CN116953755A - 模糊度固定方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

模糊度固定方法、装置、存储介质及电子设备 Download PDF

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CN116953755A CN202310906187.0A CN202310906187A CN116953755A CN 116953755 A CN116953755 A CN 116953755A CN 202310906187 A CN202310906187 A CN 202310906187A CN 116953755 A CN116953755 A CN 116953755A
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Abstract

本实申请提供一种模糊度固定方法、装置、存储介质及电子设备，涉及卫星定位领域。其中，电子设备接收多个观测卫星的观测数据，多个观测卫星具有多种型号；根据观测数据，构建相同型号的观测卫星之间的双差模糊度以及对应的方差‑协方差矩阵；根据双差模糊度以及对应的方差‑协方差矩阵进行模糊度搜索，得到整周模糊度的固定解。如此，在构建双差模糊度时依据了相同型号的观测卫星，能够避免因卫星型号不同所导致的整周模糊度求解失败，从而提高了搜索整周模糊度时的成功率。

Description

模糊度固定方法、装置、存储介质及电子设备
技术领域
本申请涉及卫星定位领域，具体而言，涉及一种模糊度固定方法、装置、存储介质及电子设备。
背景技术
GNSS的全称为Global Navigation Satellite System，中文为全球卫星导航定位系统，表示能够在地球表面或近地空间的任何地点为用户提供全天候的3维坐标、速度以及时间信息的空基无线电导航定位系统，其在高精度测绘及民用导航领域有着广泛的应用。常见的卫星导航定位系统有GPS(Global Positioning System，全球定位系统)、GLONASS(Global Navigation Satellite System，格洛纳斯卫星导航系统)、伽利略卫星导航系统(Galileo)以及BDS(BeiDou Navigation Satellite System，北斗卫星导航系统)。除了全球卫星导航定位系统外，还有区域卫星导航定位系统，包括QZSS(Quasi-Zenith SatelliteSystem，准天顶卫星系统)和IRNSS(Indian Regional Navigational Satellite System,区域卫星导航系统)。
随着定位技术的发展，通过网络载波相位差分技术来进行高精度的定位的需求范围越来越广泛，例如测量测绘、无人驾驶、辅助驾驶、自动作业机器人、设备定位、地图更新等领域都需要较高精度的位置信息。而基于网络载波相位差分技术进行定位的一个重要环节是找到整周模糊度的固定值，固定值的准确性直接影响定位的准确性。相关技术中，存在无法解算出整周模糊度的问题。
发明内容
为了克服现有技术中的至少一个不足，本申请提供一种模糊度固定方法、装置、存储介质及电子设备，具体包括：
第一方面，本申请提供一种模糊度固定方法，所述方法包括：
接收多个观测卫星的观测数据，所述多个观测卫星具有多种型号；
根据所述观测数据，构建相同型号的观测卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵；
根据所述双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵进行模糊度搜索，得到整周模糊度的固定解。
结合第一方面的可选实施方式，所述根据所述观测数据，构建相同型号的观测卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵，包括：
从所述多个观测卫星中选取相同型号的多个初筛卫星；
根据所述多个初筛卫星的观测数据，确定所述多个初筛卫星的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵；
根据所述多个初筛卫星的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩，构建所述多个初筛卫星中的多个第一目标卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵。
结合第一方面的可选实施方式，所述根据所述多个初筛卫星的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩，构建所述多个初筛卫星中的多个第一目标卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵，包括：
根据预设筛选条件，从所述多个初筛卫星中确定出所述多个第一目标卫星；
根据所述多个第一目标卫星各自的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵，构建所述多个第一目标卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵。
结合第一方面的可选实施方式，所述根据所述多个初筛卫星的观测数据，确定出所述多个初筛卫星的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵，包括：
根据所述多个初筛卫星的观测数据，获得所述多个初筛卫星之间的第一双差观测值；
