CN116106952B - 模糊度固定的检测方法、终端设备及存储介质 - Google Patents

模糊度固定的检测方法、终端设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例提供一种模糊度固定的检测方法、终端设备及存储介质，涉及卫星定位技术领域。该方法包括：获取所有待观测卫星的原始观测数据，对所有目标观测数据分别进行模糊度固定，得到各目标观测数据对应的第一整数模糊度以及所有第一整数模糊度对应的第一固定解，对各第一整数模糊度进行检验，以判断第一固定解是否可靠，并将可靠的第一固定解作为待计算第一固定解，基于待计算第一固定解对应的坐标对非目标观测数据进行残差计算并消除半周不确定的影响，以得到所有第一双差模糊度残差，基于所有第一双差模糊度残差以及预设的检验条件判断待计算第一固定解是否可靠。本发明实施例降低了算法耗时，提高了检测模糊度是否固定正确的准确度。

Description

模糊度固定的检测方法、终端设备及存储介质
技术领域
本发明涉及卫星定位技术领域，具体而言，涉及一种模糊度固定的检测方法、终端设备及存储介质。
背景技术
随着卫星导航定位技术的发展，智能驾驶对导航定位的服务质量提出了越来越严苛的要求，包括连续性、可靠性和稳定性等。目前，RTK (Real-time kinematic，实时动态载波相位差分）技术仍然是获得厘米级精度的主要定位技术之一，该定位技术的关键点在于双差整周模糊度的正确固定。
在双差整周模糊度固定过程中，存在错误固定的情况，模糊度一旦固定错误，将极大影响各项输出信息。因此需要对模糊度进行检测。检测模糊度是否正确固定的传统方案有以下两种：方案一，对于待观测的卫星数量较多的情况（如测量型接收机），可以将观测量分成两个子集，各自进行浮点滤波与模糊度固定，通过比较坐标的一致性来判断固定解是否正确；方案二，对于待观测的卫星数量较少的情况（如导航型接收机），一般采用模糊度固定之后通过残差检验、ADOP检验、电离层残差检验等检验固定解是否正确。上述两种方式均存在缺陷，对于方案一，首先增加了算法耗时，其次当某组子集因部分卫星质量不达标而不能搜索出固定解时会造成该方案失效，因而无法判断固定解是否正确；对于方案二，该方案存在一定程度的漏检概率。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种模糊度固定的检测方法、终端设备及存储介质，以实现在显著降低算法耗时的同时提高检测模糊度是否固定正确的准确度。
为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：
第一方面，本发明实施例提供一种模糊度固定的检测方法，包括：
获取所有待观测卫星的原始观测数据；
对所有目标观测数据分别进行模糊度固定，以得到各所述目标观测数据对应的第一整数模糊度，以及所有所述第一整数模糊度对应的第一固定解，其中，各所述目标观测数据属于所述原始观测数据，各所述目标观测数据对应有部分所述待观测卫星；
对各所述第一整数模糊度进行检验，以判断所述第一固定解是否可靠，并将可靠的第一固定解作为待计算第一固定解；
基于所述待计算第一固定解对应的坐标对非目标观测数据进行残差计算，并消除半周不确定的影响，以得到所有第一双差模糊度残差，所述非目标观测数据为所述原始观测数据中除去所述目标观测数据的部分；
基于所有所述第一双差模糊度残差，以及预设的检验条件判断所述待计算第一固定解是否可靠；
若是，则判定得到的所有所述目标观测数据对应的第一整数模糊度正确。
在可选的实施方式中，所述对所有目标观测数据分别进行模糊度固定，以得到各所述目标观测数据对应的第一整数模糊度，以及所有所述第一整数模糊度对应的第一固定解的步骤，包括：
对所述原始观测数据进行周跳探测，以得到周跳探测后的数据；
对周跳探测后的数据进行划分，以得到第一原始观测数据子集以及第二原始观测数据子集，其中，所述第一原始观测数据子集包含所述目标观测数据，所述第二原始观测数据子集包含所述非目标观测数据；
基于各所述目标观测数据分别构建第一双差函数模型；
基于各所述第一双差函数模型进行浮点Kalman滤波，以得到各所述待观测卫星对应的双差浮点模糊度；
基于各所述双差浮点模糊度进行模糊度固定，以得到所有所述目标观测数据对应的第一整数模糊度，以及所有所述第一整数模糊度对应的第一固定解。
在可选的实施方式中，所述基于各所述双差浮点模糊度进行模糊度固定，以得到所有所述目标观测数据对应的第一整数模糊度，以及所有所述第一整数模糊度对应的第一固定解的步骤，包括：
利用LAMBDA算法，搜索各所述双差浮点模糊度中的整数模糊度；
在搜索到所述整数模糊度的情况下，将搜索到的所有所述整数模糊度作为所有所述目标观测数据对应的第一整数模糊度；
基于所有所述第一整数模糊度得到对应的所述第一固定解。
在可选的实施方式中，所述对各所述第一整数模糊度进行检验，以判断所述第一固定解是否可靠，并将可靠的所述第一固定解作为待计算第一固定解的步骤，包括：
对各所述第一整数模糊度进行后验残差检验、ADOP检验以及电离层残差检验；
在检验通过的情况下，判断检验通过的所有所述第一整数模糊度对应的所述第一固定解可靠，并将可靠的第一固定解作为所述待计算第一固定解。
在可选的实施方式中，所述基于所述待计算第一固定解对应的坐标对非目标观测数据进行残差计算，并消除半周不确定的影响，以得到所有第一双差模糊度残差的步骤，包括：
基于各所述非目标观测数据分别构建第二双差函数模型；
将所述待计算第一固定解对应的坐标代入各所述第二双差函数模型，以得到所有第一双差模糊度；,
扣除各所述第一双差模糊度的整数部分，并消除半周不确定的影响，以得到所有第一双差模糊度残差。
在可选的实施方式中，所述基于所有所述第一双差模糊度残差，以及预设的检验条件判断所述待计算第一固定解是否可靠的步骤，包括：
当多个所述第一双差模糊度残差小于第一周阈值，且对应的所述第一双差模糊度残差的数量占比超过占比阈值时，则判断所述待计算第一固定解可靠。
第二方面，本发明实施例提供一种模糊度固定的检测方法，包括：
获取所有待观测卫星的原始观测数据；
基于预设筛选条件对所述原始观测数据进行处理，以得到目标固定数据，各所述目标固定数据对应有部分所述待观测卫星；
对所有所述目标固定数据分别进行模糊度固定，以得到所有第二整数模糊度，以及所有所述第二整数模糊度对应的第二固定解；
对各所述第二整数模糊度进行检验，以判断所述第二固定解是否可靠，并将可靠的第二固定解作为待计算第二固定解；
基于预设选择条件从未进行模糊度固定的所述原始观测数据中确定待计算数据；
基于所述待计算第二固定解对应的坐标对待计算数据进行残差计算，并消除半周不确定的影响，以得到所有第二双差模糊度残差；
