CN115993620A - 模糊度固定方法及其系统 - Google Patents

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Abstract

本申请公开一种模糊度固定方法及其系统，该方法包括：获取星历数据、当前历元的卫星观测值和差分数据、先前历元中固定且未发生周跳的卫星的双差模糊度；计算当前历元的多个第一双差模糊度，根据多个第一双差模糊度中已固定的双差模糊度解算第一位置，固定多个第一双差模糊度中其他未固定的双差模糊度，获得当前历元的所有固定的第一双差模糊度作为第一双差模糊度集合；获得继承双差模糊度，解算第二位置，计算当前历元的固定的双差模糊度，将该固定的双差模糊度与继承双差模糊度作为第二双差模糊度以获得第二双差模糊度集合；根据第一双差模糊度集合和第二双差模糊度集合得到模糊度合集；计算位置固定解。本申请能够提高固定解的精度及稳定性。

Description

模糊度固定方法及其系统
技术领域
本申请涉及卫星导航技术领域，尤其涉及一种模糊度固定方法及其系统。
背景技术
在GNSS定位中，一般可采用伪距和载波观测值进行定位解算，其中伪距噪声较大仅能实现米级的定位精度，而载波相位观测值其精度非常高能够实现厘米级甚至毫米级的定位精度。但是，载波相位观测值中包含有模糊度参数不能直接当作高精度伪距使用，只有当准确解算出了模糊度才能将载波相位观测值恢复成高精度的伪距观测值。因此，模糊度解算是高精度定位的重要前提。
在实际工程应用中，由于载波观测值非常脆弱，极易受到外界环境的干扰，可能会出现周跳及各种误差等，导致不能解算出正确的模糊度，从而不能获得准确的固定解。因此，在实际应用中必须要采取一系列解算策略才能保证输出稳定准确的固定解。
目前，模糊度解算方面的大量研究文献主要是通过一些算法策略选取最优的模糊度子集进行模糊度搜索，通过部分模糊度固定方式来实现高精度位置解算。如果仅利用参与部分搜索的模糊度来计算固定解，则丢失了大量有效的观测信息，这必然对最后的定位结果产生影响。特别是在恶劣环境下几何结构不好、周跳严重以及观测值质量不佳时，这种性能差异尤为明显。现有的模糊度解算技术的缺点主要体现在以下方面：
(1)现有技术在模糊度解算方面大多集中在部分模糊度搜索方面，对于模糊度传递与维持关注较少，在恶劣环境下确实不能搜索到模糊度时，其固定率会受到一定程度的影响。
(2)现有技术在通过部分模糊度搜索到模糊度后一般直接采用整数最小二乘来计算固定解，但是此时搜索的模糊度集合并不一定是能固定的最大模糊度集合，其解算的固定解也不一定是最优的固定解。
发明内容
本申请的目的在于提供一种模糊度固定方法及其系统，解决GNSS模糊度搜索困难时的固定解输出，可以大幅提高解算的固定率，并提高固定解的精度及稳定性。
本申请公开了一种模糊度固定方法，包括：
获取星历数据、当前历元的卫星观测值和差分数据、及先前历元中固定且未发生周跳的卫星的双差模糊度；
根据所述星历数据、当前历元的卫星观测值和差分数据计算当前历元的多个第一双差模糊度，根据所述当前历元的多个第一双差模糊度中已固定的双差模糊度解算第一位置，并且，根据所述第一位置、星历数据、当前历元的卫星观测值和差分数据固定所述多个第一双差模糊度中其他未固定的双差模糊度，以获得当前历元的所有固定的第一双差模糊度作为第一双差模糊度集合；
根据所述先前历元中固定且未发生周跳的卫星的双差模糊度获得继承双差模糊度，根据所述星历数据、当前历元的卫星观测值和差分数据、及继承双差模糊度解算第二位置，根据所述第二位置、星历数据、当前历元的卫星观测值和差分数据计算当前历元的固定的双差模糊度，将该固定的双差模糊度与所述继承双差模糊度作为第二双差模糊度以获得第二双差模糊度集合；
根据所述第一双差模糊度集合和所述第二双差模糊度集合得到模糊度合集；和
根据所述模糊度合集计算位置固定解。
在一个优选例中，根据所述第一双差模糊度集合和所述第二双差模糊度集合得到模糊度合集的步骤，进一步包括：
判断所述第一双差模糊度集合和所述第二双差模糊度集合在任一频点是否存在双差模糊度对应于一颗相同卫星；
若存在，判断根据第一双差模糊度集合计算的第三位置与根据第二双差模糊度集合计算的第四位置之间的距离是否小于预定阈值；和
若小于预定阈值，将所述第一双差模糊度集合和所述第二双差模糊度集合中对应该频点的所有的双差模糊度加入模糊度合集。
在一个优选例中，所述方法还包括：
