GPS整周模糊度的求解方法
短基线GPS控制网双差整周模糊度的直接解算方法
Ｄｒｃ Ｃ ｌ ｌ ｉ ｉ ｔ ａ ｕａ ｏ ｅ ｃ ｔ ｎ方 法 ） 想 进 行 了推 广应 用 ， ¨思 丰 富 了静 态 Ｇ Ｓ测量 中整 周模糊 度 的解算方 法 。 Ｐ
实际上 ， 在基 线 解算 时 是 以基线 其 中一 个 端点 的坐标 固 定 ， 基 线 另一 个 端 点 坐 标 作 为 未 知 参 将 数 。以 １号端点 为 固定 点 ， 以得 到 ： 可
＝
一
度 之 间相 关 性 的 最 小 二 乘 非 相 关 平 差 法 （ Ａ — Ｌ ＭＢ Ｄ ［ 等 。这 些方 法 所需 时问 相 对较 短 ， 一 般 都 Ａ）８ ３ 但
需 要 先对观 测数据 进 行 周跳 的探 测 与修 复 ， 后 利 然 用多个 历元 的观测 数 据 ， 整周 模 糊 度作 为 未 知参 将 数与测 站点 的位置 坐 标 等参 数 一 起解 算 ， 出整 周 求 模糊 度 的实 数解 ， 通过 各 种方 法将 整 周模 糊 度 固 再 定 为整数 ， 最后将 固 定 的整 周模 糊 度 作 为 已知 值 代
的基础上 ， 针对 短 基线 Ｇ Ｓ控 制 网 ， 出 Ｇ Ｓ控 制 Ｐ 提 Ｐ
的 △ 肿一 应该是整数， 但是由 于 △ 不准确导 ｐ一 ： 致 解算的 △肿一 不是整数而是浮点数， 即可以认为 △ 中 ＾一的浮点解与整数解之间的偏差来源于 △ ｝ ｐ一
整周模糊度的确定
整周模糊度的确定确定整周未知数，是基于载波相位测量进行相对定位，必需解决的另一个关键问题。
精确和快速地求解整周未知数，对于确保相对定位的高精度，提高作业效率，开拓高精度动态定位新方法，都是极其重要的。
确定整周未知数的方法许多，若按解算所需时间的长短区分，可分为经典静态相对定位法和快速解算模糊度（整周未知数）法，而快速解算模糊度法又包括交换天线法，P码双频法、滤波法，搜寻法和模糊函数法等等；若按确定整周未知数时gps接收机的运动状态区分，又可分为静态法和动态法。
上述各种快速解算法皆属于静态法的范畴。
所谓动态法，就是GPS接收机在运动状态中完成求解整周未知数，它是实施高精度实时动态定位的基础。
一、经典静态相对定位法确定整周未知数这种方法是将作为待定的未知参数，在基线平差中与其它未知参数（如δXi、δYi、δZi等）一并求解的方法。
一般是由载波相位观测值组成双差分观测方程式，并进行方程式线性化，得到双差分误差方程式，则该方程式中包含有待定测站三个坐标改正数δXi、δYi、δZi和整周未知数的线性组合这四个未知数[此处]。
只要在已知测站和待定测站上同步观测不少于4颗卫星，则可平差解出整周未知数。
用这种方法一般需观测较长时间（几非常钟至几小时），但解算的精度最高，常用于静态相对定位中，尤其是用于长距离相对定位中。
在平差计算中，依据对的取值方式不同，可分为“整数解”（固定解）和“实数解”（浮动解）两种。
整数解是利用应当是整数的特性[也应为整数]，将解得的▽▽N(t0)值进行凑整（凑成最接近的整数），然后将凑整后的作为已知量再代入双差分误差方程，重新平差，解算待定测站坐标改正数。
这种方法，只有当观测误差和外界误差对观测值影响较小，解得的比较接近整数的状况下才有效，此时，它可以提高解算结果的精度。
整数解常用于四、五十公里以下的基线的相对定位。
实数解当联测基线较长时，某些外界误差（如大气折射误差、卫星星历误差等）对基线两端点观测值的影响差别较大（即相关性不强），这时，在两测站间求差分时，就不能较好地消退或减弱其影响，它们在基线平差解算中将被汲取进待定测站坐标改正数和整周未知数中，这样解算出来的整周未知数一般偏离整数值较远，且其精度较低，误差可能大于半周，这时，我们不再考虑的整数特性，而取其实际解算值―实数解。
GPS(8)：模糊度分解与计算
)
如果区间中只有一个整数，该整数即为所 求的模糊度。固定求出的模糊度重复计算，直 至解出所有的模糊度。
1.3、方差比检验法 、
设有r个双差模糊度参数，每个模糊度参数 可能取的整数有ni个，则置信区间中所有整数的 r 全组合为： N = ∏nj
j =1