基于所有所述第二双差模糊度残差，以及预设的检验条件判断所述待计算第二固定解是否可靠；
若是，则判定得到的所有所述第二整数模糊度正确。
在可选的实施方式中，所述基于预设筛选条件对所述原始观测数据进行处理，以得到目标固定数据的步骤，包括：
对所述原始观测数据进行周跳探测，以得到周跳探测后的数据；
基于各周跳探测后的数据分别构建第三双差函数模型；
基于各所述第三双差函数模型进行浮点Kalman滤波，以得到各所述待观测卫星对应的双差浮点模糊度，以及各所述双差浮点模糊度对应的方差；
对各所述方差由大到小进行排序；
基于排序结果、各所述待观测卫星的高度角以及各所述待观测卫星的载噪比对所有所述方差进行筛选，以得到所有筛选后的方差对应的双差浮点模糊度，作为目标固定数据。
在可选的实施方式中，所述对所有所述目标固定数据分别进行模糊度固定，以得到所有第二整数模糊度，以及所有所述第二整数模糊度对应的第二固定解的步骤，包括：
利用LAMBDA算法，搜索所有所述筛选后的方差对应的双差浮点模糊度中的整数模糊度；
在搜索到所述整数模糊度的情况下，将搜索到的所有所述整数模糊度作为所有第二整数模糊度；
基于所有所述第二整数模糊度得到对应的所述第二固定解。
在可选的实施方式中，所述对各所述第二整数模糊度进行检验，以判断所述第二固定解是否可靠，并将可靠的所述第二固定解作为待计算第二固定解的步骤，包括：
对各所述第二整数模糊度进行后验残差检验、ADOP检验以及电离层残差检验；
在检验通过的情况下，判断检验通过的所有所述第二整数模糊度对应的所述第二固定解可靠，并将可靠的第二固定解作为所述待计算第二固定解。
在可选的实施方式中，所述基于预设选择条件从未进行模糊度固定的所述原始观测数据中确定待计算数据的步骤，包括：
判断各未进行模糊度固定的所述原始观测数据对应的所述待观测卫星的高度角是否大于15度；
将高度角大于15度的各所述待观测卫星对应的未进行模糊度固定的所述原始观测数据确定为待计算数据。
在可选的实施方式中，所述基于所述待计算第二固定解对应的坐标对待计算数据进行残差计算，并消除半周不确定的影响，以得到所有第二双差模糊度残差的步骤，包括：
对所述待计算数据进行周跳探测，以得到周跳探测后的待计算数据；
基于各周跳探测后的待计算数据构建第四双差函数模型；
将所述待计算第二固定解对应的坐标代入各所述第四双差函数模型，以得到所有第二双差模糊度；
扣除各所述第二双差模糊度的整数部分，并消除半周不确定的影响，以得到所有第二双差模糊度残差。
在可选的实施方式中，所述基于所有所述第二双差模糊度残差，以及预设的检验条件判断所述待计算第二固定解是否可靠的步骤，包括：
当多个所述第二双差模糊度残差小于第二周阈值，且对应的所述第二双差模糊度残差的数量占比超过占比阈值时，则判断所述待计算第二固定解可靠。
第三方面，本发明实施例提供一种终端设备，包括存储器和处理器；
所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器用于执行所述计算机程序，以实现如上述第一方面实施例和/或结合上述第一方面实施例可能的实施方式提供的模糊度固定的检测方法，或实现如上述第二方面实施例和/或结合上述第二方面实施例可能的实施方式提供的模糊度固定的检测方法。
第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机程序在被处理器执行时实现如上述第一方面实施例和/或结合上述第一方面实施例的一些可能的实现方式提供的模糊度固定的检测方法，或实现如上述第二方面实施例和/或结合上述第二方面实施例的一些可能的实现方式提供的模糊度固定的检测方法。
本发明实施例的有益效果包括，例如：
本发明实施例提供的一种模糊度固定的检测方法、终端设备及存储介质，通过对所有目标观测数据分别进行模糊度固定，以得到所有目标观测数据对应的第一整数模糊度和第一固定解，然后对各第一整数模糊度进行检验，以判断第一固定解是否可靠，再通过对非目标观测数据进行残差计算，并消除半周不确定的影响，通过得到的第一双差模糊度残差以及预设检验条件进一步判断待计算第一固定解是否可靠。
上述方案通过对部分原始观测数据进行模糊度固定，并通过初检验，以及后续预设的检验条件来判断模糊度是否固定正确（即，得到的整数模糊度是否正确），且后续通过预设的检验条件进行检验的过程是通过对未进行模糊度固定的原始观测数据进行处理后进行的检验。相较于传统的方案将原始观测数据分成两个子集，再各自进行模糊度固定的方案显著降低了算法耗时，增加算法冗余度。
同时，本发明实施例提供的一种模糊度固定的检测方法通过初检验，以及后续预设的检验条件来判断模糊度是否固定正确的方案相较于传统方案中只通过残差检验、ADOP检验、电离层残差检验的初检验方式提高了检测模糊度是否固定正确的准确度，降低模糊度固定错误的概率，进而减少因固定错误而带来的其他问题。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1示出了本发明实施例提供的一种终端设备的示例性结构框图；
图2示出了本发明实施例提供的一种模糊度固定的检测方法的流程示意图；
图3示出了本发明实施例提供的一种模糊度固定的检测方法的流程示意图之二；
图4示出了本发明实施例提供的一种模糊度固定的检测方法的流程示意图之三；
图5示出了本发明实施例提供的一种模糊度固定的检测方法的流程示意图之四；
图6示出了本发明实施例提供的一种模糊度固定的检测方法的流程示意图之五；
图7示出了本发明实施例提供的一种模糊度固定的检测方法的流程示意图之六；
图8示出了本发明实施例提供的另一种模糊度固定的检测方法的流程示意图；
图9示出了本发明实施例提供的另一种模糊度固定的检测方法的流程示意图之二；
图10示出了本发明实施例提供的另一种模糊度固定的检测方法的流程示意图之三；
图11示出了本发明实施例提供的另一种模糊度固定的检测方法的流程示意图之四；
图12示出了本发明实施例提供的另一种模糊度固定的检测方法的流程示意图之五；
图13示出了本发明实施例提供的另一种模糊度固定的检测方法的流程示意图之六；
图14示出了本发明实施例提供的另一种模糊度固定的检测方法的流程示意图之七。
图标：100-终端设备；101-存储器；102-处理器；103-通信接口。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，术语“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。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例中的特征可以相互结合。