若根据第一双差模糊度集合计算的第三位置与根据第二双差模糊度集合计算的第四位置之间的距离不小于预定阈值，检验所述第一双差模糊度集合与所述第二双差模糊度集合是否具有相同的双差卫星对，若具有相同的双差卫星对，当对应所述相同的双差卫星对的第一双差模糊度和第二双差模糊度一致时，将一致的所述第一双差模糊度和所述第二双差模糊度加入模糊度合集。
在一个优选例中，若具有相同的双差卫星对，当对应所述相同的双差卫星对的第一双差模糊度和第二双差模糊度不一致时，将对应该频点和该双差卫星对的第一双差模糊度加入所述模糊度合集。
在一个优选例中，若不存在双差模糊度对应于一颗相同卫星，将对应该频点的所述第一双差模糊度集合和所述第二双差模糊度集合中双差模糊度个数多的双差模糊度集合加入所述模糊度合集。
在一个优选例中，所述预定阈值小于等于0.2米。
在一个优选例中，根据所述第一双差模糊度集合和所述第二双差模糊度集合得到模糊度合集后，还包括：对所述模糊度合集进行残差校核、RAIM检核、电离层残差检核、多路径检核以及低载噪比低高度角检核中的一种或多种校核。
在一个优选例中，根据所述模糊度合集计算位置固定解的步骤，进一步包括：采用整数最小二乘计算位置固定解。
在一个优选例中，根据所述得到的模糊度合集构建约束方程约束卡尔曼滤波。
本申请还公开了一种模糊度固定系统，包括：
数据获取单元，用于获取星历数据、当前历元的卫星观测值和差分数据、及先前历元中固定且未发生周跳的卫星的双差模糊度；
搜索固定单元，用于根据所述星历数据、当前历元的卫星观测值和差分数据计算当前历元的多个第一双差模糊度，根据所述当前历元的多个第一双差模糊度中已固定的双差模糊度解算第一位置，并且，根据所述第一位置、星历数据、当前历元的卫星观测值和差分数据固定所述多个第一双差模糊度中其他未固定的双差模糊度，以获得当前历元的所有固定的第一双差模糊度作为第一双差模糊度集合；
递推继承单元，用于根据所述先前历元中固定且未发生周跳的卫星的双差模糊度获得继承双差模糊度，根据所述星历数据、当前历元的卫星观测值和差分数据、及继承双差模糊度解算第二位置，根据所述第二位置、星历数据、当前历元的卫星观测值和差分数据计算当前历元的固定的双差模糊度，将该固定的双差模糊度与所述继承双差模糊度作为第二双差模糊度以获得第二双差模糊度集合；
合并单元，用于根据所述第一双差模糊度集合和所述第二双差模糊度集合得到模糊度合集；和
解算单元，用于根据所述模糊度合集计算位置固定解。
本申请一个实施例中还公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器执行时实现如前文描述的方法中的步骤。
相对于现有技术，本申请的模糊度固定方法及其系统至少具有以下有益效果：
(1)通过整合先前历元递推维持的模糊度、根据高精位置反算的模糊度以及当前历元搜索的模糊度来构建一个最大可固定双差模糊度合集，即使在当前历元没有搜索到固定的模糊度也可以依赖于先前历元递推维持的模糊度输出固定解。
(2)对模糊度进行一系列质量控制策略，从最大可固定双差模糊度合集中剔除一些可能存在误差的双差模糊度，然后基于精确可靠的模糊度集合采用整数最小二乘策略实现高精度的位置解算，通过最大可固定模糊度集合输出的固定解位置更精确更稳定。
(3)基于精确可靠的模糊度集合对滤波解算进行强约束，从而保证后续历元也能够更加容易搜索到正确的模糊度，可以将该历元固定的模糊度更好地维持下去。
本申请的说明书中记载了大量的技术特征，分布在各个技术方案中，如果要罗列出本申请所有可能的技术特征的组合(即技术方案)的话，会使得说明书过于冗长。为了避免这个问题，本申请上述发明内容中公开的各个技术特征、在下文各个实施方式和例子中公开的各技术特征、以及附图中公开的各个技术特征，都可以自由地互相组合，从而构成各种新的技术方案(这些技术方案均因视为在本说明书中已经记载)，除非这种技术特征的组合在技术上是不可行的。例如，在一个例子中公开了特征A+B+C，在另一个例子中公开了特征A+B+D+E，而特征C和D是起到相同作用的等同技术手段，技术上只要择一使用即可，不可能同时采用，特征E技术上可以与特征C相组合，则，A+B+C+D的方案因技术不可行而应当不被视为已经记载，而A+B+C+E的方案应当视为已经被记载。
附图说明
图1是根据本申请一个实施例中的模糊度固定方法的流程示意图。
图2是根据本申请一个实施例中的定位流程的示意图。
图3是根据本申请一个实施例中的获取模糊度集合的流程示意图。
图4是根据本申请一个实施例中的模糊度集合合并的流程示意图。
图5是根据本申请一个实施例中的定位系统的整体框图。
具体实施方式