根据所述多个初筛卫星之间的第一双差观测值进行浮点卡尔曼滤波，得到所述多个初筛卫星的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵。
结合第一方面的可选实施方式，所述根据所述观测数据，构建相同型号的观测卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵，包括：
根据所述观测数据，获得所述多个观测卫星的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵；
根据所述多个观测卫星的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵，构建所述多个观测卫星中的多个第二目标卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵，其中，多个第二目标卫星具有相同的型号。
结合第一方面的可选实施方式，所述根据所述多个观测卫星之间的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵，构建所述多个观测卫星中的多个第二目标卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵，包括：
根据预设筛选条件，从所述多个观测卫星中确定出相同型号的所述多个第二目标卫星；
根据所述多个第二目标卫星各自的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵，多个第二目标卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵。
结合第一方面的可选实施方式，所述根据所述观测数据，获得所述多个观测卫星之间的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵，包括：
根据所述多个观测卫星的观测数据，获得所述多个观测卫星之间的第二双差观测值；
根据所述多个观测卫星之间的第二双差观测值进行浮点卡尔曼滤波，得到所述多个观测卫星的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵。
结合第一方面的可选实施方式，所述根据所述双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵进行模糊度搜索，得到整周模糊度的固定解，包括：
根据所述双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵进行LAMBDA搜索，得到整周模糊度的固定解。
第二方面，本申请提供一种模糊度固定装置，所述装置包括：
观测数据模块，用于接收多个观测卫星的观测数据，所述多个观测卫星具有多种型号；
数据处理模块，用于根据所述观测数据，构建相同型号的观测卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵；
所述数据处理模块，还用于根据所述双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵进行模糊度搜索，得到整周模糊度的固定解。
结合第二方面的可选实施方式，所述数据处理模块具体还用于：
从所述多个观测卫星中选取相同型号的多个初筛卫星；
根据所述多个初筛卫星的观测数据，确定出所述多个初筛卫星的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵；
根据所述多个初筛卫星的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩，构建所述多个初筛卫星中的多个第一目标卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵。
结合第二方面的可选实施方式，所述数据处理模块具体还用于：
根据预设筛选条件，从所述多个初筛卫星中确定出所述多个第一目标卫星；
根据所述多个第一目标卫星各自的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵，构建所述多个第一目标卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵。
结合第二方面的可选实施方式，所述数据处理模块具体还用于：
根据所述多个初筛卫星的观测数据，获得所述多个初筛卫星之间的第一双差观测值；
根据所述多个初筛卫星之间的第一双差观测值进行浮点卡尔曼滤波，得到所述多个初筛卫星的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵。
结合第二方面的可选实施方式，所述数据处理模块具体还用于：
根据所述观测数据，获得所述多个观测卫星的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵；
根据所述多个观测卫星的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵，构建所述多个观测卫星中的多个第二目标卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵，其中，多个第二目标卫星具有相同的型号。
结合第二方面的可选实施方式，所述数据处理模块具体还用于：
根据预设筛选条件，从所述多个观测卫星中确定出相同型号的所述多个第二目标卫星；