随着卫星导航定位技术的发展，智能驾驶对导航定位的服务质量提出了越来越严苛的要求，包括连续性、可靠性和稳定性等。GNSS（GlobalNavigation Satellite System，全球卫星导航系统)由美国的GPS、我国的BDS、俄罗斯的GLONASS，以及欧盟的Galileo组成；与之对应的区域导航系统包括日本的准天顶卫星系统（QZSS）和印度的IRNSS系统。
目前，RTK(Real-time kinematic，实时动态载波相位差分）技术仍然是获得厘米级精度的主要定位技术之一，该定位技术的关键点在于双差整周模糊度的正确固定。通过LAMBDA搜索算法，将Kalman滤波估计出的浮点模糊度解搜索出正确的整数解，就可以发挥出载波相位动态厘米级精度的优势，满足智能驾驶的道路居中辅助、自动变道辅助等功能的更高阶需求。
然而，由于实际工况的复杂性（树荫遮挡、高楼遮挡、立交遮挡等），获得一个正确的整周模糊度并不容易，因此对搜索出的整周模糊度进行确认（即，整周模糊度固定是否正确）是至关重要的一环。
在整周模糊度固定过程中，存在错误固定的情况，模糊度一旦固定错误，将极大影响各项输出信息。因此需要对模糊度进行检测。检测模糊度是否正确固定的传统方案有以下两种：
方案一，对于待观测的卫星数量较多的情况，可以将观测量分成独立的两个子集，各自进行周跳探测、浮点Kalman滤波与模糊度固定，通过比较两个子集坐标的一致性来确认固定解是否正确。当一致性小于阈值时，则固定解可靠，当一致性大于阈值时，则固定解不可靠，考虑降级。此方案首先增加了算法耗时，其次当某组子集因部分卫星质量不达标而不能搜索出固定解时会造成该方案失效，因而无法判断固定解是否正确。
方案二，对于待观测的卫星数量较少的情况，原始观测量输入后，进行周跳探测和浮点Kalman滤波，在模糊度固定过程中获得固定解后，通过后验残差检验、ADOP检验、电离层残差检验等检验固定解是否正确，当都通过检验时，则固定解可靠；当检验不通过时，则固定解不可靠，考虑降级。该方案存在一定程度的漏检概率。
基于此，本发明实施例提供了一种模糊度固定的检测方法，以解决上述问题。
请参阅图1，图1示出了本发明实施例提供的一种终端设备100的示例性结构框图，参见图1，该终端设备100可以为平板电脑、PC等智能终端，该终端设备100包括：存储器101、处理器102和通信接口103，该存储器101、处理器102和通信接口103相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。
存储器101可用于存储软件程序及模块，处理器102通过执行存储在存储器101内的软件程序及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。该通信接口103可用于与其他节点设备进行信令或数据的通信。
其中，存储器101可以是但不限于，随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)，只读存储器(ReadOnly Memory，ROM)，可编程只读存储器(ProgrammableRead-OnlyMemory，PROM)，可擦除只读存储器(ErasableProgrammable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除可编程只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。
处理器102可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。该处理器102可以是通用处理器，包括中央处理器 (CentralProcessing Unit，CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignal Processing，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
下面以终端设备100为执行主体，对本发明实施例提供的一种模糊度固定的检测方法进行示例性说明，请参阅图2，图2示出了本发明实施例提供的一种模糊度固定的检测方法的流程示意图。
如图2所示，上述一种模糊度固定的检测方法可以包括以下步骤：
S210，获取所有待观测卫星的原始观测数据。
S220，对所有目标观测数据分别进行模糊度固定，以得到各目标观测数据对应的第一整数模糊度，以及所有第一整数模糊度对应的第一固定解。
其中，各目标观测数据属于所述原始观测数据，各目标观测数据对应有部分待观测卫星。
S230，对各第一整数模糊度进行检验，以判断第一固定解是否可靠，并将可靠的第一固定解作为待计算第一固定解。
S240，基于待计算第一固定解对应的坐标对非目标观测数据进行残差计算，并消除半周不确定的影响，以得到所有第一双差模糊度残差，所述非目标观测数据为原始观测数据中除去目标观测数据的部分。
S250，基于所有第一双差模糊度残差，以及预设的检验条件判断待计算第一固定解是否可靠。
S2501，若是，则判定得到的所有目标观测数据对应的第一整数模糊度正确。
S2502，若否，则判定得到的所有目标观测数据对应的第一整数模糊度不正确，考虑降级。
上述步骤实现了对部分原始观测数据进行模糊度固定，并通过初检验，以及后续预设的检验条件来判断模糊度是否固定正确（即，得到的整数模糊度是否正确）的过程。
其中，S210步骤为获取所有待观测卫星的原始观测数据的过程，该原始观测数据可以为伪距观测值、载波相位观测值。
具体地，上述伪距观测值、载波相位观测值可以通过下述公式一表示：
Figure SMS_1
（公式一）
其中，
Figure SMS_3
和/>
Figure SMS_6
为伪距和相位观测值，/>
Figure SMS_9
为站星几何距离，c为真空中的光速，/>
Figure SMS_4
为接收机钟差，/>
Figure SMS_7
为卫星钟差，/>
Figure SMS_10
为电离层延迟，/>
Figure SMS_12
为传播路径上的对流层延迟，/>
Figure SMS_2
为载波相位波长，/>
Figure SMS_5
为整周模糊度，/>
Figure SMS_8
为伪距观测噪声，/>
Figure SMS_11
为相位观测噪声。
在获取到所有待观测卫星的原始观测数据后，则继续执行S220步骤，对目标观测数据分别进行模糊度固定，以得到各目标观测数据对应的第一整数模糊度，以及所有第一整数模糊度对应的第一固定解。
需要说明的是，上述目标观测数据属于原始观测数据，即该目标观测数据为部分原始观测数据，因此，可以对原始观测数据进行周跳探测，然后将周跳探测后的数据划分得到两个原始观测量子集，在进行模糊度固定时可以仅基于其中一个原始观测量子集进行，该原始观测量子集所包含的观测数据即为目标观测数据。