在以下的叙述中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，本领域的普通技术人员可以理解，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。
下面概要说明本申请实施方式的部分创新点：
为了最大化利用可固定卫星的模糊度，提高最后的定位精度，本发明针对目前模糊度搜索固定存在的一些问题，提出了一种基于最大可固定双差模糊度合集的整数最小二乘定位解算方法。该发明通过整合递推维持的模糊度、反算的模糊度、搜索的模糊度来构建一个最大可固定双差模糊度合集，然后对模糊度进行一系列质量控制策略，从最大可固定双差模糊度合集中剔除一些可能存在误差的模糊度，然后基于精确可靠的模糊度集合采用整数最小二乘策略实现高精度的位置解算。
在模糊度解算算法方面，除了准确地搜索模糊度外，先前历元的模糊度的传递与维持也是具有非常重要的意义。它一方面可以解决在当前历元搜索不到准确模糊度时可以采用先前历元传递和维持的模糊度计算准确的接收机位置，另一方面通过整合先前历元传递和维持的模糊度、当前历元搜索的模糊度以及通过高精度位置反算的双差模糊度来形成一个最大的可固定模糊度集合，可以保证输出固定解的稳定性及精度。
此外，为了将该历元固定的模糊度更好地维持下去，基于精确可靠的模糊度集合对卡尔曼滤波解算进行强约束，保证后续历元也能够精确搜索到模糊度，从而通过已经固定的模糊度来约束滤波器来提高模糊度的固定成功率。
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请的实施方式作进一步地详细描述。
本申请的一个实施例中提供一种模糊度固定方法，图1示出了一个实施例中模糊度固定方法的流程示意图。所述模糊度固定方法包括如下步骤：
步骤101，获取星历数据、当前历元的卫星观测值和差分数据、及先前历元中固定且未发生周跳的卫星的双差模糊度。其中术语“先前历元”指代的是当前历元的上个历元。
步骤102，根据所述星历数据、当前历元的卫星观测值和差分数据计算当前历元的多个第一双差模糊度，根据所述当前历元的多个第一双差模糊度中已固定的双差模糊度解算第一位置，并且，根据所述第一位置、星历数据、当前历元的卫星观测值和差分数据固定所述多个第一双差模糊度中其他未固定的双差模糊度，以获得当前历元的所有固定的第一双差模糊度作为第一双差模糊度集合。
本实施例中，利用当前历元搜索固定的双差模糊度解算出接收机的精确位置，并根据解算的精确位置反算其他未固定的双差模糊度，获得包括搜索的模糊度和反算的模糊度的更大的模糊度集合。
步骤103，根据所述先前历元中固定且未发生周跳的卫星的双差模糊度获得继承双差模糊度，根据所述星历数据、当前历元的卫星观测值和差分数据、及继承双差模糊度解算第二位置，根据所述第二位置、星历数据、当前历元的卫星观测值和差分数据计算当前历元的固定的双差模糊度，将该固定的双差模糊度与所述继承双差模糊度作为第二双差模糊度以获得第二双差模糊度集合。
本实施例中，利用先前历元递推维持的模糊度和当前历元的观测数据解算出接收机的精确位置，并根据解算的精确位置反算出当前历元的固定的双差模糊度，获得包括递推维持的模糊度和反算的模糊度的更大的模糊度集合。
步骤104，根据所述第一双差模糊度集合和所述第二双差模糊度集合得到模糊度合集。本实施例中，通过整合先前历元递推维持的模糊度、反算的模糊度、搜索固定的模糊度来构建一个最大可固定双差模糊度的合集。应当注意，反算的模糊度包括根据先前历元递推维持的模糊度和当前历元搜索的模糊度反算的模糊度两个部分。
在一个实施例中，根据所述第一双差模糊度集合和所述第二双差模糊度集合得到模糊度合集的步骤，进一步包括如下步骤：
步骤401，判断所述第一双差模糊度集合和所述第二双差模糊度集合在任一频点是否存在双差模糊度对应于一颗相同卫星。若存在双差模糊度对应于一颗相同卫星，则进入步骤402，若不存在双差模糊度对应于一颗相同卫星，则进入步骤407。例如，在某一频点的第一双差模糊度集合中包含有卫星1、2、3、4、5的双差模糊度，如1-2、1-3、1-4等，该频点的第二双差模糊度集合包含有卫星1、6、7、8、9的双差模糊度，如1-6、1-7、1-8等，此时表示第一双差模糊度集合和第二双差模糊度集合中存在双差模糊度对应于一颗相同卫星1。
