整周模糊度的解算
基于判别式的整周模糊度解算方法

Ab t a t On o sr p i gme h db s d o ed s r n n i e , wh c ec mb n t n o t mb g i s l t nme h d , sr c : eBo tt p n t o a e nt ic i a t s v n a h mi ig i hi t o i ai f woa i u t r o u i t o s sh o y e o L AM BDA n o sr p i g T i meh d ma e l u eo t e d a t g f a dBo tta p n . h s t o k s u l s f h v n a eo LAM BDA ih h sl we s e t n ea v n a e f a wh c a o r mis dr ea dt d a tg a h
关键 词 : 球 定 位 系统 ; 最 小 二 乘 降 相 关 平 差 ; 自展 法 ; 整 周 模 糊 度 ; 整 数 最 小 二 乘 搜 索 全
中图法分 类号 : P 9 T 31
文献标 识码 : A
文 章编号 :0 072 2 1) 718 -3 10—04(0 0 0 —550
M eh d o t o sf rGPS i tg ra n e e mbiui r s l to s do ic i i a t g t e o u i nba e n d s rm n n y
计 算 机 工 程 与 设 计 C mpt E g er g n Dein o ue n i ei d s r n na g
2 1,1() 00 3 7
18 55
基于GNSS系统的整周模糊度解算算法仿真

the carrier phase observations,the process of solving the whole⁃period fuzzy of the LAMBDA algorithm is analyzed and designed
in this paper. An algorithm that uses covariance decomposition to reduce the correlation between the numbers of ambiguity
修回日期:2018⁃11⁃02
1
最小二乘搜索
载波相位观测模型 [3]如式(1)所示:
y = Aa + Bb + v
(1)
式中:y 是 n × 1 维的载波相位观测量;a 为 m × 1 维的整
周模糊度;b 为 t × 1 维的基线向量;A ,B 为相应的整周模
糊度数、基线向量系数矩阵。
最小二乘算法通过最小化误差的平方和来获得参
算法 [2]。其主要思想是基于最小二乘方法的搜索方法。
通过对基于最小二乘搜索法中出现的协方差矩阵进行
处理,降低模糊度相关性,以此来提高搜索的效率。
本文进行了整周模糊度搜索的主要算法相应的
Matlab 仿真,比较了 LAMBDA 算法在不同协方差分解方
式下整周模糊度搜索域即搜索性能,可以为整周模糊度
收稿日期:2018⁃10⁃10
subsequent pose calculation.
Keywords: integer ambiguity algorithm; Z transform; covariance matrix factorization; LAMBDA algorithm; Matlab
整周模糊度解算方法

整周模糊度解算方法嘿,朋友们!今天咱来聊聊整周模糊度解算方法。
这玩意儿啊,就像是一把解开神秘大门的钥匙。
你看啊,整周模糊度就像是一团乱麻,我们得想办法把它理清。
这可不是一件容易的事儿,但别怕,咱们有办法对付它!想象一下,我们在一个迷宫里,到处都是弯弯绕绕,而整周模糊度就是那些让我们晕头转向的岔路。
那怎么找到正确的路呢?这就需要用到我们的解算方法啦。
首先呢,我们得有耐心,不能着急。
就像钓鱼一样,得慢慢等鱼儿上钩。
我们得仔细分析那些数据,一点一点地去琢磨。
有时候可能会觉得很枯燥,但是坚持下去,说不定就会有惊喜哦!然后呢,我们要运用各种技巧和工具。