示例性地，在对目标观测数据分别进行模糊度固定的过程可以包括以下步骤：
步骤一，对原始观测数据进行周跳探测，得到周跳探测后的数据，然后对周跳探测后的数据进行划分，得到两个原始观测数据子集，基于其中一个原始观测数据子集的数据（即，目标观测数据）建立非差函数模式，进而构建各待观测卫星的双差函数模型，对于短基线（基线长度<10KM），使用双差模式可以消除待观测卫星和接收机钟差、电离层延迟和对流层延迟以及其他小的误差改正项几乎被消除干净。
上述双差函数模型可以通过以下公式二表示：
Figure SMS_13
（公式二）
其中，
Figure SMS_14
和/>
Figure SMS_15
为双差模式的伪距和相位观测值，/>
Figure SMS_16
为双差模式的站星几何距离，/>
Figure SMS_17
为伪距观测噪声，/>
Figure SMS_18
为载波相位波长，/>
Figure SMS_19
为双差模糊度值，/>
Figure SMS_20
为相位观测噪声。
步骤二，基于步骤一的双差函数模型，进行浮点滤波，得到各待观测卫星的双差浮点模糊度以及对应的方差与协方差阵。
步骤三，基于步骤二获得的双差浮点模糊度以及对应的方差与协方差阵，使用LAMBDA方法从双差浮点模糊度中搜索整数模糊度，搜索成功则得到整数模糊度（即，第一整数模糊度），以及所有整数模糊度对应的固定解（即，第一固定解），搜索失败得到浮点解。
基于上述步骤，完成了对所有目标观测数据的模糊度固定，并得到各目标观测数据对应的第一整数模糊度，以及所有第一整数模糊度对应的第一固定解，则继续执行步骤S230，对各第一整数模糊度进行检验，以判断第一固定解是否可靠。
具体地，上述对各第一整数模糊度进行检验的过程，可以基于相应的检验参数来实现，例如，后验残差检验、ADOP检验、电离层残差检验等检验方法，若对各第一整数模糊度进行检验通过，则得到可靠的第一固定解，若检验不通过，则考虑降级。
在执行完毕步骤S230，对各第一整数模糊度进行检验，确认出待计算第一固定解之后，则继续执行步骤S240，基于待计算第一固定解对应的坐标对非目标观测数据进行残差计算，并消除半周不确定的影响，以得到所有第一双差模糊度残差。
需要说明的是，上述非目标观测数据即为未进行模糊度固定的原始观测数据，由于步骤S220中，对部分原始观测数据进行了模糊度固定，若该非目标观测数据和目标观测数据为上述示例中的两个原始观测数据子集的数据，则可以认为若对非目标观测数据也进行模糊度固定，所得出的固定解对应的坐标应与待计算第一固定解对应的坐标相同。因此，可以直接基于待计算第一固定解对应的坐标对非目标观测数据进行残差计算。
具体地，上述残差计算的过程，即为将待计算第一固定解对应的坐标代入双差函数模型并进行相应处理的过程，该双差函数模型可以为对所有非目标观测数据建立的双差函数模型，在将待计算第一固定解对应的坐标代入双差函数模型后，可以解出双差模糊度，并因此得出双差模糊度残差（即，得到所有第一双差模糊度残差）。
示例性地，在待计算第一固定解对应的坐标已知的情况下，基于前文的公式二中的载波相位公式可以通过以下公式三表示：
Figure SMS_21
（公式三）
其中，
Figure SMS_22
为双差模式的相位观测值，/>
Figure SMS_23
为双差模式的站星几何距离，/>
Figure SMS_24
为载波相位波长，/>
Figure SMS_25
为双差模糊度值，/>
Figure SMS_26
为相位观测噪声。
该公式三中的未知参数只包含双差模糊度值
Figure SMS_27
，理论上该值具有整周特性，可用来检验模糊度是否固定正确。
进一步地，基于公式三将待计算第一固定解对应的坐标代入后，还需要考虑载波相位的半周不确定性，通常卫星导航接收机载波环跟踪采用对180度相位（半周）跳变不敏感的Costas环来进行相位跟踪，因此存在重新跟踪到GNSS信号时输出的载波相位具有半周不确定性现象。接收机只有在解得GNSS信号的同步头之后才能完成极性判断，进而消除半周不确定性以得到正常的载波相位测量值，一般该过程需要耗时六秒才能实现，即该时间段概率性存在双差模糊度不具有整周特性的问题。
因此，为了解决该问题，可以将计算得到的双差模糊度残差乘以2，以消除半周不确定的影响，若未进行此处理，则检测范围变为[-0.20.2]和[0.3 0.7]，即得到的双差模糊度残差范围过大。
基于此，在将待计算第一固定解对应的坐标代入公式三得到双差模糊度后，还需要扣除掉双差模糊度的整数部分得到双差模糊度残差（即，第一双差模糊度残差），并将得到的双差模糊度残差乘以2以消除半周不确定影响。
示例性地，计算消除半周不确定影响的双差模糊度残差可以通过以下公式四表示：
Figure SMS_28
（公式四）
其中，
Figure SMS_29
为双差模糊度，/>
Figure SMS_30
为取整函数，/>
Figure SMS_31
为消除半周不确定影响的双差模糊度残差。
在消除半周不确定的影响，得到所有第一双差模糊度残差数据之后，则继续执行步骤S250，基于所有第一双差模糊度残差，以及预设的检验条件判断待计算第一固定解是否可靠。
具体地，该检验条件可以为，基于设定的残差占比以及残差的周阈值来判定待计算第一固定解是否可靠，例如，可以设定当80%以上的第一双差模糊度残差小于0.4周，则判定待计算第一固定解可靠，上述0.4周表征相位的角度（例如，180度相位即表示半周）。
在判定待计算第一固定解可靠的情况下，则判定得到的所有目标观测数据对应的第一整数模糊度正确，并可以输出该待计算第一固定解，上述检测模糊度固定的过程是基于部分原始观测数据进行模糊度固定并进行后续检测的，实际应用中，该方式适用于原始观测数据量较多的应用场景，因此需要将原始观测数据进行周跳探测后得到两个原始观测数据子集，该方式可以具体应用于卫星导航领域。
本发明实施例提供的一种模糊度固定的检测方法，通过对所有目标观测数据分别进行模糊度固定，以得到所有目标观测数据对应的第一整数模糊度和第一固定解，然后对各第一整数模糊度进行检验，以判断第一固定解是否可靠，再通过对非目标观测数据进行残差计算，并消除半周不确定的影响，通过得到的第一双差模糊度残差以及预设检验条件进一步判断待计算第一固定解是否可靠。
上述方案通过对部分原始观测数据进行模糊度固定，并通过初检验，以及后续预设的检验条件来判断模糊度是否固定正确（即，得到的整数模糊度是否正确），且后续通过预设的检验条件进行检验的过程是通过对未进行模糊度固定的原始观测数据进行处理后进行的检验。相较于传统的方案将原始观测数据分成两个子集，再各自进行模糊度固定的方案显著降低了算法耗时，增加算法冗余度。