步骤402，判断根据第一双差模糊度集合计算的第三位置与根据第二双差模糊度集合计算的第四位置之间的距离是否小于预定阈值。若根据第一双差模糊度集合计算的第三位置与根据第二双差模糊度集合计算的第四位置之间的距离小于预定阈值，则进入步骤403，若不小于预定阈值，则进入步骤404。在一个实施例中，所述预定阈值小于等于0.2米。所述预定阈值可以不限于设置为0.2米，还可以根据实际需求设置为其他数值，例如，0.1米、0.3米等。应当理解，计算的接收机的第三位置与第四位置之间的距离是否小于预定阈值表示第一双差模糊度和第二双差模糊度的解算结果是否可信。
步骤403，将所述第一双差模糊度集合和所述第二双差模糊度集合中对应该频点的所有的双差模糊度加入模糊度合集。如前述所述的存在双差模糊度对应于一颗相同卫星1的例子，此时以相同1号卫星的单差模糊度作为连接，将该频点的第一双差模糊度集合中包含的卫星1、2、3、4、5的双差模糊度和第二双差模糊度集合包含的卫星1、6、7、8、9的双差模糊度合并获得包含卫星1、2、3、4、5、6、7、8、9的双差模糊度合集。
步骤404，当根据第一双差模糊度集合计算的第三位置与根据第二双差模糊度集合计算的第四位置之间的距离不小于预定阈值时，对第一双差模糊度集合与第二双差模糊度集合进行进一步的判断，即：检验所述第一双差模糊度集合与所述第二双差模糊度集合是否具有相同的双差卫星对，若具有相同的双差卫星对，判断对应所述相同的双差卫星对的第一双差模糊度和第二双差模糊度是否一致，当对应所述相同的双差卫星对的第一双差模糊度和第二双差模糊度一致时，进入步骤405，若不一致，进入步骤406。例如，在某一频点的第一双差模糊度集合中包含有卫星1、2、3、4、5的双差模糊度，第二双差模糊度集合包含有卫星1、2、3、6、7、8、9的双差模糊度，此时表示第一双差模糊度集合和第二双差模糊度集合中存在1-2和1-3两个相同卫星对的双差模糊度，进一步分别判断1-2和1-3两个相同卫星对的双差模糊度是否一致。
步骤405，将一致的所述第一双差模糊度和所述第二双差模糊度加入模糊度合集。如前述所述的存在1-2和1-3两个相同卫星对的双差模糊度的例子，当1-2或1-3两个相同卫星对的双差模糊度在第一双差模糊度集合和第二双差模糊度集合一致时，将1-2或1-3两个相同卫星对的双差模糊度加入到模糊度合集中。
步骤406，将对应该频点和该双差卫星对的第一双差模糊度加入所述模糊度合集。对应所述相同的双差卫星对的第一双差模糊度和第二双差模糊度不一致，以当前历元获得的模糊度(搜索的模糊度或根据搜索的模糊度反算的模糊度)为准。如前述所述的存在1-2和1-3两个相同卫星对的双差模糊度的例子，当1-2或1-3两个相同卫星对的双差模糊度在第一双差模糊度集合和第二双差模糊度集合不一致时，将1-2或1-3两个相同卫星对在第一双差模糊度集合对应的双差模糊度加入到模糊度合集中。
步骤407，将对应该频点的所述第一双差模糊度集合和所述第二双差模糊度集合中双差模糊度个数多的双差模糊度集合加入所述模糊度合集。若不存在双差模糊度对应于一颗相同卫星，以双差模糊度个数多的集合为最优的集合。例如，在某一频点的第一双差模糊度集合中包含有卫星1、2、3、4、5的双差模糊度，第二双差模糊度集合包含有卫星6、7、8、9、10、11、12的双差模糊度，此时第一双差模糊度集合中共包含5颗卫星的双差模糊度，第二双差模糊度集合中共包含7颗卫星的双差模糊度，此时选择信任第二双差模糊度集合，将第二双差模糊度集合加入所述模糊度合集。
在一个实施例中，根据所述第一双差模糊度集合和所述第二双差模糊度集合得到模糊度合集后，所述方法还包括：对所述模糊度合集进行残差校核、RAIM检核、电离层残差检核、多路径检核以及低载噪比低高度角检核中的一种或多种校核。应当理解，所述校核是对模糊度合集进行一系列质量控制控制策略，从最大可固定双差模糊度合集中剔除一些可能存在误差的模糊度。
步骤105，根据所述模糊度合集计算位置固定解。
在一个实施例中，根据所述模糊度合集计算位置固定解的步骤，进一步包括：采用整数最小二乘计算位置固定解。
在一个实施例中，所述方法还包括：根据所述得到的模糊度合集构建约束方程约束卡尔曼滤波。基于精确可靠的模糊度集合对卡尔曼滤波解算进行强约束，可以保证后续历元也能够精确搜索到模糊度。
为了能够更好地理解本说明书的技术方案，下面结合一个具体的例子来进行说明，该例子中罗列的细节主要是为了便于理解，不作为对本申请保护范围的限制。
在RTK定位中，其输入数据包含基准站观测数据、流动站观测数据以及星历信息，根据这三类数据进行解算可以得到精确的流动站相对于基准站的坐标。定位算法的大致流程如图2所示，一般包含有数据质量控制、双差方程构建、卡尔曼滤波估计、模糊度解算和固定解解算等。模糊度解算是RTK相对定位算法中最核心的内容之一，本发明主要针对RTK定位流程中的模糊度解算和固定位置解算两部分提出一种新的思路与方法。