根据所述多个第二目标卫星各自的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵，多个第二目标卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵。
结合第二方面的可选实施方式，所述数据处理模块具体还用于：
根据所述多个观测卫星的观测数据，获得所述多个观测卫星之间的第二双差观测值；
根据所述多个观测卫星之间的第二双差观测值进行浮点卡尔曼滤波，得到所述多个观测卫星的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵。
结合第二方面的可选实施方式，所述数据处理模块具体还用于：
根据所述双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵进行LAMBDA搜索，得到整周模糊度的固定解。
第三方面，本申请还提供一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现所述的模糊度固定方法。
第四方面，本申请还提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器以及存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序本处理器执行时，实现所述的模糊度固定方法。
相对于现有技术而言，本申请具有以下有益效果：
本实申请提供一种模糊度固定方法、装置、存储介质及电子设备。其中，电子设备接收多个观测卫星的观测数据，多个观测卫星具有多种型号；根据观测数据，构建相同型号的观测卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵；根据双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵进行模糊度搜索，得到整周模糊度的固定解。如此，在构建双差模糊度时依据了相同型号的观测卫星，能够避免因卫星型号不同所导致的整周模糊度求解失败，从而提高了搜索整周模糊度时的成功率。
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申请的某些实施例，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为本申请实施例提供的整周模糊度的解释示意图；
图2为本申请实施例提供的载波观测值的解释示意图；
图3为本申请实施例提供的载波单差观测值的解释示意图；
图4为本申请实施例提供的载波双差观测值的解释示意图；
图5为本申请实施例提供的模糊度固定方法的流程示意图；
图6为本申请实施例提供的模糊度固定装置的结构示意图；
图7为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
图标：101-观测数据模块；102-数据处理模块；201-存储器；202-处理器；203-通信单元；204-系统总线。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请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申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
在本申请的描述中，需要说明的是，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，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。
基于以上声明，为使方案更易于理解，下面先对本实施例可能涉及到的专业概念进行解释说明。
周跳，是指在全球卫星导航系统(GNSS)技术的载波相位测量中，由于卫星信号的失锁而导致的整周计数的跳变或中断，因此，正确地探测周跳是载波相位测量中非常重要且必须解决的问题之一。其中，导致卫星信号失锁的原因包括：
(1)卫星信号中断，如被高层建筑物、高山、树木、桥梁等阻挡导致卫星信号暂时中断。
(2)卫星信号信噪比过低，如卫星高度角偏低、电离层变化较剧烈或多路径效应太大等。
(3)接收机处于相对运动状态，如RTK(Real-Time Kinematic，实时动态载波相位差分技术)测量中受外界因素干扰严重从而导致卫星信号短暂失锁。
(4)接收机或卫星出现故障，如卫星振荡器故障、接收机软件故障等引发接收机内部信号错误。
RTK技术，是实时处理两个测站的载波相位观测量的差分方法，即：将基准站采集的载波相位发给流动站(例如，移动终端等)，用户接收机将本机和基准站的载波相位观测值进行求差，解算坐标。由于用户接收机和基准站的大部分误差都有时间和空间的相关性，绝大部分误差可以被抵消或降低，在二者距离不远的情况下，载波相位差分可使定位精度达到厘米级，大量应用于动态需要高精度位置的领域。也就是说，两台接收机(一台基准站，一台流动站)都在对卫星进行观测，同时，基准站通过其发射电台把所接收的载波相位信号(或载波相位差分改正信号)发射出去；那么，流动站在接收信号的同时也接收基准站的信号；在这两信号的基础上，流动站就可以实现差分计算，从而精确地定出基准站与流动站的空间相对位置关系。