同时，本发明实施例提供的一种模糊度固定的检测方法通过初检验，以及后续预设的检验条件来判断模糊度是否固定正确的方案相较于传统方案中只通过残差检验、ADOP检验、电离层残差检验的初检验方式提高了检测模糊度是否固定正确的准确度，降低模糊度固定错误的概率，进而减少因固定错误而带来的其他问题。
可选地，S210步骤中对所有观测数据分别进行模糊度固定，以得到各目标观测数据对应的第一整数模糊度，以及所有第一整数模糊度对应的第一固定解的过程可以通过对原始观测数据进行周跳探测，然后将周跳探测后的数据划分得到两个原始观测数据子集，对其中一个原始观测数据子集做相应处理，并进行模糊度固定来实现，上述对所有观测数据分别进行模糊度固定的具体过程可以通过下述步骤实现：
在图2的基础上，请参阅图3，图3示出了本发明实施例提供的一种模糊度固定的检测方法的流程示意图之二，S220步骤中对所有目标观测数据分别进行模糊度固定，以得到各目标观测数据对应的第一整数模糊度，以及所有第一整数模糊度对应的第一固定解的步骤，包括：
S221，对原始观测数据进行周跳探测，以得到周跳探测后的数据。
S222，对周跳探测后的数据进行划分，以得到第一原始观测数据子集以及第二原始观测数据子集。
其中，第一原始观测数据子集包含目标观测数据，第二原始观测数据子集包含非目标观测数据。
S223，基于各目标观测数据分别构建第一双差函数模型。
S224，基于各第一双差函数模型进行浮点Kalman滤波，以得到各待观测卫星对应的双差浮点模糊度。
S225，基于各双差浮点模糊度进行模糊度固定，以得到各目标观测数据对应的第一整数模糊度，以及所有第一整数模糊度对应的第一固定解。
上述步骤实现了对部分原始观测数据进行模糊度固定的过程。
在本发明实施例中，步骤S223中构建的第一双差函数模型可以基于前文中的公式二实现，步骤S221至步骤S225通过将原始观测数据进行周跳探测，然后将周跳探测后的数据分为两个原始观测数据子集，并基于其中一个原始观测数据子集进行模糊度固定，相较于传统的方案将原始观测数据分成两个子集，再各自进行模糊度固定的方案显著降低了算法耗时，增加算法冗余度。
可选地，S225步骤中基于各双差浮点模糊度进行模糊度固定，以得到各目标观测数据对应的第一整数模糊度，以及所有第一整数模糊度对应的第一固定解的过程可以通过搜索双差浮点模糊度中的整数模糊度，并通过搜索得到的整数模糊度来得到对应的第一固定解，该具体过程可以通过下述步骤实现：
在图3的基础上，请参阅图4，图4示出了本发明实施例提供的一种模糊度固定的检测方法的流程示意图之三，S225步骤中基于各双差浮点模糊度进行模糊度固定，以得到各目标观测数据对应的第一整数模糊度，以及所有第一整数模糊度对应的第一固定解的步骤，包括：
S2251，利用LAMBDA算法，搜索各双差浮点模糊度中的整数模糊度。
S2252，在搜索到整数模糊度的情况下，将搜索到的所有整数模糊度作为所有目标观测数据对应的第一整数模糊度。
在未搜索到整数模糊度的情况下，得到浮点解。
S2253，基于所有第一整数模糊度得到对应的第一固定解。
上述步骤实现了对所有双差浮点模糊度进行模糊度固定，以得到所有第一整数模糊度以及对应的第一固定解的过程。
可选地，S230步骤中对各第一整数模糊度进行检验的过程可以通过相应的检验参数来实现，该具体过程可以通过下述步骤实现：
在图2的基础上，请参阅图5，图5示出了本发明实施例提供的一种模糊度固定的检测方法的流程示意图之四，S230步骤中对各第一整数模糊度进行检验，以判断第一固定解是否可靠，并将可靠的第一固定解作为待计算第一固定解的步骤，包括：
S231，对各第一整数模糊度进行后验残差检验、ADOP检验以及电离层残差检验。
S232，在检验通过的情况下，判断检验通过的所有第一整数模糊度对应的第一固定解可靠，并将可靠的第一固定解作为待计算第一固定解。
在检验失败的情况下，考虑降级。
上述步骤实现了对模糊度固定后得到的参数进行初检验，以初步对模糊度固定进行检测的过程。
在本发明实施例中，通过基于后验残差检验、ADOP检验以及电离层残差检验初步检测模糊度固定是否正确，将可靠的固定解筛选作为待计算第一固定解。
可选地，S240步骤中基于待计算第一固定解对应的坐标对非目标观测数据进行残差计算，以得到所有第一双差模糊度残差的过程，还需要消除基于非目标观测数据建立的双差函数模型中的半周不确定性影响，进而解出双差模糊度，并得到双差模糊度残差，即，使得到的第一双差模糊度具有整周特性。
基于此，基于待计算第一固定解对应的坐标对非目标观测数据进行残差计算，以得到所有第一双差模糊度残差的过程可以通过下述步骤实现：
在图2的基础上，请参阅图6，图6示出了本发明实施例提供的一种模糊度固定的检测方法的流程示意图之五，S240步骤中基于待计算第一固定解对应的坐标对非目标观测数据进行残差计算，并消除半周不确定的影响，以得到所有第一双差模糊度残差的步骤，包括：
S241，基于各非目标观测数据分别构建第二双差函数模型。
S242，将待计算第一固定解对应的坐标代入各第二双差函数模型，以得到所有第一双差模糊度。
S243，扣除各第一双差模糊度的整数部分，并消除半周不确定的影响，以得到所有第一双差模糊度残差。
上述步骤实现了基于待计算第一固定解对应的坐标对非目标观测数据进行残差计算的过程。
在本发明实施例中，上述步骤S241中构建的第二双差函数模型可以基于前文的公式二实现。
进一步地，在将待计算第一固定解对应的坐标代入前文的公式三得到双差模糊度后，还需要基于公式四扣除掉第一双差模糊度的整数部分得到第一双差模糊度残差，并将得到的第一双差模糊度残差乘以2以消除半周不确定影响。
可选地，S250步骤中基于所有第一双差模糊度残差，以及预设的检验条件判断待计算第一固定解是否可靠的过程，可以通过预先设定相应的阈值来实现，以进一步对模糊度固定是否正确进行检测，该具体过程可以通过下述步骤来实现：
在图2的基础上，请参阅图7，图7示出了本发明实施例提供的一种模糊度固定的检测方法的流程示意图之六，S250步骤中基于所有第一双差模糊度残差，以及预设的检验条件判断待计算第一固定解是否可靠的步骤，包括：
S251，当多个第一双差模糊度残差小于第一周阈值，且对应的第一双差模糊度残差的数量占比超过占比阈值时，则判断待计算第一固定解可靠。
否则判断待计算第一固定解不可靠。
上述步骤实现了基于预设的检验条件进一步判断第一固定解是否可靠，进而判定得到的所有目标观测数据对应的第一整数模糊度是否正确的过程。
示例性地，S251步骤中的检验条件，可以为，当80%以上的第一双差模糊度残差的小于0.4周，则可以判定待计算第一固定解可靠。当判断待计算第一固定解可靠时，即确定得到的所有目标观测数据对应的第一整数模糊度正确，并可以输出该待计算第一固定解。
