本发明涉及GNSS实时差分定位技术领域，特别涉及模糊度固定方法。
背景技术：
目前，全球卫星导航定位系统(GNSS)由美国的GPS，俄罗斯的GLONASS，中国的BeiDou以及欧盟的Galileo组成。随着全球卫星定位技术的发展，厘米甚至毫米级的定位精度需求也越来越迫切。GNSS RTK(Real-time kinematic,实时动态差分法)技术仍然是获得厘米甚至是毫米级精度的最常用的定位技术，而RTK定位技术的关键点就在于整周模糊度的固定。
现有的模糊度固定方法采用直接将模糊度全集进行固定的方式，通过LAMBDA的搜索算法，将由最小二乘或者卡尔曼滤波估计的模糊度的浮点解固定到原本的整数解，则可以发挥出载波相位观测量毫米级精度的优势，实现高精度定位，该方法在观测环境较优及载体运动状态稳定的情况下，具有较高的模糊度固定成功率。但在较复杂的观测环境下，比如在高速运动的载体上，跟踪环极易失锁导致上下星频繁或者载波观测值周跳较多；或者在遮挡以及靠近水域等环境下，多路径情况严重导致观测值质量降低；以上场景均会导致模糊度固定成功率大幅降低，只能使用浮点解定位结果，定位精度大幅降低。
综上，寻找一种适用于多种应用场景的模糊度固定方法，以解决现有模糊度固定方法不具有普适性，出现模糊度固定成功率不高的问题是非常有必要的。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种模糊度固定方法，以解决使用现有技术中模糊度固定方法不具有普适性，导致模糊度固定成功率不高的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供一种模糊度固定方法，所述模糊度固定方法包括步骤如下：
S11：获得模糊度全集的浮点解，统计所有卫星的高度角并进行升序排列，并根据升序排序结果对模糊度全集进行排序；
S12：对已排序的模糊度全集采用LAMBDA方法进行模糊度搜索和固定，并对固定的模糊度进行ratio检验，判断是否通过ratio检验，若通过，则认为搜索得到的模糊度固定解可靠；若不通过，则执行S13；
S13：对已排序的模糊度全集进行降维处理以获得更新后的模糊度全集，所述降维处理是指去除已排序的模糊度全集中卫星的高度角最小的一个模糊度；
S14：对更新后的模糊度全集执行S12，直到更新后的模糊度全集通过ratio检验或更新后的模糊度全集的维数等于第一阈值则终止，若更新后的模糊度全集的维数小于第一阈值，则采用模糊度全集的浮点解作为模糊度的解算结果。
可选的，在所述的模糊度固定方法中，模糊度全集的浮点解通过将经站间和星间作差后的伪距和载波的双差观测值联合进行处理获得。
可选的，在所述的模糊度固定方法中，所述双差观测值采用以下公式表示：
其中，lP为双差伪距的先验残差，lL为双差载波观测值的先验残差，Δx为测站改正数浮点解，ΔN为双差模糊度浮点解，εP为双差伪距噪声，εL为双差载波观测值噪声，A为坐标改正数的设计矩阵，B为模糊度的设计矩阵。
可选的，在所述的模糊度固定方法中，所述双差观测值的权阵为：
其中，PP为双差伪距的权阵，PL为双差载波的权阵。
可选的，在所述的模糊度固定方法中，基于公式(1)和公式(2)利用最小二乘原理计算的双差模糊度浮点解的采用以下公式计算：
其中，ΔN为双差模糊度浮点解，Naa＝ATPPA+ATPLA，Nnn＝BTPLB-BTPLA·Naa-1·ATPLB。
可选的，在所述的模糊度固定方法中，所述LAMBDA方法进行模糊度搜索和固定过程采用如下公式表示：
其中，ΔN为双差模糊度浮点解，为模糊度固定解，QN为ΔN的协方差阵。