将所有的整数解代入法方程，求出相应的单 位权方差。若次小与最小单位权方差在统计意义 上有显著差异，即： 2 2 σ sec σ min ≥ ξ F ( f , f ,1α ) 则最小单位权方差所对应的就是需要的整 数解向量。
ii x N ik
mx N = σ 0 q x N ik ik
x N kk
2.1、备选整数模糊度向量（续1） 、备选整数模糊度向量（ ）
如果是双频观测值，其线性组合： λ2 xLik = x N i x N k λ1 的误差很小，其置信区间为：
Pi xLik ξ t ( f ,1α 2 )mxL ≤ xLik ≤ xLik + ξ t ( f ,1α 2 )mxL = 1 α
2.2、备选整数解检验 、
通过上述检验，剔除大量的模糊度备选向 量。将通过检验的模糊度备选向量逐个代入法 方程进行解算，其中具有最小方差的解作为最 终的整数解向量，除非： 1、最小方差解得的坐标或基线向量与初始实数 解不相容； 2、最小方差解的单位权方差与初始解的单位权 方差不相容； 3、最小方差解的单位权方差与次最小方差解的 单位权方差的差异不显著。
二、模糊度的快速分解法
由Frei等人提出。采用快速分解法双频接收机 只需要5min左右的观测数据，单频接收机小于 30min的观测数据。 2.1、备选整数模糊度向量 、 未知参数向量为：
T xT = xC , xT N
整周模糊度的解算
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。
GPS(9)：模糊度分解与计算
其它元素为最接近实数解的整数；
依次类推，直至最后一组模糊度。总之，最后一个 模糊度变动最快，第一个变动最慢。 用模糊度差进行检验，若其中一个模糊度差不满足 要求，则剔掉包含该模糊度差的所有组合。
2.2、备选整数解检验
通过上述检验，剔除大量的模糊度备选向 量。将通过检验的模糊度备选向量逐个代入法 方程进行解算，其中具有最小方差的解作为最 终的整数解向量，除非： 1、最小方差解得的坐标或基线向量与初始实数 解不相容； 2、最小方差解的单位权方差与初始解的单位权 方差不相容； 3、最小方差解的单位权方差与次最小方差解的 单位权方差的差异不显著。
前提：标准差必须小于0.5周 做法：满足要求的先取整，重复进行直至 全部取整。
1.2、区间判定法
在置信水平下，模糊度参数的置信区间为：
ˆ X
Ni
ˆ t f , 2 0 qNii , X Ni t f , 2 0 qNii ˆ X ˆ 3 q 3 0 qNii , X Ni 0 Nii
i
i
ii
2 Qx ˆN
Q
ik
mx ˆN 0 qx ˆN
ik
ik
ˆ N kk x
2.1、备选整数模糊度向量（续1）
如果是双频观测值，其线性组合： 2 ˆ Lik x N i x N k x 1 的误差很小，其置信区间为：
ˆ Lik t f ,1 2 mx ˆ Lik x ˆ Lik t f ,1 2 mx Pi x 1 ˆL x ˆL
三、用双频P码伪距的M-W方法
• 借助P码伪距观测值求解宽道整周模糊度，常 用于LC观测值定位时的模糊度分解。
• LC观测值的模糊度参数NC与L、L观测值的模
周跳和整周模糊度
周跳的来源、影响
周跳的来源
1、障碍物的遮挡造成信号中断； 2、卫星信号的信噪比过低； 3、接收机或卫星发生故障。
周跳的影响
在从发生周跳的历元开始的后续所有载波相位观测值 中引入一个相同大小的整周数偏差。
GPS测量原理及应用
周跳的探测与修复
周跳
• 探测出在何时发生了 周跳并求出丢失的整 周数，对中断后的整 周计数进行修正，并 恢复为正确的计数， 使这部分观测值仍可 用。
• 整数解——短基线测量
求初始解：确定基线向量 的实数解和整周未知数的 实数解 将整周未知数固定为整数 求固定解
• 实数解——长基线测量
基线较长，误差相关性减 弱，初始解的误差随之增 大，从而使整周未知数很 难固定，整数化的意义不 大。
GPS测量原理及应用
三差法
卫星间求一次差
单差 （直接观测值相减）
gps测量原理及应用周跳的探测与修复探测出在何时发生了周跳并求出丢失的整周数对中断后的整周计数进行修正并恢复为正确的计数使这部分观测值仍可双频观测值法电离层残差法gps测量原理及应用屏幕扫描法方法人工在屏幕上观察观测值曲线的变化是否连续