基于前文的终端设备100，本发明实施例还提供一种模糊度固定的检测方法，该方法也以终端设备100为执行主体，该方法适用于原始观测数据量较少的应用场景，因此需要将原始观测数据进行周跳探测后，筛选出数据质量较优的数据，并基于筛选后的数据进行模糊度固定以及后续操作，该方式可以具体应用于测量测绘领域。
请参阅图8，图8示出了本发明实施例提供的另一种模糊度固定的检测方法的流程示意图。
如图8所示，上述另一种模糊度固定的检测方法可以包括以下步骤：
S260，获取所有待观测卫星的原始观测数据。
S270，基于预设筛选条件对原始观测数据进行处理，以得到目标固定数据，各目标固定数据对应有部分待观测卫星。
S280，对所有目标固定数据分别进行模糊度固定，以得到所有第二整数模糊度，以及所有所述第二整数模糊度对应的第二固定解。
S290，对各第二整数模糊度进行检验，以判断第二固定解是否可靠，并将可靠的第二固定解作为待计算第二固定解。
S300，基于预设选择条件从未进行模糊度固定的所述原始观测数据中确定待计算数据。
S310，基于待计算第二固定解对应的坐标对待计算数据进行残差计算，并消除半周不确定的影响，以得到所有第二双差模糊度残差。
S320，基于所有第二双差模糊度残差，以及预设的检验条件判断待计算第二固定解是否可靠。
S3201，若是，则判定得到的所有第二整数模糊度正确。
S3202，若否，则判定得到的所有第二整数模糊度不正确，考虑降级。
上述步骤实现了对原始观测数据进行处理并筛选后进行模糊度固定，并通过初检验，以及后续预设的检验条件来判断模糊度是否固定正确（即，得到的整数模糊度是否正确）的过程。
需要说明的是，上述步骤S280中对相应数据进行模糊度固定的过程，步骤S290中对得到的整数模糊度进行检验的过程，步骤S310中进行残差计算的过程，以及步骤S320中基于得到的第二双差模糊度残差，以及预设的检验条件判断待计算第二固定解是否可靠的过程与前文中步骤S220至步骤S250的过程类似，在此不再赘述。
具体地，与前文的模糊度固定的检测方法所不同的是，步骤S270中需要基于预设筛选条件对原始观测数据进行处理，该处理过程可以为，例如，在对原始观测数据进行周跳探测，基于周跳探测后的数据建立双差函数模型，并基于双差函数模型进行浮点滤波，得到各待观测卫星的双差浮点模糊度以及对应的方差与协方差阵后，可以对得到的各方差值进行排序。
同时，可以通过排序结果以及其他预设的筛选参数（例如，待观测卫星的高度角以及待观测卫星的载噪比）对所有方差值进行筛选，将筛选后的方差对应的双差浮点模糊度，作为目标固定数据进行后续的模糊度固定操作。
进一步地，由于步骤S270中基于预设筛选条件对原始观测数据进行处理，得到目标固定数据，后续需要对该目标固定数据进行模糊度固定，步骤S310中进行的残差计算是基于未进行模糊度固定的其他原始观测数据所构建的双差函数模型来实现的。因此，还需要在未进行模糊度固定的其他原始观测数据中选择出合适的数据作为待计算数据（即，步骤S300），并基于待计算数据构建双差函数模型，以使计算得到的第二双差模糊度残差更为准确。
在得到所有第二双差模糊度残差后，则继续执行步骤S320，基于所有第二双差模糊度残差，以及预设的检验条件判断待计算第二固定解是否可靠。
具体地，该检验条件也可以为，基于设定的残差占比以及残差的周阈值来判定待计算第二固定解是否可靠，例如，可以设定当70%以上的第二双差模糊度残差小于0.5周，则判定待计算第二固定解可靠。
在判定待计算第二固定解可靠的情况下，则判定得到的所有第二整数模糊度正确，并可以输出该待计算第二固定解。
可选地，S270步骤中基于预设筛选条件对原始观测数据进行处理，以得到目标固定数据的过程可以通过对原始观测数据进行周跳探测得到周跳探测后的数据，对周跳探测后的数据构建双差函数模型和浮点滤波后，将得到的双差浮点模糊度对应的方差值进行排序，并基于设定的筛选参数来实现数据筛选，最终得到目标固定数据。该具体过程可以通过下述步骤实现：
在图8的基础上，请参阅图9，图9示出了本发明实施例提供的另一种模糊度固定的检测方法的流程示意图之二，S270步骤中基于预设筛选条件对原始观测数据进行处理，以得到目标固定数据的步骤，包括：
S271，对原始观测数据进行周跳探测，以得到周跳探测后的数据。
S272，基于各周跳探测后的数据分别构建第三双差函数模型。
S273，基于各第三双差函数模型进行浮点Kalman滤波，以得到各待观测卫星对应的双差浮点模糊度，以及各双差浮点模糊度对应的方差。
S274，对各方差由大到小进行排序。
S275，基于排序结果、各待观测卫星的高度角以及各待观测卫星的载噪比对所有方差进行筛选，以得到所有筛选后的方差对应的双差浮点模糊度，作为目标固定数据。
上述步骤实现了对原始数据进行处理，并对处理过程中的数据进行筛选，以筛选出较优数据作为目标固定数据的过程。
例如，在步骤S273中得到各双差浮点模糊度对应的方差值，以及步骤S274对各方差值由大到小进行排序后，可以将方差值最大的前两个方差值剔除，然后筛选出高度角大于15度的待观测卫星对应的方差值。进一步地，由于每颗待观测卫星均存在载噪比，因此，可以先计算所有待观测卫星载噪比的平均值，并选择大于该平均值的待观测卫星作为筛选条件，以最终筛选出数据质量较优的方差值，并将该方差值对应的双差浮点模糊度，作为目标固定数据，上述筛选质量较优数据的过程使后续进行模糊度固定时，可以搜索出筛选后的方差对应的双差浮点模糊度中的整数模糊度，避免当数据质量不达标而不能搜索出整数模糊度，进而得不到固定解时造成方法整体失效的问题。
可选地，S280步骤中对所有目标固定数据分别进行模糊度固定，以得到所有第二整数模糊度，以及所有所述第二整数模糊度对应的第二固定解的过程可以通过搜索筛选后的方差对应的双差浮点模糊度中的整数模糊度，并通过搜索得到的整数模糊度来得到对应的第二固定解，该具体过程可以通过下述步骤实现：
在图8的基础上，请参阅图10，图10示出了本发明实施例提供的另一种模糊度固定的检测方法的流程示意图之三，S280步骤中对所有目标固定数据分别进行模糊度固定，以得到所有第二整数模糊度，以及所有所述第二整数模糊度对应的第二固定解的步骤，包括：
S281，利用LAMBDA算法，搜索所有筛选后的方差对应的双差浮点模糊度中的整数模糊度。
S282，在搜索到整数模糊度的情况下，将搜索到的所有整数模糊度作为所有第二整数模糊度。
在未搜索到整数模糊度的情况下，得到浮点解。
S283，基于所有第二整数模糊度得到对应的第二固定解。
上述步骤实现了对筛选后的方差对应的双差浮点模糊度进行模糊度固定，以得到所有第二整数模糊度以及对应的第二固定解的过程。
可选地，S290步骤中对各第二整数模糊度进行检验的过程可以通过相应的检验参数来实现，该具体过程可以通过下述步骤实现：
在图8的基础上，请参阅图11，图11示出了本发明实施例提供的另一种模糊度固定的检测方法的流程示意图之四，S290步骤中对各第二整数模糊度进行检验，以判断第二固定解是否可靠，并将可靠的第二固定解作为待计算第二固定解的步骤，包括：