基准站和流动站，基准站是对卫星导航信号进行长期且连续的观测，并由通信装置将其观测数据实时或者定时传送至数据中心的地面固定观测站。在实际应用中，基准站可以是在某一符合基准站架设条件的固定位置所架设的实体站，也可以是通过虚拟参考站(Virtual Reference Station，VRS)技术生成的一个虚拟基准站。流动站是在基准站的一定范围内可移动作业的设备上设立的观测站。例如，在智能汽车定位的场景下，基准站可固定安装在道路周边一些符合基准站架设条件的空地或者建筑物上。流动站可以被设置在智能汽车上，或者说该流动站就是智能汽车本身。当该流动站被设置在智能汽车上时，具体的，该流动站可以被装置智能汽车的顶部，也可以被装在智能汽车的其他位置。在实际应用中，基准站和流动站又可统称为接收机。在实际工作过程中，基准站和流动站都会对GNSS中的某些卫星进行观测，并获得相应的观测数据。该观测数据可以包括基准站和流动站所对应的伪距观测值、载波观测值、信噪比观测值以及多普勒观测值。
伪距观测值，所谓的伪距指的是接收机到观测卫星之间的大概距离。以基准站的伪距为例，假设基准站的时钟和观测卫星的时钟严格保持同步，根据观测卫星发射载波信号的时间与基准站接收到载波信号的时间就可以得到载波信号的传播时间，再乘以传播速度就可以得到观测卫星与基准站之间的距离。然而基准站的时钟和观测卫星的时钟不可避免的存在钟差，且载波信号在传播过程中还要受到大气折射等因素的影响，所以通过这种方法直接测得的距离并不等于观测卫星到基准站的真正距离，于是把这种距离称之为伪距。而所谓的伪距观测值，就是接收机实际测量得到的伪距值。
载波相位观测值，所谓的载波相位指的是接收机接收到的来自于观测卫星的载波信号与接收机的本振参考信号的相位差。如图1所示，实际应用中，由于载波信号的波长比较短，其远远小于接收机到观测卫星的距离，所以载波信号传到接收机的过程中可能会经过N个周期的相位变化，将N称之为整周模糊度，其中，N为正整数。在实际测量过程中，仅能够直接测量得到观测卫星发送的载波信号与接收机本振参考信号在一个周期内的瞬时相位差F(ti)，整周模糊度则需要通过相应的算法进行估计，如伪距法、多普勒法等。而所谓的载波相位观测值，包括接收机实际测量得到的一个周期内的瞬时相位差以及预估的整周模糊度。在实际应用中，载波相位观测值又可简称为载波观测值，以下实施例中将以载波观测值统一进行描述。
载波单差观测值，所谓的载波单差观测值，即基准站与流动站在同一时刻上针对各观测卫星进行观测所得到的载波相位观测量的差值。如图2所示的示例中，将目标导航系统中被观测到的导航卫星称为观测卫星，假定在某个时刻基准站与流动站同时观测到4颗观测卫星(卫星1、卫星2、卫星3和卫星4)，并且基准站依次观测到的载波观测值分别为BCov1、BCov2、BCov3以及BCov4；流动站依次观测到的载波观测值分别为MCov1、MCov2、MCov3以及MCov4。如图3所示，载波单差观测值表示基准站与流动站对同一观测卫星的载波观测值之间的差值，例如，卫星1的载波单差观测值可以表示为P1＝BCov1-MCov1，同理，可以得到其他观测卫星的载波单差观测值P1～P4。
载波双差观测值，需要先从多颗观测卫星中确定出一颗参考卫星，然后，将其他观测卫星的载波单差观测值分别与该参考卫星的载波单差观测值相减，得到载波双差观测值。继续以图2中的4颗观测卫星为例，并将其中的卫星1作为参考卫星。如图4所示，卫星2与参考卫星之间的双差观测值为Q1＝P2-P1＝(BCov2-MCov2)-(BCov1-MCov1)，同理，可得到其他双差观测值Q1～Q3。当然，除了上述载波单差/双差观测值之外，基于相同的原理，还可以有伪距单差/双差观测值。如此，可以消除星历误差、电离层以及对流层的延迟误差。
整周模糊度的固定解，即通过对观测卫星的观测数据进行定位解算可得到包括浮点解和协方差矩阵的解算结果。该浮点解中包括有流动站的位置、速度、加速度的估计值以及每个观测卫星所对应的单差载波相位的估计值；该协方差矩阵中包括有上述浮点解中各估计值所对应的协方差值。通过上述浮点解和协方差矩阵，对整周模糊度进行搜索，得到解算成功的固定解。
结合上述实施例中对专业概念的介绍，可见基于载波相位差分技术进行定位的一个重要环节是搜索出整周模糊度，模糊度的准确性直接影响定位的准确性。虽然双差观测值可以在一定程度上消除星历误差、电离层、对流层的延迟误差，但目前在构建双差观测值时，对于同属一个目标导航系统的导航卫星或者相互兼容的导航卫星并不会对其型号进行严格区分。经过实践后发现，若对其型号不进行严格区分会增加搜索整周模糊度时的失败概率。
示例性的，BDS系统在进行模糊度固定时，通常只选取一颗参考卫星求解双差模糊度，并认为此时的双差模糊度具有整周特性。然而，由于北斗二号和北斗三号系统的原因，如北斗二号卫星存在星端多路径；以及接收机板卡的原因，如过短遮挡后卫星捕获、跟踪策略的不同，导致组成的双差模糊度实际并不具有整周特性。如果使用该模糊度去搜索整周模糊度，经常会导致搜索失败，进而导致高精度定位失效。
又例如，QZSS系统与GPS系统高度兼容，几乎信号制式完全相同，因此RTK常规做法把QZSS当GPS的卫星使用，即两者可以选择共同的参考卫星。然而，即便两者系统高度兼容，对于不同的接收机，观测数据中却可能存在1/4周移相处理不一致的问题，导致GPS和QZSS选共同的参考卫星模糊度不具有整周特性。
基于上述技术问题的发现，发明人经过创造性劳动提出下述技术方案以解决或者改善上述问题。这里尤其值得说明的是，以上现有技术中的方案所存在的缺陷以及本实施例提供的解决方案，均是发明人在经过实践并仔细研究后得出的结果，因此，上述问题的发现过程以及下文中本申请实施例针对上述问题所提出的解决方案，都应该是发明人在发明创造过程中对本申请做出的贡献，而不应当理解为本领域技术人员所公知的技术内容。
