电离层固定模糊度和窄巷固定模糊度子集均是根据窄巷固定模糊度变换得到的。

在一些实施例中，在自检模糊度数据包括第二宽巷固定模糊度和无电离层固定模糊度的情况下，确定自检模糊度数据与窄巷固定模糊度之间是否符合内符合一致性，包括：

检验第二宽巷固定模糊度和无电离层固定模糊度之间的验后单位权中误差是否小于预设误差阈值；

检验第六距离与第七距离之间的距离差是否小于第六预设距离阈值，其中，第六距离为第二宽巷固定模糊度所确定位置与窄巷固定模糊度所确定位置之间的距离，第七距离为无电离层固定模糊度所确定位置与窄巷固定模糊度所确定位置之间的距离；

在所述验后单位权中误差小于预设误差阈值，以及第六距离与第七距离之间的距离差小于第六预设距离阈值的情况下，确认符合内符合一致性。

在一些实施例中，在自检模糊度数据包括窄巷固定模糊度子集的情况下，确定自检模糊度数据与窄巷固定模糊度之间是否符合内符合一致性，可以包括：

检验窄巷固定模糊度子集所确定位置与窄巷固定模糊度所确定位置之间的第五距离是否小于第五预设距离阈值；

在第五距离小于第五预设距离阈值的情况下，确认符合内符合一致性。

在一些实施例中，在窄巷固定模糊度子集为多个的情况下，确定自检模糊度数据与窄巷固定模糊度之间的内符合一致性，可以包括：

根据多个窄巷固定模糊度子集分别计算得到多个所确定位置；

计算多个所确定位置之间的参考统计数据，在参考统计数据满足预设阈值的情况下，确认符合内符合一致性，其中，参考统计数据至少包括最大值、均值及标准差中的至少一项。

需要说明的是，多个窄巷固定模糊度子集与多个所确定位置是一一对应的。

在一些实施例中，当前历元的窄巷固定模糊度的集合是由M个卫星所对应的窄巷固定模糊度组成的，在上述M个卫星中任意挑选N个卫星，上述N个所对应的窄巷固定模糊度构成窄巷固定模糊度子集，其中M、N 均为正整数，且M大于N。

根据多个所述目标位置，确定分别与所述多个所述目标位置一一对应的多个位置改正量，其中，所述位置改正量为所述目标位置与所述当前历元的窄巷固定模糊度所确定位置之间的距离差值；

计算所述多个位置改正量之间的参考统计数据，在所述参考统计数据满足预设数据要求的情况下，所述内符合一致性的数据验证通过，其中，所述参考统计数据至少包括最大值、均值及标准差中的至少一项。

在自检模糊度数据包括第二宽巷固定模糊度、无电离层固定模糊度、一个窄巷固定模糊度子集的情况下，内符合一致性的检核可以通过位置一致性来判断，即根据自检模糊度数据与窄巷固定模糊度分别确定两个位置，判断两个位置之间的距离差值是否小于预设距离阈值，若是，则确认符合内符合一致性。在自检模糊度数据为多个窄巷固定模糊度子集的情况下，内符合一致性的检核依然是通过位置一致性来判断，此时需要判断的是多个窄巷固定模糊度子集所确定的多个位置之间的参考统计数据，在上述参考统计数据满足预设阈值的情况下，确认符合内符合一致性。

在一些实施例中，窄巷固定模糊度的确认方法，还可以通过多个经验指标来判断，具体地，基于大样本数据，选取最优模糊度组与次优模糊度组，并分别获取最优模糊度组与次优模糊度组的多个经验指标。基于预先设置的经验阈值，通过上述经验指标判断模糊度是否异常。

需要说明的是，经验指标至少可以包括Ratio值、模糊度精度因子、固定卫星数、模糊度固定个数、模糊度固定伪距的验后残差、滤波解的验后残差、固定模糊度的几何构型等信息。