S291，对各第二整数模糊度进行后验残差检验、ADOP检验以及电离层残差检验。
S292，在检验通过的情况下，判断检验通过的所有第二整数模糊度对应的第二固定解可靠，并将可靠的第二固定解作为待计算第二固定解。
在检验失败的情况下，考虑降级。
上述步骤实现了对模糊度固定后得到的参数进行初检验，以初步对模糊度固定进行检测的过程。
可选地，S300步骤中基于预设选择条件从未进行模糊度固定的原始观测数据中确定待计算数据的过程，即为从未进行模糊度固定的原始观测数据中选择出与S270步骤中筛选出的数据相匹配的数据，以便于后续基于各待计算第二固定解对应的坐标进行残差计算。该具体过程可以通过下述步骤实现：
在图8的基础上，请参阅图12，图12示出了本发明实施例提供的另一种模糊度固定的检测方法的流程示意图之五，S300步骤中基于预设选择条件从未进行模糊度固定的原始观测数据中确定待计算数据的步骤，包括：
S301，判断各未进行模糊度固定的原始观测数据对应的待观测卫星的高度角是否大于15度。
S302，将高度角大于15度的各待观测卫星对应的未进行模糊度固定的原始观测数据确定为待计算数据。
上述步骤实现了从未进行模糊度固定的原始数据中选择出适合进行双差函数构建，并后续能够进行残差计算的数据的过程。
可选地，S310步骤中基于待计算第二固定解对应的坐标对待计算数据进行残差计算，以得到所有第二双差模糊度残差的过程，也需要消除半周不确定性影响，进而得到双差模糊度残差，即，使得到的第二双差模糊度具有整周特性。
基于此，上述具体过程可以通过下述步骤实现：
在图8的基础上，请参阅图13，图13示出了本发明实施例提供的另一种模糊度固定的检测方法的流程示意图之六，S310步骤中基于待计算第二固定解对应的坐标对待计算数据进行残差计算，并消除半周不确定的影响，以得到所有第二双差模糊度残差的步骤，包括：
S311，对待计算数据进行周跳探测，以得到周跳探测后的待计算数据。
S312，基于各周跳探测后的待计算数据构建第四双差函数模型。
S313，将待计算第二固定解对应的坐标代入各第四双差函数模型，以得到所有第二双差模糊度。
S314，扣除各第二双差模糊度的整数部分，并消除半周不确定的影响，以得到所有第二双差模糊度残差。
在本发明实施例中，上述S311步骤中构建的第四双差函数模型可以基于前文的公式二实现，在待计算第二固定解对应的坐标已知的情况下，基于前文的公式二中的载波相位公式可以通过前文的公式三实现。
因此，在将待计算第二固定解对应的坐标代入公式三得到双差模糊度后，还需要基于公式四扣除掉第一双差模糊度的整数部分得到第一双差模糊度残差，并将得到的第一双差模糊度残差乘以2以消除半周不确定影响。可选地，S320步骤中基于所有第二双差模糊度残差，以及预设的检验条件判断待计算第二固定解是否可靠的过程，也可以通过预先设定相应的阈值来实现，以进一步对模糊度固定是否正确进行检测，该具体过程可以通过下述步骤来实现：
在图8的基础上，请参阅图14，图14示出了本发明实施例提供的另一种模糊度固定的检测方法的流程示意图之七，S320步骤中基于所有第二双差模糊度残差，以及预设的检验条件判断待计算第二固定解是否可靠的步骤，包括：
S321，当多个第二双差模糊度残差小于第二周阈值，且对应的第二双差模糊度残差的数量占比超过占比阈值时，则判断待计算第二固定解可靠。
上述步骤实现了基于预设的检验条件进一步判断第二固定解是否可靠，进而判定得到的所有第二整数模糊度是否正确的过程。
示例性地，S321步骤中的检验条件，可以为，当70%以上的第二双差模糊度残差的小于0.5周，则可以判定待计算第二固定解可靠。当判断待计算第二固定解可靠时，即确定得到的所有第二整数模糊度正确，并可以输出该待计算第二固定解。
基于同一发明构思，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序在被处理器102执行时实现上述实施例中提供的一种模糊度固定的检测方法或另一种模糊度固定的检测方法。
其中，前述计算机程序运行时执行的各步骤，在此不再一一赘述，可参考前文对所述模糊度固定的检测方法的解释说明。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，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，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能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，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，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案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）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。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）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
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 (15)

1.一种模糊度固定的检测方法，其特征在于，包括：
获取所有待观测卫星的原始观测数据；
对所有目标观测数据分别进行模糊度固定，以得到各所述目标观测数据对应的第一整数模糊度，以及所有所述第一整数模糊度对应的第一固定解，其中，各所述目标观测数据属于所述原始观测数据，各所述目标观测数据对应有部分所述待观测卫星；
对各所述第一整数模糊度进行检验，以判断所述第一固定解是否可靠，并将可靠的第一固定解作为待计算第一固定解；
基于所述待计算第一固定解对应的坐标对非目标观测数据进行残差计算，并消除半周不确定的影响，以得到所有第一双差模糊度残差，所述非目标观测数据为所述原始观测数据中除去所述目标观测数据的部分；
基于所有所述第一双差模糊度残差，以及预设的检验条件判断所述待计算第一固定解是否可靠；
若是，则判定得到的所有所述目标观测数据对应的第一整数模糊度正确。
2.根据权利要求1所述的模糊度固定的检测方法，其特征在于，所述对所有目标观测数据分别进行模糊度固定，以得到各所述目标观测数据对应的第一整数模糊度，以及所有所述第一整数模糊度对应的第一固定解的步骤，包括：
对所述原始观测数据进行周跳探测，以得到周跳探测后的数据；