鉴于此，本实施例提供一种模糊度固定方法，用于提高搜索整周模糊度时的成功率。该方法中，电子设备接收多个观测卫星的观测数据，多个观测卫星具有多种型号；根据观测数据，构建相同型号的观测卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵；根据双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵进行模糊度搜索，得到整周模糊度的固定解。如此，在构建双差模糊度时依据了相同型号的观测卫星，能够避免因卫星型号不同所导致的整周模糊度求解失败，从而提高了搜索整周模糊度时的成功率。
其中，该电子设备可以是，但不限于，流动的自动驾驶汽车、移动终端、无人机、车载电子设备等。为使本实施例提供的方案更加清楚，下面结合图2对该方法的各个步骤进行详细阐述。但应该理解，流程图的操作可以不按顺序实现，没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。此外，本领域技术人员在本申请内容的指引下，可以向流程图添加一个或多个其他操作，也可以从流程图中移除一个或多个操作。如图5所示，该方法包括：
S101，接收多个观测卫星的观测数据。
其中，多个观测卫星具有多种型号，并且，该观测数据可以包括基准站和电子设备所对应的伪距观测值、载波观测值、信噪比观测值以及多普勒观测值等。由于周跳现象会严重影响到定位精度，因此，可以在接收到的原始观测数据后，对原始观测数据中的对载波相位进行周跳探测，周跳探测的方法包括GF、MW等方法。
其中，GF方法全称无几何距离组合(Geometry-Free)，能够消除几何距离等非弥散项，最后剩余整数模糊度、电离层延迟、硬件延迟、噪声等。MW方法全称Hatch-Melbourne-Wübbena(又名HMW组合)，能够消除电离层、消几何距离、消对流层和钟差、双频伪距载波混组，形成的宽巷模糊度仅受多路径效应、硬件延迟和观测噪声等的影响。如此，得到多个观测卫星干净的周跳探测数据。
结合上述关于观测数据的介绍，继续参加图5，该方法还包括：
S102，根据观测数据，构建相同型号的观测卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵。
本实施例中，可以采取以下两种方式构建相同型号的观测卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵。作为其中一种可选实施方式，可以依据观测卫星的型号筛选出同型号卫星的观测数据，依据同型号卫星的观测数据构建双差模糊度。此时骤S102具体实施方式可以包括：
S102-1A，从多个观测卫星中选取相同型号的多个初筛卫星。
S102-2A，根据多个初筛卫星的观测数据，确定多个初筛卫星的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵。
可选实施方式中，该电子设备可以根据多个初筛卫星的观测数据，获得多个初筛卫星之间的第一双差观测值；根据多个初筛卫星之间的第一双差观测值进行浮点卡尔曼滤波，得到多个初筛卫星的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵。其中，卡尔曼滤波是一种用于估计系统状态的滤波算法，其原理基于一组线性动态系统方程和一组观测方程。该算法的目的是通过观测数据与状态转移方程对系统状态进行估计，不仅能够抑制噪声的影响，还可以利用历史数据对未来状态进行预测。而方差-协方差矩阵在卡尔曼滤波算法中反映了系统中的状态估计精度及其不确定性。卡尔曼滤波中使用的状态方程和观测方程都是线性的，因此可以利用向量和矩阵来表示。
在实际测量中，由于传感器等各种原因，数据采集过程会产生一定的噪声，而卡尔曼滤波可以通过对噪声进行建模和预测，有效减少噪声的影响，从而提高估计值的准确度，因此，通过卡尔曼滤波的方式能够得到最优的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵。在此基础上，本实施例从多个初筛卫星中选择精度更高且更易于求解的多个第一目标卫星构建双差模糊度以及对应的方差协方差矩阵，以便能够搜索出更为准确的固定解。因此，步骤S102还包括：
S102-3A，根据多个初筛卫星之间的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩，构建多个初筛卫星中的多个第一目标卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵。
可选实施方式中，电子设备根据预设筛选条件，从多个初筛卫星中选取多个第一目标卫星；根据多个第一目标卫星各自的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵，构建多个第一目标卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵。
示例性的，以北斗卫星导航系统为例，本实施例中将基准站与电子设备各自观测到的观测数据称为非差观测值，因此，该非差观测值可能来自于北斗二号(BDS-2)、北斗三号(BDS-3)。为了消除星历误差、电离层以及对流层的延迟误差，该电子设备依据非差观测值以及基准站测得的差分数据，构建双差观测值。其中，在构建双差观测值时需要选取参考卫星，而现有技术在选取参考卫星时并不对BDS-2与BDS-3进行区分；而本实施例则基于相同型号的初筛卫星构建第一双差观测值。例如，当选择的参考卫星的型号为BDS-2时，则从剩余的观测卫星中筛选出型号同样为BDS-2的观测卫星作为初筛卫星，构建同属BDS-2型号的初筛卫星之间的第一双差观测值。同理，当选择的参考卫星的型号为BDS-3时，则从剩余的观测卫星中筛选出型号同样为BDS-3的观测卫星作为初筛卫星，构建同属BDS-3型号的初筛卫星之间的第一双差观测值。