这就好比我们有不同的工具来对付不同的难题。
有时候一个巧妙的算法,就能让那团乱麻瞬间变得清晰起来。
比如说,我们可以通过一些特定的模型来预估整周模糊度的大致范围,这就好像我们先知道了宝藏大概在哪个区域,然后再去仔细寻找。
还有啊,我们可以利用一些统计方法来筛选出最有可能的解,这就像是在一堆沙子里找出金子一样。
而且哦,这个过程中可不能马虎。
就像盖房子,一块砖没放好,可能整栋房子都会不稳。
我们得认真对待每一个数据,每一个步骤。
其实啊,整周模糊度解算方法在很多领域都有大用处呢!比如在导航系统里,要是没有它,我们怎么能准确地找到自己要去的地方呢?在测量领域,它更是不可或缺的。
朋友们,想想看,如果没有这个神奇的方法,我们的生活得失去多少便利呀!所以啊,可别小瞧了它。
总的来说,整周模糊度解算方法就像是一个隐藏在数据世界里的宝藏,等待着我们去挖掘。
只要我们有耐心、有技巧,就一定能把它找出来,让它为我们服务!让我们一起加油,去探索这个充满奥秘的领域吧!。
整周模糊度在线解算的综合法研究

噪声干 扰等 原 因,相位观 测 量可 能产 生周跳 ,一旦
发生周 跳 则必须 重新 初始确 解算 出整 周模 糊度 ,载波 J J
相位观 测值 即可 转换 为高精度 的站星距 离测量 值 , 进 而 实现厘 米级 精度 的动态 定位 。
・ 6・ 2
现 代 导 航
21 0 0正
整周模糊度在线解 算的综合法研究
汤云 ,朱启仁 ,解 晶
( 放 军 9 9 1 队 , 宁葫 芦 岛 15 0 ) 解 24 部 辽 2 0 1
摘 要: 针对 空中小 目标运动的特点, 分析 G S P 载波相位测量容 易产生信号失锁和周跳的原 因,提 出解决测量难题的关键技术是快速在线解算整周模糊度。在阐述几种模糊度在线解算方法 优缺点的基础上 , 出一种整周模糊度动态快速解算方法。该方法综合其它方法的优点,充分利 提
i c o d n ewi emo i g f au eo ra mal a g t. d e p an d t e k y tc n q eo l i gt eme u e n i c l n a c r a c t t v n e tr f e l hh a i s l t r e s An x l i e e e h iu f o v n a r me t f u t h s h s di y
T NGYnZ i e, I i A u, HUQ— nXEJn t g
A bs r c : i a e n lz dt erao a sdGPSs n l no kn n y l l eGP are h s es rme t t a t Ths p ra ay e e s ncu e p h i a lc iga dc cesi i t Sc rir aem a ue n g u pn h p
如何解算整周模糊度(220112447李庆)

220112447 李庆 指导老师 高成发
文献目录
• • • • • • • • • • 《GPS变形监测中整周模糊度解算的新方法》 《GPS动态定位中整周模糊度的快速解算》 《差分GPS载波相位整周模糊度快速解算方法》 《短基线GPS控制网双差整周模糊度的直接解算方法》 GPS 《基于判别式的整周模糊度解算方法》 《浅谈网络RTK的先进性》 《中长基线GPS网络RTK模糊度快速解算的方法》 《一种快速求解整周模糊度的方法》 《一周整周模糊度快速求解的改进LAMBD方法》 《利用改进遗传算法求解整周模糊度》
DC算法(direct calculation)
实验内容
实验结论
采用TRIMBLE5700接收机采集实测的GPS 数据,采样率为15s,采集时间为2h,通过 TGP5.1计算的已知点的坐标(单位:m) 分别为 (2794583.3077,4649775.1620,3342969.644 2)和(-2793370.676。3343690.6012), 基线长为1425、4537m。组成5个卫星对, 以4号星为参考星,使其和观测卫星构成 PDOP等于最小,分别按照DC算法和一般 的单历元解算方法算得卫星对4-7,4-8,411,4-20,4-28的L1波段的整周模糊度。以及 比较两种方法解算整周模糊度的最大值和最 小值。