对周跳探测后的数据进行划分，以得到第一原始观测数据子集以及第二原始观测数据子集，其中，所述第一原始观测数据子集包含所述目标观测数据，所述第二原始观测数据子集包含所述非目标观测数据；
基于各所述目标观测数据分别构建第一双差函数模型；
基于各所述第一双差函数模型进行浮点Kalman滤波，以得到各所述待观测卫星对应的双差浮点模糊度；
基于各所述双差浮点模糊度进行模糊度固定，以得到各所述目标观测数据对应的第一整数模糊度，以及所有所述第一整数模糊度对应的第一固定解。
3.根据权利要求2所述的模糊度固定的检测方法，其特征在于，所述基于各所述双差浮点模糊度进行模糊度固定，以得到各所述目标观测数据对应的第一整数模糊度，以及所有所述第一整数模糊度对应的第一固定解的步骤，包括：
利用LAMBDA算法，搜索各所述双差浮点模糊度中的整数模糊度；
在搜索到所述整数模糊度的情况下，将搜索到的所有所述整数模糊度作为所有所述目标观测数据对应的第一整数模糊度；
基于所有所述第一整数模糊度得到对应的所述第一固定解。
4.根据权利要求3所述的模糊度固定的检测方法，其特征在于，所述对各所述第一整数模糊度进行检验，以判断所述第一固定解是否可靠，并将可靠的所述第一固定解作为待计算第一固定解的步骤，包括：
对各所述第一整数模糊度进行后验残差检验、ADOP检验以及电离层残差检验；
在检验通过的情况下，判断检验通过的所有所述第一整数模糊度对应的所述第一固定解可靠，并将可靠的第一固定解作为所述待计算第一固定解。
5.根据权利要求4所述的模糊度固定的检测方法，其特征在于，所述基于所述待计算第一固定解对应的坐标对非目标观测数据进行残差计算，并消除半周不确定的影响，以得到所有第一双差模糊度残差的步骤，包括：
基于各所述非目标观测数据分别构建第二双差函数模型；
将所述待计算第一固定解对应的坐标代入各所述第二双差函数模型，以得到所有第一双差模糊度；
扣除各所述第一双差模糊度的整数部分，并消除半周不确定的影响，以得到所有第一双差模糊度残差。
6.根据权利要求5所述的模糊度固定的检测方法，其特征在于，所述基于所有所述第一双差模糊度残差，以及预设的检验条件判断所述待计算第一固定解是否可靠的步骤，包括：
当多个所述第一双差模糊度残差小于第一周阈值，且对应的所述第一双差模糊度残差的数量占比超过占比阈值时，则判断所述待计算第一固定解可靠。
7.一种模糊度固定的检测方法，其特征在于，包括：
获取所有待观测卫星的原始观测数据；
基于预设筛选条件对所述原始观测数据进行处理，以得到目标固定数据，各所述目标固定数据对应有部分所述待观测卫星；
对所有所述目标固定数据分别进行模糊度固定，以得到所有第二整数模糊度，以及所有所述第二整数模糊度对应的第二固定解；
对各所述第二整数模糊度进行检验，以判断所述第二固定解是否可靠，并将可靠的第二固定解作为待计算第二固定解；
基于预设选择条件从未进行模糊度固定的所述原始观测数据中确定待计算数据；
基于所述待计算第二固定解对应的坐标对待计算数据进行残差计算，并消除半周不确定的影响，以得到所有第二双差模糊度残差；
基于所有所述第二双差模糊度残差，以及预设的检验条件判断所述待计算第二固定解是否可靠；
若是，则判定得到的所有所述第二整数模糊度正确。
8.根据权利要求7所述的模糊度固定的检测方法，其特征在于，所述基于预设筛选条件对所述原始观测数据进行处理，以得到目标固定数据的步骤，包括：
对所述原始观测数据进行周跳探测，以得到周跳探测后的数据；
基于各周跳探测后的数据分别构建第三双差函数模型；
基于各所述第三双差函数模型进行浮点Kalman滤波，以得到各所述待观测卫星对应的双差浮点模糊度，以及各所述双差浮点模糊度对应的方差；
对各所述方差由大到小进行排序；
基于排序结果、各所述待观测卫星的高度角以及各所述待观测卫星的载噪比对所有所述方差进行筛选，以得到所有筛选后的方差对应的双差浮点模糊度，作为目标固定数据。
9.根据权利要求8所述的模糊度固定的检测方法，其特征在于，所述对所有所述目标固定数据分别进行模糊度固定，以得到所有第二整数模糊度，以及所有所述第二整数模糊度对应的第二固定解的步骤，包括：
利用LAMBDA算法，搜索所有所述筛选后的方差对应的双差浮点模糊度中的整数模糊度；
在搜索到所述整数模糊度的情况下，将搜索到的所有所述整数模糊度作为所有第二整数模糊度；
基于所有所述第二整数模糊度得到对应的所述第二固定解。
10.根据权利要求9所述的模糊度固定的检测方法，其特征在于，所述对各所述第二整数模糊度进行检验，以判断所述第二固定解是否可靠，并将可靠的所述第二固定解作为待计算第二固定解的步骤，包括：
对各所述第二整数模糊度进行后验残差检验、ADOP检验以及电离层残差检验；
在检验通过的情况下，判断检验通过的所有所述第二整数模糊度对应的所述第二固定解可靠，并将可靠的第二固定解作为所述待计算第二固定解。
11.根据权利要求10所述的模糊度固定的检测方法，其特征在于，所述基于预设选择条件从未进行模糊度固定的所述原始观测数据中确定待计算数据的步骤，包括：
判断各未进行模糊度固定的所述原始观测数据对应的所述待观测卫星的高度角是否大于15度；
将高度角大于15度的各所述待观测卫星对应的未进行模糊度固定的所述原始观测数据确定为待计算数据。
12.根据权利要求11所述的模糊度固定的检测方法，其特征在于，所述基于所述待计算第二固定解对应的坐标对待计算数据进行残差计算，并消除半周不确定的影响，以得到所有第二双差模糊度残差的步骤，包括：
对所述待计算数据进行周跳探测，以得到周跳探测后的待计算数据；
基于各周跳探测后的待计算数据构建第四双差函数模型；
将所述待计算第二固定解对应的坐标代入各所述第四双差函数模型，以得到所有第二双差模糊度；
扣除各所述第二双差模糊度的整数部分，并消除半周不确定的影响，以得到所有第二双差模糊度残差。
13.根据权利要求12所述的模糊度固定的检测方法，其特征在于，所述基于所有所述第二双差模糊度残差，以及预设的检验条件判断所述待计算第二固定解是否可靠的步骤，包括：
当多个所述第二双差模糊度残差小于第二周阈值，且对应的所述第二双差模糊度残差的数量占比超过占比阈值时，则判断所述待计算第二固定解可靠。
14.一种终端设备，其特征在于，包括存储器和处理器；
所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器用于执行所述计算机程序，以实现如权利要求1-13中任一项所述的模糊度固定的检测方法。
15.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-13中任一项所述的模糊度固定的检测方法。
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