然后，电子设备依据第一双差观测值，进行浮点卡尔曼滤波，得多个初筛卫星的单差模糊度与对应的方差-协方差矩阵；进一步从多个初筛卫星中选取多个第一目标卫星，构建出多个第一目标卫星之间的双差模糊度以及对应的方差以及协方差矩阵。其中，可以通过以下矩阵将多个初筛卫星的单差模糊度转换为多个第一目标卫星之间的双差模糊度：
作为另一种实施方式，可以在构建双差模糊度时选择同型号的参考卫星。此时骤S102具体实施方式可以包括：
S102-1B，根据观测数据，获得多个观测卫星的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵。
该步骤的可选实施方式中，电子设备可以根据多个观测卫星的观测数据，获得多个观测卫星之间的第二双差观测值；根据多个观测卫星之间的第二双差观测值进行浮点卡尔曼滤波，得到多个观测卫星的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵。因此，可以理解为，在本实施方式中，构建第二双差观测值不对观测卫星的型号进行区分。
S102-2B，根据多个观测卫星的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵，构建多个观测卫星中的多个第二目标卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵，其中，多个第二目标卫星具有相同的型号。
可选实施方式中，该电子设备可以从多个观测卫星中选取相同型号的多个第二目标卫星；根据多个第二目标卫星各自的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵，得到多个第二目标卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵。
与第一种实现方式同理，通过卡尔曼滤波的方式能够得到最优的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵。在此基础上，本实施例从多个观测卫星中选择精度更高且更易于求解的多个第二目标卫星，多个第二目标卫星具有相同的型号；并根据这些第二目标卫星构建双差模糊度以及对应的方差协方差矩阵，以便能够搜索出更为准确的固定解。
因此，在上述两种实施方式中，电子设备依次根据基准站和电子设备对每个观测卫星的观测数据，进行模糊度估计处理，从而确定相同型号的观测卫星之间的双差模糊度，其中，双差模糊度全称为双差浮点模糊度，进行模糊度估计处理时，除了可以采用上述卡尔曼滤波方法，还可以采取最小二乘法优化方法。
结合上述关于双差模糊度的介绍，继续参加图5，该方法还包括：
S103，根据双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵进行模糊度搜索，得到整周模糊度的固定解。
可选实施方式总，在进行模糊度搜索时，电子设备可以根据双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵进行LAMBDA搜索，得到整周模糊度的固定解。其中，LAMBDA搜索基本思路是通过调整搜索参数LAMBDA，使当前的整周模糊度固定解误差尽可能小。具体实现时，需要先确定一组加权矩阵和对应的方差-协方差矩阵。然后，针对每个搜索参数LAMBDA，计算整周模糊度固定解，并计算其与真实值的误差。根据误差来调整LAMBDA，最终得到一个较为准确的整周模糊度固定解。对此，还应理解的是，电子设备对固定解的搜索方法除了LAMBDA搜索方法外，还可以通过MLAMBDA(改进的最小均方模糊度去相关调整算法)对双差模糊度进行整数解搜索，从而得到观测卫星整周模糊度的固定解。
结合上述实施例中对模糊度固定方法的介绍，在相同的发明构思下，本实施例还提供一种模糊度固定装置。该模糊度固定装置包括至少一个可以软件形式存储于存储器201或固化在电子设备中的软件功能模块。电子设备中的处理器202用于执行存储器201中存储的可执行模块。例如，模糊度固定装置所包括的软件功能模块及计算机程序等。请参照图6，从功能上划分，模糊度固定装置可以包括：
观测数据模块101，用于接收多个观测卫星的观测数据，多个观测卫星具有多种型号；
数据处理模块102，用于根据观测数据，构建相同型号的观测卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵；
数据处理模块102，还用于根据双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵进行模糊度搜索，得到整周模糊度的固定解。
在本实施例中，上述观测数据模块101用于实现图5中的步骤S101，数据处理模块102用于实现图5中的步骤S102、S103，关于上述各模块的详细介绍可以参加对应步骤的具体实施方式，本实施例不再进行赘述。此外，值得说明的是，由于与模糊度固定方法具有相同的发明构思，因此，上述模块还可以用于实现该方法的其他步骤或者子步骤。
另外，在本申请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。
还应理解的是，以上实施方式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，本申请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)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
