[发明专利]一种网络基准站间的宽巷模糊度固定方法

权利要求书

1.一种网络基准站间的宽巷模糊度固定方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:

S1、建立双差宽巷观测值函数模型；

所述双差宽巷观测值函数模型具体为：

式中，是双差宽巷观测值，f₁是L₁波段频率，f₂是L₂波段频率，c是真空中的光速，是双差L₁频率载波相位观测值，是双差L₂频率载波相位观测值，是双差几何距离，是双差对流层延迟，是双差L₁频率的电离层延迟，是双差宽巷模糊度，是双差宽巷观测值未模型化的误差和观测噪声；

S2、设置所述双差宽巷观测值函数模型中的待估参数，并建立闭合环条件方程；

设置所述双差宽巷观测值函数模型中的待估参数具体为：设置所述双差对流层延迟和双差L₁频率的电离层延迟作为待估参数，所述双差对流层延迟参数的表达式为：

其中B站为终点站，A站为起点站，j卫星为非参考星，i卫星为参考星，和均为对流层映射函数，ΔT_AB为站际单差对流层延迟；

所述双差L₁频率的电离层延迟参数的表达式为：

其中B站为终点站，A站为起点站，j卫星为非参考星，i卫星为参考星，电离层I采用如下模型表示：

其中为电离层映射函数，n表示基准站编号，m表示卫星编号，是卫星穿刺点出的天顶方向电离层延迟常数项，是电离层模型经度分量系数，是电离层模型纬度分量系数，是当前基站与所有基站中心点的经度差值，是当前基站与所有基站中心点的纬度差值；

S3、根据所述双差宽巷观测值函数模型、待估参数和闭合环条件方程，采用Kalman滤波算法解算出宽巷模糊度参数浮点解；

S4、利用模糊度搜索技术，获取所述参数浮点解对应的宽巷模糊度固定解；在利用模糊度搜索技术，获取所述参数浮点解对应的宽巷模糊度固定解之后还包括:检验所述宽巷模糊度固定解。

2.如权利要求1所述网络基准站间的宽巷模糊度固定方法，其特征在于，所述闭合环包括双差对流层延迟闭合环和双差宽巷模糊度闭合环，所述闭合环条件具体为双差对流层延迟和双差宽巷模糊度闭合环为零。

3.如权利要求2所述网络基准站间的宽巷模糊度固定方法，其特征在于，所述双差对流层延迟闭合环和双差宽巷模糊度的闭合环为三角形闭合环，根据所述闭合条件得到闭合环条件方程为：

表示双差对流层延迟，其中A、B和C分别表示不同的基准站，和分别表示AB基线的双差宽巷模糊度、BC基线的双差宽巷模糊度和CA基线的双差宽巷模糊度。

4.如权利要求3所述网络基准站间的宽巷模糊度固定方法，其特征在于，所述Kalman滤波解算参数浮点解具体为，联立闭合环中所有基线的双差宽巷观测值模型方程和闭合环条件方程，转换成矩阵表达式：

V＝AX-L (6)

其中：V表示残差信息,A是方程的系数矩阵，L是观测值减去模型值，X即需要估计的参数向量,X表达式为：

根据所述矩阵表达式，采用kalman滤波器实时解算出每个历元的参数解，所述参数解都是参数浮点解；

其中，ΔT为单差对流层延迟，1、2…m均表示卫星编号，是卫星穿刺点出的天顶方向电离层延迟常数项，是电离层模型经度分量系数，是电离层模型纬度分量系数，是双差宽巷模糊度。

5.如权利要求4所述网络基准站间的宽巷模糊度固定方法，其特征在于，在步骤S4中，所述模糊度搜索技术具体为LAMBDA算法，所述LAMBDA算法搜索时依据如下准则：

其中是宽巷模糊度参数浮点解，是参数浮点解相应的协方差矩阵逆阵，min为设定最小值，N是需要求解的宽巷模糊度固定解。

6.如权利要求1所述网络基准站间的宽巷模糊度固定方法，其特征在于，所述检验所述宽巷模糊度固定解对应的方法，包括以下步骤：

S5a、求解出每一组宽巷模糊度固定解对应的残差平方和；

S5b、找出最小残差平方和对应的一组宽巷模糊度固定解与次小残差平方和对应的一组宽巷模糊度固定解；

S5c、求解所述次小残差平方和与所述最小残差平方和的比值；

S5d、比较所述比值和阈值的大小，大于所述阈值，则确认最小残差平方和对应的一组宽巷模糊度固定解是正确的。