1.GNSS相对定位数学模型
GNSS相对定位函数模型采用双差模型，对于多系统GNSS相对定位，一般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：
Figure BDA0003310497210000111
Figure BDA0003310497210000112
其中，
Figure BDA0003310497210000113
表示双差伪距观测值，
Figure BDA0003310497210000114
表示接收机到卫星的几何距离的双差值，
Figure BDA0003310497210000115
表示双差伪距观测噪声和其它误差，
Figure BDA0003310497210000116
表示以米为单位的双差载波相位观测值，
Figure BDA0003310497210000117
表示载波波长，
Figure BDA0003310497210000118
表示双差模糊度，
Figure BDA0003310497210000119
双差载波观测噪声和其它误差。
数学模型除了函数模型外还包含随机模型。设伪距的理论测量精度为σp，载波相位的理论测量精度为
Figure BDA00033104972100001110
伪距和载波的理论测量精度可表示为高度角或载噪比的函数。相对定位时2个测站可同时观测到M系统的N颗卫星，则此时可以获得2N个伪距观测值和2N个相位观测值，伪距和相位的非差方差阵可分别表示为：
Figure BDA00033104972100001111
Figure BDA00033104972100001112
式中，diag(·)表示对角矩阵，
Figure BDA0003310497210000121
和
Figure BDA0003310497210000122
分别表示第i颗卫星第j个测站的伪距和相位观测值精度。在相对定位时，一般采用双差观测方程解算，因此需将上面的非差随机模型转换为双差随机模型。假设各个原始观测值相互独立，且设第一颗卫星为参考卫星，则由非差到双差的转换矩阵可表示为：
Figure BDA0003310497210000123
则基于双差函数的随机模型可以表示为：
Figure BDA0003310497210000124
2.卡尔曼滤波算法原理
有了GNSS相对定位的数学模型后，需要采用一种参数估计算法对待估参数进行估计，在GNSS领域目前使用最广泛的算法是卡尔曼滤波算法。将多频多系统的双差观测方程线性化表示为：
Z＝HX+v
式中，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：
Xk＝Fk|k-1Xk-1+Wk-1
式中，Xk与Xk-1分别表示k和k-1历元的状态向量，Fk|k-1表示由k-1到k的状态转移矩阵，Wk-1表示过程噪声。由扩展卡尔曼滤波算法可得预测解为：
Xk|k-1＝Fk|k-1Xk-1|k-1
Figure BDA0003310497210000125
式中，Pk-1|k-1表示k-1历元状态向量的方差-协方差矩阵，Qk-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历元的状态向量为：
Xk|k＝Xk|k-1+Jk(Zk-HkXk|k-1)
Pk|k＝(I-JkHk)Pk|k-1
Figure BDA0003310497210000131
式中，Jk表示卡尔曼滤波的增益矩阵，I表示单位矩阵，Rk表示观测值的方差-协方差矩阵。
3.整数最小二乘原理
在RTK定位中待估参数包含了两类：第一类是属于实数域的位置、速度等信息，第二类是属于整数域的载波双差模糊度。此时最小二乘问题表示为整数最小二乘模型：
Figure BDA0003310497210000132
式中，y表示观测量，A表示载波双差模糊度的系数，a表示载波双差模糊度参数，B表示位置、速度等参数的系数，b表示位置、速度等参数，Qyy表示观测量的随机模型。当载波双差模糊度a被确定为整数后，其它参数b的浮点解可以被约束为固定解：
Figure BDA0003310497210000133
Figure BDA0003310497210000134
4.模糊度传递维持及高精度定位解算