基于判别式的整周模糊度解算方法
原理: 原理:基于判别式条件的Bootstrapping方法是将LAMBDA和Bootstrapping两种GPS双差整周 模糊度的估计算法相结合。同时具有LAMBDA算法漏检率低和Bootstrapping算法计算复 杂度低的优点,且克服了LAMBDA算法中整数最小二乘搜索计算复杂度高和 Bootstrapping算法检漏率高的缺点。该方法快速准确。 流程图: 流程图:
用于高精度实时动态定位的整周模糊度解算

用于高精度实时动态定位的整周模糊度解算
1高精度实时动态定位
当今科技发展下,人们对于定位技术要求越来越高,更加精准、快速、准确。
而高精度实时动态定位正是为了满足这一需求,寻求一种高精度实时动态定位的最优解。
整周模糊度解算,就是在这样的背景下展示出来的一种技术,它能够最大限度的准确的描述物体的位置。
整周模糊度解算又称为时域模糊度解算,是基于模糊控制理论的一种定位技术,它的原理是用未知物体的动态变化观察模式,从时域模糊度解和空间测量技术共同结合的结果中提取出未知物体的位置。
整周模糊度解算改变了传统定位技术采用预先确定"物体静止"假设的做法,采用动态监测变化观察"物体移动"状态,动态变化更为准确,精度也更高。
另外,由于它采用了空间测量技术,整周模糊度解算可以获得更加完整的位置参数,更加清晰的位置表示。
总的来说,整周模糊度解算以其准确性、高精度、快速性、完善的参数表达,成为当下一种得到广泛应用的高精度实时动态定位技术。
它不但在公共安全、交通运输、移动服务及物流等行业有着实质性的作用,更是成为当今定位技术发展的一大亮点,也是未来有应用发展的潜力的一种技术。
GPS整周模糊度解算方法

GPS 整周模糊度解算方法探讨一、为什么要解算GPS 整周模糊度?整周模糊度的确定是载波相位测量中的关键问题,这是因为:(1)精确的、不足1周的相位观测值()φr F 和修复周跳后的正确的整周计数()φInt 只有与正确的整周模糊度配合使用才有意义。
模糊度参数一旦出错,就将导致大量的卫地距出现系统性的粗差,从而严重损害定位的精度和可靠性。
正确确定整周模糊度N 是获得高精度定位结果的必要条件。
(2)在一般精度的GPS 定位中,定位所需的时间实际上就是正确确定整周模糊度所需要的时间。
快速确定整周模糊度对提高GPS 定位的作业效率具有极其重要的作用;对开拓GPS 定位技术的应用领域,将其推广应用到低等级控制测量和一般的工程测量等领域也具有极其重要的作用。
二、GPS 整周模糊度解算方法1、LAMBDA 法1993年荷兰Delft 大学的Teunissen 教授提出了最小二乘模糊度降相关平差法,简称LAMBDA 法。
该方法可缩小搜索范围,加快搜索过程,是目前快速静态定位中最成功的一种模糊度搜索方法。
LAMBDA 法的基本原理: (1)整数变换在LAMBDA 法中,并不直接对整数模糊度参数N 进行搜索,而是先对初始解中的实数模糊度参数⎪⎭⎫⎝⎛=∧∧∧∧n N N N N ,......,,21及其协因数阵∧N Q 进行整数变换:∧∧⋅=N Z z TZ Q Z Q NT z⋅⋅=∧∧式中Z 为整数变换矩阵。
整数变换具有以下特点:当N 为整数时,变换后的参数z 也为整数;反之,当z 为整数时,经逆变换后所得的()z Z N T⋅=-1也为整数。
整数变换并不是唯一的。
我们希望整数变换后所得到的新参数⎪⎭⎫⎝⎛=∧∧∧∧n z z z z ,......,,21之间的相关性能显著减小,其协因数阵∧z Q 中的非对角线元素5.0≤,模糊度参数的方差也能大幅度减小。
注意,整数变换指的是具有上述特性的一种数学变换方法,但并非只能对整数进行变换。
如何解算整周模糊度(220112447李庆)

卡尔曼算法