本申请实施例提供的窄巷固定模糊度的确认方法，根据外检模糊度数据和自检模糊度数据，确定与窄巷固定模糊度之间的数据一致性，以此确认窄巷固定模糊度是否正确。根据外检模糊度数据和自检模糊度数据建立多种检核策略，从多个方面确认窄巷固定模糊度的正确性，提高了窄巷固定模糊度的可靠性。

在GNSS中窄巷固定模糊度可用于精确定位，下面对根据窄巷固定模糊度在GNSS中进行定位的方法，进行详细说明。

如图2所示，本申请实施例提供一种基于全球导航卫星系统GNSS的定位方法，方法包括：

S201，根据多频多系统全球导航卫星系统GNSS接收机所接收到的卫星信号，确定观测数据。

S202，基于目标观测方程对观测数据进行卡尔曼滤波，确定窄巷浮点模糊度。

具体的，基于目标观测方程对观测数据进行卡尔曼滤波，确定单差窄巷浮点模糊度，并将单差窄巷浮点模糊度变换为双差窄巷浮点模糊度；

其中，目标观测方程根据对双差宽巷浮点模糊度的搜索结果确定，双差宽巷浮点模糊度是对根据观测数据所确定的参考单差窄巷浮点模糊度，进行线性变换得到的。

S203，基于最小二乘模糊度降相关LAMBDA算法，对窄巷浮点模糊度进行搜索，确定当前历元的窄巷固定模糊度。

需要说明的是，应用LAMBDA算法进行搜索的窄巷浮点模糊度是双差窄巷浮点模糊度。

在一些实施例中，基于最小二乘模糊度降相关LAMBDA算法，对窄巷浮点模糊度进行搜索，包括：

基于最小二乘模糊度降相关LAMBDA算法，按照预设优先级将多个搜索规则依次作为目标搜索规则，根据目标搜索规则对窄巷浮点模糊度进行搜索，直到搜索到检验参数满足预设要求的目标窄巷浮点模糊度；

其中，多个搜索规则，包括：

第一搜索规则，第一搜索规则为仅搜索第一频点的窄巷浮点模糊度；

第二搜索规则，第二搜索规则为基于窄巷浮点模糊度对应卫星的高度角和观测数据的载噪比，按照预设比例逐次缩小搜索范围，形成多个顺位的模糊度子集；

第三搜索规则，第三搜索规则为根据窄巷浮点模糊度对应卫星的高度角由低到高的规则，逐颗剔除卫星，形成多个顺位的模糊度子集；

其中，第一搜索规则的优先级大于第二搜索规则，第二搜索规则的优先级大于第三搜索规则。

S204，根据本申请实施例提供的窄巷固定模糊度的确认方法对窄巷固定模糊度进行确认。

S205，根据确认后的窄巷固定模糊度进行定位。

本申请实施例提供的基于全球导航卫星系统GNSS的定位方法，综合考虑卫星高度角、观测数据载噪比等信息，采用自适应部分模糊度固定策略。从多种维度选择不同标准的模糊度子集进行浮点模糊度的搜索，提高了浮点模糊度的搜索成功率。进一步地，对搜索到的窄巷浮点模糊度进行固定，确定窄巷固定模糊度，基于本申请实施例提供的窄巷固定模糊度的确认方法，确认上述窄巷固定模糊度是否正确，提高窄巷固定模糊度的可靠性，最后根据确认正确的窄巷固定模糊度进行定位，以提高定位精度。