模糊度解算是RTK相对定位算法中最核心的内容之一，在模糊度解算中除了模糊度搜索与确认外，模糊度维持与传递是另一种提高解算固定率和固定解精度的方法。图3给出了模糊度传递维持及高精度定位解算的详细流程图，该流程图中主要包含当前历元搜索固定的模糊度解算、先前历元传递维持的模糊度以及最后的高精度定位解算三个大的方面。
正如大家所知，如果载波不发生周跳，前后历元的模糊度是一个不变的量，因此先前历元固定的模糊度可以直接传递到当前历元。另外，基于传递的模糊度采用最小二乘算法可以解算出一个精确坐标，根据该精确坐标还可以反算其它未固定的双差载波模糊度，当反算的载波双差模糊度浮点解小数部分小于0.1周时可认为该未固定的卫星的双差模糊度可以反算固定。将先前历元传递的模糊度与反算固定的模糊度合并构成一个递推维持的模糊度集合(即，上述实施例中所述的第二双差模糊度集合)。
除了传递的模糊度外，当前历元也可采用LAMBDA算法部分搜索到一个最优的双差模糊度，当搜索确认通过后，同样基于该模糊度集合也可以解算出一个精确坐标，此时根据该精确坐标可以反算其它未搜索固定的双差载波模糊度，当反算的载波双差模糊度浮点解小数部分小于0.1周时可认为该未搜索固定的双差载波模糊度的卫星可以反算固定。将当前历元搜索固定的模糊度与反算固定的模糊度合并构成一个搜索固定模糊度集合(即，上述实施例中所述的第一双差模糊度集合)。
将递推维持的模糊度集合和搜索固定的模糊度集合通过图4的方式合并形成一个最大的可固定模糊度合集。为了方便模糊度维持递推，双差载波模糊度一般转换为单差模糊度保存的，因此在合并模糊度集合时需要考虑两个集合是否存在公共卫星，若存在则可以以公共卫星为纽带连接两个模糊度集合，若不存在公共卫星，则只能选择其中一个最优的模糊度集合(例如，选择个数多的模糊度集合)。另外，在合并两个模糊度集合时，还需要考虑两个模糊度集合计算的固定解位置是否一致，如不一致则选择相信当前历元搜索固定的模糊度集合。
在构建完成模糊度合集后，需要对所有模糊度进行质量控制检核，包括后验残差检核、RAIM检核、电离层残差检核、多路径检核以及低载噪比低高度角的检核等，剔除一些固定错误的模糊度或者整周特性较差的模糊度，最终形成一个最优的模糊度合集。
基于最终形成的最优的模糊度合集采用上述提到的整数最小二乘约束卡尔曼滤波器输出的浮点解得到最终的高精度位置，该策略相比直接采用最小二乘解算的固定解结果更加平滑稳定。
另外，为了保证滤波器中的模糊度正确性，方便下个历元能够搜索到准确的模糊度，采用该历元最优的模糊度合集构建强约束方程直接约束滤波器。其观测方程可表示为：
Figure BDA0003310497210000151
式中，
Figure BDA0003310497210000152
表示固定的双差模糊度，a表示滤波器中的浮点双差模糊度。另外，卡尔曼滤波约束时上述方程的精度设置为0.001。
本申请一个实施例中模糊度解算和固定的主要实施流程如下：
步骤1)，终端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。
步骤2)，采用终端GNSS接收机接收的流动站观测值及星历数据进行单点解解算并进行相关质量控制。
步骤3)，传递先前历元固定且未发生周跳的双差模糊度。
步骤4)，根据步骤3)传递维持的模糊度计算出精确的固定解位置，根据精确的固定解位置反算其它未固定的模糊度。
步骤5)，合并步骤3)传递维持的模糊度与步骤4)反算固定的模糊度形成传递维持的模糊度集合。
步骤6)，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站间单差模糊度及其方差-协方差矩阵。
步骤7)，将站间单差模糊度及其方差-协方差矩阵转换为站间-星间双差模糊度及其方差-协方差矩阵，并采用LAMBDA搜索固定双差模糊度。
步骤8)，若步骤7)搜索固定的双差模糊度通过模糊度确认检核，则基于搜索的双差模糊度集合计算出精确的固定解位置，根据精确的固定解位置反算其它未搜索固定的模糊度。
步骤9)，合并步骤7)搜索固定的模糊度与步骤8)反算固定的模糊度形成搜索固定的模糊度集合。
步骤10)，合并步骤5)传递维持的模糊度集合与步骤9)搜索固定的模糊度集合形成最大可固定的模糊度合集。
步骤11)，对步骤10)的模糊度进行质量控制检核，剔除错误或质量较差的模糊度形成最优的固定模糊度集合。
步骤12)，基于步骤11)的最优模糊度集合，采用整数最小二乘策略约束滤波器输出高精度的位置。