思路: 思路:首先利用卡尔曼算法求解整周模糊度的浮点解;其次确定搜索空间,对协方差阵进 行Cholesky分解,削弱其相关性;最后用ratio检验得出最终解。 优势: 优势:有效地利用了多历元信息提高了浮动解的精度,并且在去相关过程中解决了方差阵 必须为正定阵的问题,避免出现病态分解,使得搜索空间得到明显的改善,提高了效 率。 原理: 原理:首先利用卡尔曼方程求浮动点解。设有两接收机k i 观测了两卫星j o,则载波相位 双差方程为: ▽ΔΦj,o(t)=1/λ[Rko(t)-Rio(t)-Rkj(t)+Rij(t)]-▽ΔNj,o+V(t) (5) ▽ΔΦ为双差载波相位观测量,▽ΔN为整周模糊度,λ为波长,R为卫星到接收机的 距离,V为残差向量。将方程式(5)线性化后建立常加速度模型下的卡尔曼滤波。 为求得整周模糊度的最终解N,再利用Cholesky分解后的搜索过程中,保留最小的F1和次小 的F2所对应的模糊度的组合,当某一F的前i项之和大于F2时就可舍弃前i项的全部模糊 度组合,减少二次型的计算量,削弱模糊度的相关性,从而大大提高搜索效率。 搜索完成后对F1和F2再进行ratio检验。
DC算法(direct calculation)
优势: 优势:在变形监测网中监测点坐标已知,DC算法可以不需要组成和解算方程,甚至不需要 搜索和确认。可以直接计算整周模糊度。速度快,精度高。 缺陷: 缺陷:仅适用于变形监测网中。 如图1所示,设j为参考卫星,则可以得到单差观测方程如 原理: 原理: 下: (∆N1-2j+∆Φ1-2j)λ=∆ρ1-2j+c(Vt1R-Vt2R) (∆N1-2k+∆Φ1-2k)λ=∆ρ1-2k+c(Vt1R-Vt2R) 由(1)(2)相减可以得到双差观测方程为: (∆N1-2k-∆N1-2j+∆Φ1-2k-∆Φ1-2j)λ=∆ρ1-2k-∆ρ1-2j (3) 即 ▽∆N1-2kj=▽∆ρ1-2kj/λ-▽∆Φ1-2kj 式(4)即为直接计算整周模糊度的DC算法。 (4) (1) (2)
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GPS精密定位周跳检测与修复(Cycle slip detection and repair)完整的载波相位是由初始整周模糊度N、计数器记录的整周数INT和接收机基频信号与收到到卫星信号的小于一周部分相位差Δφ。
Δφ能以极高的精度测定,但这只有在N和INT都正确无误地确定情况下才有意义。
卫星在观测中失锁后,造成接收机载波整周计数INT误差,这种现象称为周跳。
当重新捕获卫星后,周跳给计数器造成的偏差即为中断期间丢失的整周数,小周跳可以通过检测方法发现后并加以修复,大的周跳或较长时间的失锁,周跳不易修复,需要重新固定整周模糊度。
周跳的探测及修复对于用载波相位精密定位至关重要,成功的修复才能获得高精度的结果。
周跳产生的原因:1.卫星信号暂时阻断;2.仪器线路暂时故障;3.外界环境的突变干扰,如电离层、动态变化。
检测周跳的主要方法:1.屏幕扫描法观测值中出现周跳后。
相位观测值的变化率就不再连续。
凡曲线出现不规则的突然变化时,就意味着在相应的相位观测值中出现了整周跳变。
早期进行GPS相位测量的数据处理时,就是靠作业人员坐在计算机屏幕前依次对每个站、每个时段、每个卫星的相位观测值的变化率的图像进行逐段检查来探测周跳,然后再加以修复。
这种方法比较直观,在早期曾广泛使用。
但由于工作繁琐枯燥乏味,而且需反复进行,所以这种手工编辑方法目前正逐步被淘汰,而很少使用了。
2.高次差或多项式拟合法由于卫星和接收机间的距离在不断变化,因而载波相位测量的观测值INT+Δφ也随时间在不断变化。
但这种变化应是有规律的、平滑的。
周跳将破坏这种规律性。
根据这一特性就能将一些大的周跳寻找出来(尤其是对采样率较高的数据)。
一般来说,一个测站S对同一卫星J的相位观测量,对不同历元间相位观测值取至4至5次差之后,距离变化对整周数的影响已可忽略,这时的差值主要是由于振荡器的随机误差而引起的,因而应具有随机的特性见下表。
但是,如果在观测过程中产生了周跳现象,那么便破坏了上述相位观测量的正常变化规率,从而使其高次差的随机特性也受到破坏。
我们利用上述性质便可以发现周跳现象。
下面以观测量为例,如果在历元t5的观测值中有100周的周跳,则观测量的各阶差值中4次差的异常与历元t5观测值的周跳是相应的。