因此，本实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现本实施例提供的模糊度固定方法。其中，该计算机可读存储介质可以是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。
本实施例提供的一种电子设备。如图7所示，该电子设备可包括处理器202及存储器201。并且，存储器201存储有计算机程序，处理器通过读取并执行存储器201中与以上实施方式对应的计算机程序，实现本实施例所提供的模糊度固定方法。
继续参见图7，该电子设备还包括有通信单元203。该存储器201、处理器202以及通信单元203各元件相互之间通过系统总线204直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。
其中，该存储器201可以是基于任何电子、磁性、光学或其它物理原理的信息记录装置，用于记录执行指令、数据等。在一些实施方式中，该存储器201可以是，但不限于，易失存储器、非易失性存储器、存储驱动器等。
在一些实施方式中，该易失存储器可以是随机存取存储器(Random AccessMemory，RAM)；在一些实施方式中，该非易失性存储器可以是只读存储器(Read OnlyMemory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)、可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)、电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、闪存等；在一些实施方式中，该存储驱动器可以是磁盘驱动器、固态硬盘、任何类型的存储盘(如光盘、DVD等)，或者类似的存储介质，或者它们的组合等。
该通信单元203用于通过网络收发数据。在一些实施方式中，该网络可以包括有线网络、无线网络、光纤网络、远程通信网络、内联网、因特网、局域网(Local Area Network，LAN)、广域网(Wide Area Network，WAN)、无线局域网(Wireless Local Area Networks，WLAN)、城域网(Metropolitan Area Network，MAN)、广域网(Wide Area Network，WAN)、公共电话交换网(Public Switched Telephone Network，PSTN)、蓝牙网络、ZigBee网络、或近场通信(Near Field Communication，NFC)网络等，或其任意组合。在一些实施例中，网络可以包括一个或多个网络接入点。例如，网络可以包括有线或无线网络接入点，例如基站和/或网络交换节点，服务请求处理系统的一个或多个组件可以通过该接入点连接到网络以交换数据和/或信息。
该处理器202可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力，并且，该处理器可以包括一个或多个处理核(例如，单核处理器或多核处理器)。仅作为举例，上述处理器可以包括中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)、专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit，ASIC)、专用指令集处理器(Application SpecificInstruction-set Processor，ASIP)、图形处理单元(Graphics Processing Unit，GPU)、物理处理单元(Physics Processing Unit，PPU)、数字信号处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，PLD)、控制器、微控制器单元、简化指令集计算机(Reduced Instruction Set Computing，RISC)、或微处理器等，或其任意组合。
应该理解到的是，在上述实施方式中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申请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。
以上所述，仅为本申请的各种实施方式，但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，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (11)

1.一种模糊度固定方法，其特征在于，所述方法包括：
接收多个观测卫星的观测数据，所述多个观测卫星具有多种型号；
根据所述观测数据，构建相同型号的观测卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵；
根据所述双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵进行模糊度搜索，得到整周模糊度的固定解。
2.根据权利要求1所述的模糊度固定方法，其特征在于，所述根据所述观测数据，构建相同型号的观测卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵，包括：
从所述多个观测卫星中选取相同型号的多个初筛卫星；