下面结合具体实施例，对上述步骤201至步骤203中对窄巷浮点模糊度的搜索过程进行详细说明。

如图3所示，S301，根据多频多系统GNSS接收机接收卫星发射的信号，获取导航星历、伪距观测值以及载波观测值，同时接收基准站播发的伪距和载波差分数据。

S302，根据上述步骤得到的多种数据，各个频点各个系统分别选取参考卫星组星间-站间双差观测方程，并进行卡尔曼滤波，获得窄巷单差浮点模糊度及其方差-协方差矩阵。

S303，对窄巷单差浮点模糊度及其方差-协方差矩阵作线性变换，得到宽巷双差浮点模糊度及其方差-协方差矩阵。

在一些实施例中，由卡尔曼滤波计算出状态向量的浮点解后，为了进一步提高定位精度需要对模糊度进行固定。由于状态向量中的模糊度参数为站间单差模糊度，其不具有整数特性，需要将其变换为双差模糊度，其变换策略如公式1所示：

公式1中D表示由单差模糊度变换到双差模糊度的转换算子。

S304，基于LAMBDA算法，对宽巷双差浮点模糊度进行搜索，若搜索到宽巷固定模糊度则执行S305，否则输出S302中所确定的窄巷浮点模糊度至S306。

在一些实施例中，在获得了双差模糊度及方差-协方差矩阵后，采用 LAMBDA搜索算法对双差模糊度进行固定，待搜索的模糊度通过相关模糊度确认策略后，则认为模糊度是可靠的，此时将固定模糊度作为约束带入整数最小二乘即可获得精确的固定解。

当卡尔曼滤波计算出双差浮点模糊度▽△D及方差-协方差矩阵Q后，整数最小二乘问题可以由公式2来表示：

公式2是一个二次型最优问题，需要非常复杂的搜索计算。LAMBDA算法通过模糊度降相关和序贯条件最小二乘的整数搜索来提高整周模糊度的搜索效率，是目前公认的最有效的模糊度搜索算法。

在模糊度搜索后，还必须对搜索的模糊度进行检验确认，对于模糊度检验确认通常通过Ratio值来判断搜索的模糊度是否准确可靠，Ratio值表示次优模糊度组与最优模糊度组之间的比值，其可以通过公式3来表示：

公式3中，

表示最优模糊度备选组，

表示次最优模糊度备选组。当Ratio值大于某一阈值时，此时最优模糊度备选组被认为是正确的模糊度，一般来说Ratio值取值为2.5。

S305，将宽巷固定模糊度作为约束条件输入至滤波器，对S302中所确定的单差窄巷浮点模糊度进行约束，确定满足预设要求的部分单差窄巷浮点模糊度。

在一些实施例中，由于计算量或者环境遮挡等问题，如果所有卫星都参与到LAMBDA模糊度搜索中，可能会导致搜索效率比较低或者模糊度不能被成功搜索到，因此需要采用部分模糊度固定策略。在部分模糊度固定时，需要对上述流程中D进行改进，仅挑选滤波后符合要求的部分单差模糊度变换为双差模糊度。

多频多系统可固定模糊度非常多，一方面LAMBDA模糊度搜索效率非常低，另一方面也可能面临搜索不到正确模糊度的问题。考虑到宽巷波长相比于原始波长长很多，组成宽巷后搜索模糊度维数也降低了，其更容易被LAMBDA搜索，因此对于多频最常用的方式就是先固定宽巷模糊度。因此，本申请实施例先固定宽巷模糊度，其宽巷模糊度及其方差-协方差矩阵可直接由滤波后的单差模糊度及其方差-协方差矩阵通过公式4变换：