步骤13)，采用步骤11)的最优模糊度集合，对滤波器进行强约束，方便后续历元滤波后能准确搜索到模糊度。
本申请的一个实施例中还公开了一种模糊度固定系统，其结构框图参考图5所示，该系统包括：数据获取单元、搜索固定单元、递推继承单元、合并单元和解算单元。
数据获取单元用于获取星历数据、当前历元的卫星观测值和差分数据、及先前历元中固定且未发生周跳的卫星的双差模糊度。搜索固定单元用于根据所述星历数据、当前历元的卫星观测值和差分数据计算当前历元的多个第一双差模糊度，根据所述当前历元的多个第一双差模糊度中已固定的双差模糊度解算第一位置，并且，根据所述第一位置、星历数据、当前历元的卫星观测值和差分数据固定所述多个第一双差模糊度中其他未固定的双差模糊度，以获得当前历元的所有固定的第一双差模糊度作为第一双差模糊度集合。递推继承单元用于根据所述先前历元中固定且未发生周跳的卫星的双差模糊度获得继承双差模糊度，根据所述星历数据、当前历元的卫星观测值和差分数据、及继承双差模糊度解算第二位置，根据所述第二位置、星历数据、当前历元的卫星观测值和差分数据计算当前历元的固定的双差模糊度，将该固定的双差模糊度与所述继承双差模糊度作为第二双差模糊度以获得第二双差模糊度集合。合并单元用于根据所述第一双差模糊度集合和所述第二双差模糊度集合得到模糊度合集。解算单元用于根据所述模糊度合集计算位置固定解。
第一实施方式是与本实施方式相对应的方法实施方式，第一实施方式中的技术细节可以应用于本实施方式，本实施方式中的技术细节也可以应用于第一实施方式。
需要说明的是，本领域技术人员应当理解，上述模糊度固定系统的实施方式中所示的各模块的实现功能可参照前述模糊度固定方法的相关描述而理解。上述模糊度固定系统的实施方式中所示的各模块的功能可通过运行于处理器上的程序(可执行指令)而实现，也可通过具体的逻辑电路而实现。本申请实施例上述模糊度固定系统如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也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，本申请实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read Only Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。这样，本申请实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。
相应地，本申请实施方式还提供一种计算机可读存储介质，其中存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现本申请的各方法实施方式。计算机可读存储介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括但不限于，相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读存储介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
需要说明的是，在本专利的申请文件中，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“包括一个”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。本专利的申请文件中，如果提到根据某要素执行某行为，则是指至少根据该要素执行该行为的意思，其中包括了两种情况：仅根据该要素执行该行为、和根据该要素和其它要素执行该行为。多个、多次、多种等表达包括2个、2次、2种以及2个以上、2次以上、2种以上。
在本申请提及的所有文献都被认为是整体性地包括在本申请的公开内容中，以便在必要时可以作为修改的依据。此外应理解，在阅读了本申请的上述公开内容之后，本领域技术人员可以对本申请作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所要求保护的范围。
在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

Claims (11)

1.一种模糊度固定方法，其特征在于，包括：
获取星历数据、当前历元的卫星观测值和差分数据、及先前历元中固定且未发生周跳的卫星的双差模糊度；
