相对定位中整周模糊度确定方法
一、静态相对定位
1、待定参数法-经典方法
（1）取整法
（2）置信区间法
- XNi为模糊度的实数解
- mXNi=s0(QNiNi)1/2为该参数的中误差
- 置信区间为［XNi- b·mXNi，XNi+ b·mXNi］
- b＝ xt(f,α/2),根据自由度（f=n-u)和置信水平（1-α），从t分布的数值表中查取。
- 如： f=2500,1-α=99.9%, b =3.28
- 整数解在置信区间之内。
（3）模糊函数法
2、整数解 流程如下：
（1）求初始解
确定基线向量的实数解和整周未知数的实数解
（2）将整周模糊度固定为整数
（3）求固定解
3、实数解
基线较长，误差相关性减弱，初始解的误差将随之增大，从而使模糊度参数很难固定，整数化的意义不大。
二、快速相对定位
走走停停和快速静态定位法是两种具有代表性的快速定位法。
1、走走停停法（Stop and Go）
（1）已知基线法
将已修复周跳、剔除粗差后的双差载波相位观测值组成法方程式，然后将已知的基线向量代入法方程式并求解模糊度参数，最后再用取整法或置信区间法将求得的实数模糊度固定为整数。
（2）交换天线法
2、快速静态定位法
（1）快速模糊度解算法（FARA）
1992年由Frei和Beutler提出，在将模糊度组合代入法方程进行解算前先进行数理统计检验，把大量不合理的组合先剔除，大幅提高计算速度。
搜索候选模糊度
确定最优整数模糊度组合
对备选模糊度组合进行数理统计检验
确认最优解的三项统计检验:
将搜索出来的最优整数模糊度组合，代回原法方程式平差计算,得出基线向量解和方差阵。
１）基线向量的整数解和初始解的一致性检验。
２）整数解和初始解的单位权中误差的一致性检验。
３）整数解中最小单位权中误差与次最小单位权中误差间的显著性检验。
三、实时相对定位
1、初始化法
运动载体处于静止状态时与地面基准站一起通过“初始化”来确定整周模糊度，然后运动载体开始运动，进行定位。
2、实时解算模糊度的方法
（1）确定搜索区域
- 坐标搜索法
- 模糊度搜索法
（2）可采用的方法
- 模糊度函数法
- 最小二乘模糊度搜索法
- FARA法
- 快速模糊度搜索滤波法
- LAMBDA法
重点介绍LAMBDA方法：
1993年由Teunissen提出，主要思路：
1、为降低模糊度参数之间的相关性而进行的多维整数变换；
2、在转换空间内进行模糊度搜索，再将结果转换回模糊度空间去，求得整数解。
该算法理论严密，搜索速度快、效果好，被广泛采用。
模糊度搜索域分类：
1、观测值域的搜索
2、坐标域的搜索
3、模糊度估值域的搜索
- 模糊度最小二乘搜索法 LSAST-Least Squares Ambiguity Search Technique
- 模糊度快速算法 FARA-Fast Ambiguity Resolution Approach
- 模糊度快速滤波法 FASF-Fast Ambiguity Search Filter
- 模糊度协方差优化分解算法 (优化Cholesky)
- 模糊度最小二乘去相关平差法 LAMBDA
1、整周模糊度求解步骤：
（1）标准最小二乘平差/Kalman 求基线和整周模糊度浮点解;
（2）整数最小二乘估计求整周模糊度固定解;
- 整数去相关变换;
- 整周模糊度搜索———采用的是序贯条件平差的方法。它是目标函数的矩阵分解;
- Ratio检验;
- 整数逆变换求原始模糊度的整数解;
（3）基线固定解
参考：
1、《GPS原理及其应用》
2、《GPS整周模糊度解算的LAMBDA法及程序实现》