某一历元的周跳发现后,可根据该历元前或后的正确观测值,利用高次差值公式外载波相位观测量及差值推?该历元的正确整周计数或者根据相邻的几个正确的相位观测量,采用n阶多项式拟合(曲线拟合)的方法来推求上述整周计数的正确值,与观测值比较,发现周跳。
由于四次差或五次差一般已呈偶然误差特性,无法再用函数来加以拟合。
所以用多项式拟合时通常也只需取至4~5项即可。
这种方法实质上和上面介绍的高次差法是相同的,只是采用这种形式较便于计算。
由于接收机振荡器的随机误差可能造成载波相位2周左右的误差,所以这一方法通常只能发现较大的周跳(例如>5周),而对于较小周跳的分析方法可参阅其它方法。
含有周跳观测值和差值3.卫星间求差第一种方法由于受到接收机振荡器的随机误差的影响,难以解决小周跳的问题,于是人们自然想到了在卫星间求差的方法。
在GPS测量中,每一瞬间要对多颗卫星进行观测,因而在每颗卫星的载波相位测量观测值中,所受到的接收机振荡器的随机误差的影响是相同的。
在卫星间求差后即可消除此项误差(接收机振荡器的随机误差)的影响。
现仍以观测值的高次差分为例来予以说明。
下表中给出了SV6、SV8和SVll三颗卫星的相位观测量观测值的四次差。
其中SV6从第106个观测值起均丢失了一周。
结果使第105、106的四次差差了3周,104、107的四次差各差了1周。
但由于接收机振荡器的噪声水平也达到几周,因而难以发现。
在卫星间求差后由于消除了接收机钟的随机误差的影响,残留下来的值很小,就可能发现小周跳。
这种做法实际上就是对单差相位观测值(在卫星间求差)的高阶差分进行分析比较来发现周跳。
利用这种方法可以发现与卫星有关的周跳,例如某一卫星信号被短暂中断,而其余卫星则在被连续观测,但不一定能发现与接收机有关的周跳,例如由于接收机线路的瞬时故障而使所有卫星均发生周跳。
在这种情况下就可以通过对双差相位观测值(在卫星及接收机间求差)的高阶差分进行分析比较来发现小的周跳。
采用双差观测值还可以进一步消除卫星振荡器的随机误差影响。
发现周跳后即可利用前面的正确观测值及各阶差分进行外插,求出正确的整周记数。
4. 平差后残差分析经过上述处理的观测值中还可能存在一些未被发现的小周跳。
修复后的观测值中也可能引入1~2周的偏差(相当于仍存在周跳)。
用这些观测值来进行平差计算,求得各观测值的残差。
由于载波相位测量的观测精度很高,因而这些残差的数值一般均很小。
有周跳的观测值上则会出现很大的残差。
据此即可发现和改正周跳。
上述过程往往需要反复进行多次,每次都采用新近获得的平差值(基线向量等)和改正了周跳后的观测值来进行,直至残差符合要求为止。
这样就能获得一组无周跳的“干净的”载波相位测量观测值。
由于三差解中消去了整周未知数N 。
,因而常被采用。
探测和修复周跳的方法很多,究竞采用何种方法要据具体情况而定。
如双频观测值利用电离层延迟来寻找和修复周跳也很简便有效。
在开始时可采用较简便精度不高的方法,旨在发现和修复大周跳。
然后再采用精度较高的公式来寻找并修复小周跳,并通过残差来加以检验。
整周模糊度的确定方法准确和快速地解算数周模糊度,无论对于保障相对定位的精度或对于缩短观测时间以提高作业效率来说,都是极其虽要的。
目前解算整周模糊度的方法有多种,如果按解算所需时间的长短来区分,则可分为经典静态相对定位法和快速解算法。
经典静态相对定位法:即将整模糊度作为待定量与其它未知参数在平差计算中一并求解。
如上所述,这时为了提高解的可靠性,所需的观测时间较长。
整周模糊度的快速解算法,主要包括:交换天线法、P 码双频技术、滤波法和模糊函数法,只需几分钟。
一、 伪距法若可观测载波相位,也可进行伪距测量,有)]([t INT N ϕλρλ+-=上式由伪距观测量和载波观测值一并求定模糊度N 。
由于伪距测量的精度较低,根据一个或少数几个伪距观测值还无法求得正确的N ,必须有较多的差值λN 取平均后才有可能获得正确的整波段数。
为了正确解算N ,λN 的均值的精度必须优于λ/2=10cm ,同时采用P 码,SPS 用户则不行。
二、 待定参数估计法利用载波相位精密定位,最主要的是正确确定整周模糊度,而设站时间被当成次要问题。