可选的，在所述的模糊度固定方法中，所述ratio检验过程采用以下公式表示：
其中，为满足公式(4)的最优解，为满足公式(4)的次优解，k为判定阈值。
可选的，在所述的模糊度固定方法中，所述第一阈值为4。
本发明还提供另一种模糊度固定方法，所述模糊度固定方法包括步骤如下：
S21：获得模糊度全集的浮点解，统计所有卫星的高度角并进行升序排列，并根据所述升序排序结果对模糊度全集进行排序；
S22：对已排序的模糊度全集采用LAMBDA方法进行模糊度搜索和固定，并对固定的模糊度进行ratio检验，判断是否通过ratio检验，若通过，则认为搜索得到的模糊度固定解可靠；若不通过，则执行S23；
S23：对已排序的模糊度全集进行降维处理以获得更新后的模糊度全集，所述降维处理指去除已排序的模糊度全集中卫星的高度角最小的一个模糊度；
S24：对更新后的模糊度全集执行S22，直到更新后的模糊度全集通过ratio检验或更新后的模糊度全集的维数等于第一阈值则终止，若更新后的模糊度全集的维数小于等于第一阈值，则执行S25；
S25：统计所有卫星的观测值并按照连续观测时长进行升序排列以形成卫星的观测值全集，剔除卫星的观测值全集中连续观测时长最短的卫星的观测值，以获得更新后的卫星的观测值全集，针对更新后的的卫星的观测值全集执行S21至S24，直到更新后的模糊度全集通过ratio检验或当前卫星的数量等于第二阈值则终止，若当前卫星的数量小于等于第二阈值，则采用模糊度全集的浮点解作为模糊度的解算结果。
在本发明所提供的模糊度固定方法中，通过将模糊度全集根据所有卫星的高度角的升序排列结果进行排序，在无法通过ratio检验时，采用对已排序的模糊度全集进行降维处理的方法，以降维处理后的更新后的模糊度全集作为LAMBDA方法的新的搜索目标，缩小了搜索范围。由于降维处理是以卫星的高度角的大小作为依据，从而有效降低因观测环境复杂对观测值质量的影响，提高了模糊度固定成功率。
针对采用降维处理后的更新后的模糊度全集作为LAMBDA方法的新的搜索目标仍然无法获得模糊度固定解的问题，本发明依据卫星持续观测时长对持续跟踪时间较短卫星的观测值进行剔除，从而可有效防止新出现卫星观测值质量不稳定导致的模糊度无法固定的现象，进一步提高了模糊度固定成功率。
附图说明
图1是本发明的模糊度固定方法的原理图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明提出的模糊度固定方法作进一步详细说明。根据下面说明和权利要求书，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
本发明的核心思想为：提出一种应对于多种应用场景的模糊度固定方法，主要为解决现有模糊度固定方法中复杂观测环境下模糊度固定成功率较低的问题。经过长期研究发现，在观测环境复杂的应用场景中，观测值质量的降低及短时间内的卫星数目快速变化均会导致模糊度全集固定失败。基于该点发现，本发明以跳出搜索模糊度全集这个固定思维，尝试对已排序的模糊度全集进行降维处理以获得更新后的模糊度全集为搜索对象。此外，针对新捕获到的卫星，其跟踪环路相对不稳定，现有的随机模型并不能有效的代表其观测值质量的现象，本发明提出一种有效的逐步删星策略，即以剔除卫星的观测值全集中连续观测时长最短的卫星的观测值，以获得更新后的卫星的观测值全集为搜索对象，以避免跟踪环路相对不稳定的卫星对观测值质量的影响，从而进一步提高了双差模糊度浮点解估计的准确度，获得可靠的模糊度固定解。