若宽巷模糊度搜索成功则会采用宽巷模糊度对滤波器进行约束，后续的窄巷模糊度搜索在约束的单差窄巷模糊度及其方差-协方差矩阵基础上进行。

S306，针对S302直接输出的单差窄巷浮点模糊度，或者S305中输出的满足预设要求的部分单差窄巷浮点模糊度，进行线性变换，确定双差窄巷浮点模糊度。

S307，对双差浮点窄巷模糊度按照第一搜索规则进行搜索，若搜索到 Ratio大于2.5的双差窄巷固定模糊度，执行S310，否则执行S308。

S308，对双差浮点窄巷模糊度按照第二搜索规则进行搜索，若搜索到 Ratio大于2.5的双差窄巷固定模糊度，执行S310，否则执行S309。

S309，对双差浮点窄巷模糊度按照第三搜索规则进行搜索，直到搜索到Ratio大于2.5的双差窄巷固定模糊度，执行S310，否则执行S311。

需要说明的是，第一搜索规则为仅搜索第一频点的窄巷浮点模糊度；

第二搜索规则为基于窄巷浮点模糊度对应卫星的高度角和观测数据的载噪比，按照预设比例逐次缩小搜索范围，形成多个顺位的模糊度子集；

第三搜索规则为根据窄巷浮点模糊度对应卫星的高度角由低到高的规则，逐颗剔除卫星，形成多个顺位的模糊度子集。

在一些实施例中，针对窄巷模糊度搜索，首先选取部分较优的双差模糊度进行固定，将这部分单差模糊度变换为双差模糊度，然后采用 LAMBDA模糊度搜索。

若模糊度搜索的Ratio大于2.5表示模糊度搜索成功，否则表示模糊度搜索失败。

当仅固定第一频点L1双差模糊度搜索失败时，此时模糊度搜索会自适应进入另一种部分模糊度固定模式，并按照一定比例选取所有可固定的模糊度。首先分别设定高度角和载噪比阈值为前80％的模糊度，同时为了保证部分模糊度固定个数达到所有可固定模糊度的80％，会按照一定步长逐步降低高度角和载噪比来满足此要求。同样按照该要求构造出D_PAR矩阵后，变换出部分模糊度固定双差模糊度及方差-协方差矩阵，然后采用LAMBDA模糊度搜索。若模糊度搜索的Ratio大于2.5表示模糊度搜索成功，否则表示模糊度搜索失败。

若前面的模糊度搜索步骤任然失败，此时会采取一种逐颗卫星剔除的方式，根据卫星高度角从低到高逐颗卫星剔除循环搜索的方式，直到搜索到Ratio大于2.5或循环完所有卫星剔除。

S310，搜索成功，搜索到符合要求的双差窄巷固定模糊度。

S311，搜索失败，未搜索到符合要求的双差窄巷固定模糊度。

上述在GNSS中接收观测数据，并最终确定窄巷浮点模糊度的过程中，所应用的算法原理如下：

对于任意接收机r观测到的某一频点的伪距和载波原始观测方程可表示为公式5：

其中，

表示接收机r对卫星M^j的伪距观测值，

表示接收机r到卫星 M^j的几何距离，c表示光速，dT_r表示接收机r的钟差，

表示卫星M^j的钟差，

表示电离层延迟，

表示对流层延迟，

表示卫星轨道误差，

表示接收机r对M卫星系统伪距的硬件延迟，

表示卫星M^j卫星端的伪距硬件延迟，

表示卫星M^j信号的载波波长，

表示接收机r 对卫星M^j以米为单位的载波相位观测值，

表示接收机r对卫星M^j的整周模糊度，

表示接收机r对卫星M^j载波相位的硬件延迟，

表示接收机端接收机r对卫星M^j的初始相位偏差，

表示卫星M^j卫星端的载波相位硬件延迟，

表示卫星M^j卫星端的初始载波相位偏差，ε表示观测噪声和其它误差。

在各个系统内分别选取参考卫星，然后组成双差方程。以GPS为例，假设选取GPS系统的第一颗卫星作为参考卫星，则某一频点的GPS系统双差观测方程可表示为公式6：

将多频多系统的观测方程线性化表示为公式7：

Z＝HX+v 公式7

公式7中，Z表示观测值，H表示观测值的系数矩阵，v表示误差项，X表示卡尔曼滤波的状态参数，待估参数包含了位置、速度以及站间单差模糊度。由扩展卡尔曼滤波算法估计待估参数，其状态方程可表示为公式8：