根据所述多个初筛卫星的观测数据，确定所述多个初筛卫星的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵；
根据所述多个初筛卫星的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩，构建所述多个初筛卫星中的多个第一目标卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵。
3.根据权利要求2所述的模糊度固定方法，其特征在于，所述根据所述多个初筛卫星之间的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩，构建所述多个初筛卫星中的多个第一目标卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵，包括：
根据预设筛选条件，从所述多个初筛卫星中确定出所述多个第一目标卫星；
根据所述多个第一目标卫星各自的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵，构建所述多个第一目标卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵。
4.根据权利要求2所述的模糊度固定方法，其特征在于，所述根据所述多个初筛卫星的观测数据，确定所述多个初筛卫星的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵，包括：
根据所述多个初筛卫星的观测数据，获得所述多个初筛卫星之间的第一双差观测值；
根据所述多个初筛卫星之间的第一双差观测值进行浮点卡尔曼滤波，得到所述多个初筛卫星的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵。
5.根据权利要求1所述的模糊度固定方法，其特征在于，所述根据所述观测数据，构建相同型号的观测卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵，包括：
根据所述观测数据，获得所述多个观测卫星的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵；
根据所述多个观测卫星的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵，构建所述多个观测卫星中的多个第二目标卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵，其中，所述多个第二目标卫星具有相同的型号。
6.根据权利要求5所述的模糊度固定方法，其特征在于，所述根据所述多个观测卫星的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵，构建所述多个观测卫星中的多个第二目标卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵，包括：
根据预设筛选条件，从所述多个观测卫星中确定出所述多个第二目标卫星；
根据所述多个第二目标卫星各自的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵，构建所述多个第二目标卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵。
7.根据权利要求5所述的模糊度固定方法，其特征在于，所述根据所述观测数据，获得所述多个观测卫星的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵，包括：
根据所述多个观测卫星的观测数据，获得所述多个观测卫星之间的第二双差观测值；
根据所述多个观测卫星之间的第二双差观测值进行浮点卡尔曼滤波，得到所述多个观测卫星的单差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵。
8.根据权利要求1所述的模糊度固定方法，其特征在于，所述根据所述双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵进行模糊度搜索，得到整周模糊度的固定解，包括：
根据所述双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵进行LAMBDA搜索，得到整周模糊度的固定解。
9.一种模糊度固定装置，其特征在于，所述装置包括：
观测数据模块，用于接收多个观测卫星的观测数据，所述多个观测卫星具有多种型号；
数据处理模块，用于根据所述观测数据，构建相同型号的观测卫星之间的双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵；
所述数据处理模块，还用于根据所述双差模糊度以及对应的方差-协方差矩阵进行模糊度搜索，得到整周模糊度的固定解。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1-7任意一项所述的模糊度固定方法。
11.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器以及存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序本处理器执行时，实现权利要求1-8任意一项所述的模糊度固定方法。
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