根据所述星历数据、当前历元的卫星观测值和差分数据计算当前历元的多个第一双差模糊度，根据所述当前历元的多个第一双差模糊度中已固定的双差模糊度解算第一位置，并且，根据所述第一位置、星历数据、当前历元的卫星观测值和差分数据固定所述多个第一双差模糊度中其他未固定的双差模糊度，以获得当前历元的所有固定的第一双差模糊度作为第一双差模糊度集合；
根据所述先前历元中固定且未发生周跳的卫星的双差模糊度获得继承双差模糊度，根据所述星历数据、当前历元的卫星观测值和差分数据、及继承双差模糊度解算第二位置，根据所述第二位置、星历数据、当前历元的卫星观测值和差分数据计算当前历元的固定的双差模糊度，将该固定的双差模糊度与所述继承双差模糊度作为第二双差模糊度以获得第二双差模糊度集合；
根据所述第一双差模糊度集合和所述第二双差模糊度集合得到模糊度合集；和
根据所述模糊度合集计算位置固定解。
2.根据权利要求1所述的模糊度固定方法，其特征在于，根据所述第一双差模糊度集合和所述第二双差模糊度集合得到模糊度合集的步骤，进一步包括：
判断所述第一双差模糊度集合和所述第二双差模糊度集合在任一频点是否存在双差模糊度对应于一颗相同卫星；
若存在，判断根据第一双差模糊度集合计算的第三位置与根据第二双差模糊度集合计算的第四位置之间的距离是否小于预定阈值；和
若小于预定阈值，将所述第一双差模糊度集合和所述第二双差模糊度集合中对应该频点的所有的双差模糊度加入模糊度合集。
3.根据权利要求2所述的模糊度固定方法，其特征在于，还包括：
若根据第一双差模糊度集合计算的第三位置与根据第二双差模糊度集合计算的第四位置之间的距离不小于预定阈值，检验所述第一双差模糊度集合与所述第二双差模糊度集合是否具有相同的双差卫星对，若具有相同的双差卫星对，当对应所述相同的双差卫星对的第一双差模糊度和第二双差模糊度一致时，将一致的所述第一双差模糊度和所述第二双差模糊度加入模糊度合集。
4.根据权利要求3所述的模糊度固定方法，其特征在于，若具有相同的双差卫星对，当对应所述相同的双差卫星对的第一双差模糊度和第二双差模糊度不一致时，将对应该频点和该双差卫星对的第一双差模糊度加入所述模糊度合集。
5.根据权利要求2所述的模糊度固定方法，其特征在于，若不存在双差模糊度对应于一颗相同卫星，将对应该频点的所述第一双差模糊度集合和所述第二双差模糊度集合中双差模糊度个数多的双差模糊度集合加入所述模糊度合集。
6.根据权利要求2所述的模糊度固定方法，其特征在于，所述预定阈值小于等于0.2米。
7.根据权利要求1所述的模糊度固定方法，其特征在于，根据所述第一双差模糊度集合和所述第二双差模糊度集合得到模糊度合集后，还包括：对所述模糊度合集进行残差校核、RAIM检核、电离层残差检核、多路径检核以及低载噪比低高度角检核中的一种或多种校核。
8.根据权利要求1所述的模糊度固定方法，其特征在于，根据所述模糊度合集计算位置固定解的步骤，进一步包括：采用整数最小二乘计算位置固定解。
9.根据权利要求1所述的模糊度固定方法，其特征在于，根据所述得到的模糊度合集构建约束方程约束卡尔曼滤波。
10.一种模糊度固定系统，其特征在于，包括：
数据获取单元，用于获取星历数据、当前历元的卫星观测值和差分数据、及先前历元中固定且未发生周跳的卫星的双差模糊度；
搜索固定单元，用于根据所述星历数据、当前历元的卫星观测值和差分数据计算当前历元的多个第一双差模糊度，根据所述当前历元的多个第一双差模糊度中已固定的双差模糊度解算第一位置，并且，根据所述第一位置、星历数据、当前历元的卫星观测值和差分数据固定所述多个第一双差模糊度中其他未固定的双差模糊度，以获得当前历元的所有固定的第一双差模糊度作为第一双差模糊度集合；
递推继承单元，用于根据所述先前历元中固定且未发生周跳的卫星的双差模糊度获得继承双差模糊度，根据所述星历数据、当前历元的卫星观测值和差分数据、及继承双差模糊度解算第二位置，根据所述第二位置、星历数据、当前历元的卫星观测值和差分数据计算当前历元的固定的双差模糊度，将该固定的双差模糊度与所述继承双差模糊度作为第二双差模糊度以获得第二双差模糊度集合；
合并单元，用于根据所述第一双差模糊度集合和所述第二双差模糊度集合得到模糊度合集；和
解算单元，用于根据所述模糊度合集计算位置固定解。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器执行时实现如权利要求1至9中任意一项所述的方法中的步骤。
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