X_k＝F_k|k-1X_k-1+W_k-1 公式8

公式8中，X_k与X_k-1分别表示k和k-1历元的状态向量，F_k|k-1表示由k-1 到k的状态转移矩阵，W_k-1表示过程噪声。由扩展卡尔曼滤波算法可得预测解为公式9：

公式9中，P_k-1|k-1表示k-1历元状态向量的方差-协方差矩阵，Q_k-1表示过程噪声方差-协方差矩阵。由扩展卡尔曼滤波算法解算得k历元的状态向量可以由公式10来表示：

公式10中，J_k表示卡尔曼滤波的增益矩阵，I表示单位矩阵，R_k表示观测值的方差-协方差矩阵。

本申请实施例提供的窄巷浮点模糊度的搜索方法，采用一种由易到难自适应的部分模糊度固定策略，综合考虑卫星高度角、观测数据载噪比、周跳比、载波跟踪时间、滤波残差、多路径标识等信息，从多种维度选择各种模糊度子集参与窄巷浮点模糊度的搜索，提高了窄巷浮点模糊度的搜索成功率。

基于相同发明构思，本申请实施例还提供一种窄巷固定模糊度的确认装置。

如图4所示，本申请实施例提供一种窄巷固定模糊度的确认装置，装置包括：

获取单元401，用于获取当前历元的窄巷固定模糊度；

处理单元402，用于确定外检模糊度数据与窄巷固定模糊度之间是否符合外符合一致性，和/或，确定自检模糊度数据与窄巷固定模糊度之间是否符合内符合一致性；其中，外检模糊度数据包括当前历元的第一宽巷固定模糊度和/或上一历元的窄巷固定模糊度，自检模糊度数据包括第二宽巷固定模糊度、和/或无电离层固定模糊度，和/或窄巷固定模糊度子集；其中，第二宽巷固定模糊度与无电离层固定模糊度均由窄巷固定模糊度变换得到，窄巷固定模糊度子集是目标卫星对应的窄巷固定模糊度的集合，目标卫星是窄巷固定模糊度对应的卫星集合中的部分卫星；

确定单元403，用于在内符合一致性和/或外符合一致性符合的情况下，确认窄巷固定模糊度正确。

在一些实施例中，处理单元402具体用于：

根据窄巷固定模糊度，确定第三宽巷固定模糊度；

在一些实施例中，处理单元402具体用于：

确定自检模糊度数据与窄巷固定模糊度之间是否符合内符合一致性，包括：

在一些实施例中，处理单元402具体用于：

如图5所示，本申请实施例还提供一种基于全球导航卫星系统GNSS 的定位装置，装置包括：

接收单元501，用于根据多频多系统全球导航卫星系统GNSS接收机所接收到的卫星信号，确定观测数据；

滤波单元502，用于基于目标观测方程对观测数据进行卡尔曼滤波，确定窄巷浮点模糊度；

搜索单元503，用于基于最小二乘模糊度降相关LAMBDA算法，对窄巷浮点模糊度进行搜索，确定当前历元的窄巷固定模糊度；

确定单元504，用于根据本申请实施例提供的窄巷固定模糊度的确认方法对窄巷固定模糊度进行确认；

定位单元505，用于根据确认后的窄巷固定模糊度进行定位。

在一些实施例中，搜索单元503具体用于：

基于最小二乘模糊度降相关LAMBDA算法，按照预设优先级将多个搜索规则依次作为目标搜索规则，根据目标搜索规则对双差窄巷浮点模糊度进行搜索，直到搜索到检验参数满足预设要求的目标双差窄巷浮点模糊度；

其中，多个搜索规则，包括：

根据本申请实施例提供的窄巷固定模糊度的确认装置及基于全球导航卫星系统GNSS的定位装置的其他细节与以上结合图1-图3描述的根据本申请实施例的窄巷固定模糊度的确认方法及基于全球导航卫星系统GNSS 的定位方法类似，在此不再赘述。