请参考图1，其为本发明的模糊度固定方法的原理图。为了较好的理解图1中所示的模糊度固定方法的具体原理，下面结合图1以及实施例一及实施例二对模糊度固定方法进行详细阐述。
实施例一
本实施例中所述模糊度固定方法的具体步骤如下：
首先，执行步骤S11，获得模糊度全集的浮点解，统计所有卫星的高度角并进行升序排列，并根据升序排序结果对模糊度全集进行排序；其中，模糊度全集的浮点解通过将经站间和星间作差后的伪距和载波的双差观测值联合进行处理获得。
其中，所述双差观测值采用以下公式表示：
公式(1)中，lP为双差伪距的先验残差，lL为双差载波观测值的先验残差，Δx为测站改正数浮点解，ΔN为双差模糊度浮点解，εP为双差伪距噪声，εL为双差载波观测值噪声，A为坐标改正数的设计矩阵，B为模糊度的设计矩阵。
其中，所述双差观测值的权阵为：
公式(2)中，PP为双差伪距的权阵，PL为双差载波的权阵。
基于公式(1)和公式(2)利用最小二乘原理可得：
即有：
公式(3)中，ΔN即为计算得到的双差模糊度浮点解，为相应的协方差阵，Naa＝ATPPA+ATPLA，Nnn＝BTPLB-BTPLA·Naa-1·ATPLB。
接着，执行步骤S12，对已排序的模糊度全集采用LAMBDA方法进行模糊度搜索和固定，并对固定的模糊度进行ratio检验，判断是否通过ratio检验，若通过，则认为搜索得到的模糊度固定解可靠；若不通过，则执行S13；
其中，所述LAMBDA方法进行模糊度搜索和固定获得模糊度固定解，计算模糊度固定解采用以下公式计算：
公式(4)中，ΔN为双差模糊度浮点解，为模糊度固定解，QN为ΔN的协方差阵。
所述ratio检验过程采用以下公式表示：
其中，为满足公式(4)的最优解，为满足公式(4)的次优解，k为判定阈值，本实施中k为经验值，通常取值为2，通过ratio检验则认为模糊度固定成功，反之则认为模糊度固定失败。
接着，执行步骤S13，对已排序的模糊度全集进行降维处理以获得更新后的模糊度全集，所述降维处理是指去除已排序的模糊度全集中卫星的高度角最小的一个模糊度；
通常利用公式(4)对双差模糊度浮点解ΔN和协方差阵QN搜索即可获得模糊度固定解但是搜索模糊度全集存在无法通过ratio检验的情况，步骤S13的方案正是针对未通过ratio检验的情况(即模糊度固定失败)提出的解决方案。此时使用LAMBDA方法进行模糊度搜索和固定的对象不是起初的模糊度全集，而是更新后的模糊度全集，该更新后的模糊度全集以缩小模糊度搜索范围(即图1中部分模糊度固定算法，所述部分模糊度固定算法主要对应步骤S13和步骤S14)的方式，提高模糊度的固定成功率。这里模糊度搜索范围以卫星的高度角作为缩小依据，具体是对已排序的模糊度全集进行降维处理后获得的，所述降维处理是指去除已排序的模糊度全集中卫星的高度角最小的一个模糊度；
具体的，依据所有卫星的高度角的升序排列结果(例如n为大于4的整数)对模糊度全集进行排序，模糊度全集进行排序结果如下：
与(6)对应的协方差阵QN结果如下：
以式子(6)和(7)的结果为例，若首次对已排序的模糊度全集的模糊度固定失败时，则对已排序的模糊度全集进行降维处理是去除高度角为对应的模糊度N1，经降维处理后更新后的模糊度全集为
与(8)对应的协方差阵QN结果如下：
接着，执行步骤S14，对更新后的模糊度全集执行S12，直到更新后的模糊度全集通过ratio检验或更新后的模糊度全集的维数等于第一阈值则终止，若更新后的模糊度全集的维数小于第一阈值，则采用模糊度全集的浮点解作为模糊度的解算结果。