通常采用的方法是把整周模糊度也当作平差计算中的待定参数来加以估计和确定。
根据基线的长度不同一般可采用两种方法。
1. 整数解我们知道整周模糊度从理论上讲应该是一个整数,利用这一特性能提高解的精度。
短基线定位时一般采用这种方法。
其具体步骤如下:(1)根据卫星位置和修复了周跳后的干净的相位观测值进行平差计算,求得基线向量和整周未知数。
由于各种误差的影响,解得的整周未知数往往不是一个整数,我们将其称为实数解。
(2)然后再采用某些方法将其固定为整数,并重新进行平差计算。
在计算中整周未知数采用整周值并视为已知数。
以求得基线向量的最后值。
将实数值固定为整数时通常可采用下列三种方法:①最简单的方法是直接将实数解四舍五入,凑整为最接近的整数。
②从数理统计的观点来检核看看把实数解凑整为整数是否合理。
如果该整数位于置信区间内(实数解N ±3m 的范围内,m 为实数解N 的标准方差,此时的置信水平为99.56%),就认为这种凑整是合理的,整数解巳求出。
否则便认为解算失败,无法固定为整数。
③如果在N ±3m 的范围内有不止一个整数,这时就应将该范国内的所有整数均当作候选值,然后将所有卫星的候选值组成不同的组合一一进行试验。
每次试验时均将整周模糊度当作已知值,平差中能产生最小标准方差的那一组整周模糊度被取作最后解。
2.实数解当基线较长时,误差的相关性将降低,许多误差消除得不够完善。
所以无论是基线向量还是整周模糊度,均无法估计得很准确。
在这种情况下再将整周未知数固定为其一整数往往无实际意义,只是徒然增加工作量而已。
所以通常就将实数解作为最后解。
采用经典方法解算整周模糊度时,为了能正确求得这些参数,往往需要一个小时甚至更长的观测时间,从而影响了GPS定位的作业效率,所以只能在高精度定位的领域中得以应用,而在图根控制、地籍测量、普通工程测量等领域内还不能成为经典测量仪器的真正竞争者。
三、三差法(多普勒法)连续跟踪的所有载波相位测量观测值中均含有相同的整周模糊度N。
因而将相邻两个观测历元的载波相位相减时就将该未知参数消去,从而直接解出坐标参数。
这就是我们所熟悉的多普勒法。
但两个历元之间的载波相位观测值之差(即这两个历元间的积分多普勒值)受到此期间接收机钟及卫星钟的随机误差的影响,而且几何图形强度也较弱,所以精度不太好,往往仅被用来解算未知参数的初始值。
三差法不仅用在观测历元间求差,还用在卫星及接收机间求差,可以消除更多的误差,所以使用得较为广泛。
但在消除整周模糊度这一点上存在着与多普勒法相同的缺陷,获得的结果精度也不够理想。
四、走走停停法(go and stop)静态测量花费较长时间观测实际上就是要准确确定整周模糊度所需的时间。
要提高GPS测量的作业效率,加快定位速度,关键在于如何快速确定整周模糊度。
1986年B.Remondi提出了所谓的“动态”测量法,其基本思想为:既然在保持连续跟踪的所有载波相位观测值中都含有同样的整周模糊度,那么只要首先设法确定这些整周模糊度并在随后的迁站过程中继续保持对卫星的跟踪,当接收机到达新的测站后就不需要再确定整周未知数了。
这样在新点上只需进行2~3分钟的观测便可精确确定基线向量。
采用这种方法时通常将一台接收机设置在巳知点上不动进行连续观测(称为固定接收机),其余接收机(一台或若干台)在确定好整周模糊度后,按预定计划依次迁往各待定点(称为流动接收机),当然在迁站过程中各接收机均要保持对卫星的连续跟踪。
需要说明的是由于各流动接收机均需和固定接收机进行相对定位,所以确定的模糊度实际是流动接收机与固定接收机之间的模糊度之差。
五、两次设站法(往返式重复设站)在短基线的静态定位中之所以要观测一小时或更长的时间,其主要原因是在较长的时间内卫星的几何图形有较大的变化,致使法方程式有较好的状态参数,因而能正确确定整周模糊度和基线矢量。
此外,较长的观测时间段也能大大削弱某些系统误差的影响(如多路径误差的影响等),但对于削弱测量噪声并无多大实际意义,因为载波相位测量噪声仅为l~2mm。
于是人们自然会想到只要有少量观测值分布在较长的观测时间段上就能达到上述目的。
对实际观测资料处理的结果表明,只需要在观测时间段的开始和结束处有几处观测值。