图6示出了本申请实施例提供的基于全球导航卫星系统GNSS的定位的硬件结构示意图。

结合图1-图5描述的根据本申请实施例提供的窄巷固定模糊度的确认方法和装置、以及基于全球导航卫星系统GNSS的定位方法和装置可以由基于全球导航卫星系统GNSS的定位设备来实现。图6是示出根据发明实施例的基于全球导航卫星系统GNSS的定位设备的硬件结构600示意图。

在基于全球导航卫星系统GNSS的定位设备中可以包括处理器601以及存储有计算机程序指令的存储器602。

具体地，上述处理器601可以包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit， ASIC)，或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。

存储器602可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器602可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus， USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在一个实例中，存储器602可以包括可移除或不可移除(或固定)的介质，或者存储器602是非易失性固态存储器。存储器602可在综合网关容灾设备的内部或外部。

在一个实例中，存储器602可以是只读存储器(Read Only Memory， ROM)。在一个实例中，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM (PROM)、可擦除PROM(EPROM)、电可擦除PROM(EEPROM)、电可改写ROM(EAROM)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。

处理器601通过读取并执行存储器602中存储的计算机程序指令，以实现图1所示实施例中的方法/步骤S101至S103，并达到图1所示实例执行其方法/步骤达到的相应技术效果，为简洁描述在此不再赘述。

在一个示例中，基于全球导航卫星系统GNSS的定位设备还可包括通信接口603和总线610。其中，如图6所示，处理器601、存储器602、通信接口603通过总线610连接并完成相互间的通信。

通信接口603，主要用于实现本申请实施例中各模块、装置、单元和/ 或设备之间的通信。

总线610包括硬件、软件或两者，将在线数据流量计费设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口 (Accelerated Graphics Port，AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构 (Extended Industry Standard Architecture，EISA)总线、前端总线(Front Side Bus，FSB)、超传输(Hyper Transport，HT)互连、工业标准架构(Industry Standard Architecture，ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数 (LPC)总线、存储器总线、微信道架构(MCA)总线、外围组件互连 (PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SATA) 总线、视频电子标准协会局部(VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线610可包括一个或多个总线。尽管本申请实施例描述和示出了特定的总线，但本申请考虑任何合适的总线或互连。

本申请实施例提供的基于全球导航卫星系统GNSS的定位设备，综合考虑卫星高度角、观测数据载噪比等信息，采用自适应部分模糊度固定策略。从多种维度选择不同标准的模糊度子集进行浮点模糊度的搜索，提高了浮点模糊度的搜索成功率。进一步地，对搜索到的窄巷浮点模糊度进行固定，确定窄巷固定模糊度，基于本申请实施例提供的窄巷固定模糊度的确认方法，确认上述窄巷固定模糊度是否正确，提高窄巷固定模糊度的可靠性，最后根据确认正确的窄巷固定模糊度进行定位，以提高定位精度。

另外，结合上述实施例中的基于全球导航卫星系统GNSS的定位方法和基于全球导航卫星系统GNSS的定位方法，本申请实施例可提供一种计算机存储介质来实现。该计算机存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种窄巷固定模糊度的确认方法及基于全球导航卫星系统GNSS的定位方法。

需要明确的是，本申请并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体地步骤作为示例。但是，本申请的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本申请的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。

以上的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路 (Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本申请的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质” 可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、 CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(Radio Frequency，RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。

还需要说明的是，本申请中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本申请不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。

上面参考根据本公开的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各方面。应当理解，流程图和/或框图中的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可被提供给通用计算机、专用计算机、或其它可编程数据处理装置的处理器，以产生一种机器，使得经由计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行的这些指令使能对流程图和/或框图的一个或多个方框中指定的功能/动作的实现。这种处理器可以是但不限于是通用处理器、专用处理器、特殊应用处理器或者现场可编程逻辑电路。还可理解，框图和/或流程图中的每个方框以及框图和/或流程图中的方框的组合，也可以由执行指定的功能或动作的专用硬件来实现，或可由专用硬件和计算机指令的组合来实现。