具体的，若对更新后的模糊度全集(8)的模糊度仍固定失败，则以模糊度全集(8)作为进一步降维处理的基础模糊度全集，依此类推，直到更新后的模糊度全集通过ratio检验或更新后的模糊度全集的维数等于第一阈值则终止，若更新后的模糊度全集的维数小于第一阈值，则采用模糊度全集的浮点解作为模糊度的解算结果。本实施例中，所述第一阈值为一经验值，本实施例中第一阈值优选为4。
实施例二
实施例二是针对实施例一所阐述的模糊度固定方法的进一步优化，由于实施例一中步骤S14中若更新后的模糊度全集的维数小于第一阈值，则采用模糊度全集的浮点解作为模糊度的解算结果的方案，其最终确定的模糊度是模糊度全集的浮点解，并不是经过搜索固定获得的，因此其精准度较低，从而不利于后续高精度的定位。针对该问题，实施例二提出了一种模糊度固定方法，以逐步删星策略以避免跟踪环路相对不稳定的卫星对观测值质量的影响，从而进一步提高了双差模糊度浮点解估计的准确度，获得可靠的模糊度固定解。
本实施例中所述模糊度固定方法的具体步骤如下：
首先，执行步骤S21，获得模糊度全集的浮点解，统计所有卫星的高度角并进行升序排列，并根据所述升序排序结果对模糊度全集进行排序；
接着，执行步骤S22，对已排序的模糊度全集采用LAMBDA方法进行模糊度搜索和固定，并对固定的模糊度进行ratio检验，判断是否通过ratio检验，若通过，则认为搜索得到的模糊度固定解可靠；若不通过，则执行S23；
接着，执行步骤S23，对已排序的模糊度全集进行降维处理以获得更新后的模糊度全集，所述降维处理指去除已排序的模糊度全集中卫星的高度角最小的一个模糊度；
接着，执行步骤S24，对更新后的模糊度全集执行S22，直到更新后的模糊度全集通过ratio检验或更新后的模糊度全集的维数等于第一阈值则终止，若更新后的模糊度全集的维数小于等于第一阈值，则执行S25；
接着，执行步骤S25，统计所有卫星的观测值并按照连续观测时长进行升序排列(例如升序排序结果为Hsat_1≤Hsat_2≤…≤Hsat_i≤…≤Hsat_n)，以形成卫星的观测值全集，剔除卫星的观测值全集中连续观测时长最短的卫星的观测值，以获得更新后的卫星的观测值全集，针对更新后的的卫星的观测值全集执行S21至S24，直到更新后的模糊度全集通过ratio检验或当前卫星的数量等于第二阈值则终止，若当前卫星的数量小于等于第二阈值，则采用模糊度全集的浮点解作为模糊度的解算结果。其中，所述第二阈值为一经验值，本实施例中所述第二阈值优选为5。依据卫星持续观测时长对观测值进行剔除，可有效防止新出现卫星观测值质量不稳定导致的模糊度无法固定的现象，相较于传统算法的把所有观测值均参与平差解算的策略，逐步删星策略可进一步提升模糊度固定成功率。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
综上，在本发明所提供的模糊度固定方法中，通过将模糊度全集根据所有卫星的高度角的升序排列结果进行排序，在无法通过ratio检验时，采用对已排序的模糊度全集进行降维处理的方法，以降维处理后的更新后的模糊度全集作为LAMBDA方法的新的搜索目标，缩小了搜索范围。由于降维处理是以卫星的高度角的大小作为依据，从而降低因观测环境复杂对观测值质量的影响，提高了模糊度固定成功率。针对采用降维处理后的更新后的模糊度全集作为LAMBDA方法的新的搜索目标仍然无法获得模糊度固定解的问题，本发明依据卫星持续观测时长对持续跟踪时间较短卫星的观测值进行剔除，从而可有效防止新出现卫星观测值质量不稳定导致的模糊度无法固定的现象，进一步提高了模糊度固定成功率。
上述描述仅是对本发明较佳实施例的描述，并非对本发明范围的任何限定，本发明领域的普通技术人员根据上述揭示内容做的任何变更、修饰，均属于权利要求书的保护范围。