以上，仅为本申请的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块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。应理解，本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。

Claims

1.一种窄巷固定模糊度的确认方法，其特征在于，所述方法包括：

获取当前历元的窄巷固定模糊度；

确定外检模糊度数据与所述窄巷固定模糊度之间是否符合外符合一致性，和/或，确定自检模糊度数据与所述窄巷固定模糊度之间是否符合内符合一致性；其中，所述外检模糊度数据包括当前历元的第一宽巷固定模糊度和/或上一历元的窄巷固定模糊度，所述自检模糊度数据包括第二宽巷固定模糊度、和/或无电离层固定模糊度，和/或窄巷固定模糊度子集；其中，所述第二宽巷固定模糊度与所述无电离层固定模糊度均由所述窄巷固定模糊度变换得到，所述窄巷固定模糊度子集是目标卫星对应的窄巷固定模糊度的集合，所述目标卫星是所述窄巷固定模糊度对应的卫星集合中的部分卫星；

在所述内符合一致性和/或所述外符合一致性符合的情况下，确认所述窄巷固定模糊度正确。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述外检模糊度数据包括当前历元的第一宽巷固定模糊度的情况下，

确定所述外检模糊度数据与所述窄巷固定模糊度之间是否符合外符合一致性，包括：

根据所述窄巷固定模糊度，确定第三宽巷固定模糊度；

检验所述第一宽巷固定模糊度与所述第三宽巷固定模糊度之间的第一差值是否小于第一预设差值阈值；

检验所述第一宽巷固定模糊度所确定位置与所述窄巷固定模糊度所确定位置之间的第一距离是否小于第一预设距离阈值；

在所述第一差值小于所述第一预设差值阈值，以及所述第一距离小于所述第一预设距离阈值的情况下，确认符合所述外符合一致性。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述外检模糊度数据包括上一历元的窄巷固定模糊度的情况下，

检验所述上一历元的窄巷固定模糊度与所述当前历元的窄巷固定模糊度之间的第二差值是否小于第二预设差值阈值；

检验所述上一历元的窄巷固定模糊度所确定的位置，与所述当前历元的窄巷固定模糊度所确定的位置之间的第二距离是否小于第二预设距离阈值；

在所述第二差值小于第二预设差值阈值，以及所述第二距离小于第二预设距离阈值的情况下，确认符合所述外符合一致性。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述自检模糊度数据包括所述第二宽巷固定模糊度的情况下，

确定所述自检模糊度数据与所述窄巷固定模糊度之间是否符合内符合一致性，包括：

检验所述第二宽巷固定模糊度所确定位置与所述窄巷固定模糊度所确定位置之间的第三距离是否小于第三预设距离阈值；

在所述第三距离小于第三预设距离阈值的情况下，确认符合所述内符合一致性。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述自检模糊度数据包括所述无电离层固定模糊度的情况下，

检验所述无电离层固定模糊度所确定位置与所述窄巷固定模糊度所确定位置之间的第四距离是否小于第四预设距离阈值；

在所述第四距离小于第四预设距离阈值的情况下，确认符合所述内符合一致性。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述自检模糊度数据包括所述窄巷固定模糊度子集的情况下，

检验所述窄巷固定模糊度子集所确定位置与所述窄巷固定模糊度所确定位置之间的第五距离是否小于第五预设距离阈值；

在所述第五距离小于第五预设距离阈值的情况下，确认符合所述内符合一致性。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述窄巷固定模糊度子集为多个的情况下，确定所述自检模糊度数据与所述窄巷固定模糊度之间的内符合一致性，包括：

根据多个所述窄巷固定模糊度子集分别计算得到多个所确定位置；

计算所述多个所确定位置之间的参考统计数据，在所述参考统计数据满足预设阈值的情况下，确认符合所述内符合一致性，其中，所述参考统计数据至少包括最大值、均值及标准差中的至少一项。

8.一种基于全球导航卫星系统GNSS的定位方法，其特征在于，所述方法包括：

基于目标观测方程对所述观测数据进行卡尔曼滤波，确定窄巷浮点模糊度；

基于最小二乘模糊度降相关LAMBDA算法，对所述窄巷浮点模糊度进行搜索，确定当前历元的窄巷固定模糊度；

根据权利要求1-7任一项所述的方法对所述窄巷固定模糊度进行确认；

根据确认后的所述窄巷固定模糊度进行定位。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，基于最小二乘模糊度降相关LAMBDA算法，对所述窄巷浮点模糊度进行搜索，包括：

基于最小二乘模糊度降相关LAMBDA算法，按照预设优先级将多个搜索规则依次作为目标搜索规则，根据所述目标搜索规则对所述窄巷浮点模糊度进行搜索，直到搜索到检验参数满足预设要求的目标窄巷浮点模糊度；

其中，所述多个搜索规则，包括：

第一搜索规则，所述第一搜索规则为仅搜索第一频点的窄巷浮点模糊度；

第二搜索规则，所述第二搜索规则为基于所述窄巷浮点模糊度对应卫星的高度角和观测数据的载噪比，按照预设比例逐次缩小搜索范围，形成多个顺位的模糊度子集；

第三搜索规则，所述第三搜索规则为根据所述窄巷浮点模糊度对应卫星的高度角由低到高的规则，逐颗剔除所述卫星，形成多个顺位的模糊度子集；

其中，所述第一搜索规则的优先级大于所述第二搜索规则，所述第二搜索规则的优先级大于所述第三搜索规则。

10.一种窄巷固定模糊度的确认装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于获取当前历元的窄巷固定模糊度；

处理单元，用于确定外检模糊度数据与所述窄巷固定模糊度之间是否符合外符合一致性，和/或，确定自检模糊度数据与所述窄巷固定模糊度之间是否符合内符合一致性；其中，所述外检模糊度数据包括当前历元的第一宽巷固定模糊度和/或上一历元的窄巷固定模糊度，所述自检模糊度数据包括第二宽巷固定模糊度、和/或无电离层固定模糊度，和/或窄巷固定模糊度子集；其中，所述第二宽巷固定模糊度与所述无电离层固定模糊度均由所述窄巷固定模糊度变换得到，所述窄巷固定模糊度子集是目标卫星对应的窄巷固定模糊度的集合，所述目标卫星是所述窄巷固定模糊度对应的卫星集合中的部分卫星；

确定单元，用于在所述内符合一致性和/或所述外符合一致性符合的情况下，确认所述窄巷固定模糊度正确。

11.一种基于全球导航卫星系统GNSS的定位装置，其特征在于，所述装置包括：

滤波单元，用于基于目标观测方程对所述观测数据进行卡尔曼滤波，确定窄巷浮点模糊度；

搜索单元，用于基于最小二乘模糊度降相关LAMBDA算法，对所述窄巷浮点模糊度进行搜索，确定当前历元的窄巷固定模糊度；

确定单元，用于根据权利要求1-7任一项所述的方法对所述窄巷固定模糊度进行确认；

定位单元，用于根据确认后的所述窄巷固定模糊度进行定位。

12.一种基于全球导航卫星系统GNSS的定位设备，其特征在于，所述设备包括：处理器，以及存储有计算机程序指令的存储器；所述处理器读取并执行所述计算机程序指令，以实现如权利要求8-9任意一项所述的基于全球导航卫星系统GNSS的定位方法。

13.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求8-9任意一项所述的基于全球导航卫星系统GNSS的定位方法。