GPS测量原理及应用
GPS测量原理及应用
课程内容
• 第一部分：绪论 • 第二部分：周跳 • 第三部分：整周模糊度
GPS测量原理及应用
其他方法
• • • • • 交换天线法 双频P码伪距法 模糊度函数法 最小二乘搜索法 模糊度协方差法
GPS测量原理及应用
GPS测量原理及应用
载波相位测量的观测方程
f f f ft a ftb 1 2 N kj c c c
j k
GPS测量原理及应用
GPS整周模糊度的求解方法解析
法，整周模糊度函数法，多历元，最小二乘
引言：关于整周模糊度的重要性及意义
高精度GPS定位，必须采用相位观测量。接收机纪录的只是相位差的小数部分，而初始的整周部分N是初始观测历元卫星和观测站间距离相对于载波波长的整数，称为整周模糊度，是未知的。由载波相位测量定位原理可知，以载波观测量为根据的精密测量中，初始整周模糊度的确定是定位的一个关键问题。准确与快速地解算整周模糊度对保障定位精度、缩短定位时间、提高GPS定位效率都具有极其重要的意义。因此，要将观测值转换为站星间距离，已取得高精
当基线较长时，误差的相关性将降低，许多误差消除的不够完善。所以无论是基线向量还是整周未知数，均无法估计的很准确。在这种情况下再将整周未知数固定为某一整数往往无实际意义，所以通常将实数解作为最后解。
采用经典方法解算整周未知数时，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，从而影响了作业效率，所以只有在高精度定位领域中才应用。4.多普勒法（三差法）
该方法的缺点是：搜索空间极大，计算量非常庞大，计算时间较长；难以满足动态实时的要求。
3.经典待定系数法
把整周未知数当做平差计算中的来加以估计和确定有两种方法。(1)整数解
整周未知数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。具体步骤如下：
首先根据卫星位置和修复了周跳后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，称为实数解。然后将其固定为整数（通常采用四舍五入法），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。(2)实数解
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。
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3.经典待定系数法
把整周未知数当做平差计算中的来加以估计和确定有两种方法。(1)整数解
整周未知数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。具体步骤如下：
首先根据卫星位置和修复了周跳后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，称为实数解。然后将其固定为整数（通常采用四舍五入法），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。(2)实数解
整周模糊度求解的理论及其实用研究是近一、二十年的研究热点和难点。许多学者提出了一些解算方法,其中快速模糊度解算法、整周模糊度函数法、经典待定系数法、多普勒法（三差法）、伪距法为常用的方法。1.快速模糊度解算法（FARA）
快速模糊度解算法FARA是一种基于统计检验的算法.首先用一组相位观测数据进行双差解,求解出实数的双差相位模糊度和位置参数.然后,根据解的统计信息,建立置信区间,对每一组落在该置信区间的模糊度组合进行检验,找出一组既能满足统计检验,又具有最小方差的模糊度组合作为正确的模糊度解'".
当基线较长时，误差的相关性将降低，许多误差消除的不够完善。所以无论是基线向量还是整周未知数，均无法估计的很准确。在这种情况下再将整周未知数固定为某一整数往往无实际意义，所以通常将实数解作为最后解。
采用经典方法解算整周未知数时，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，从而影响了作业效率，所以只有在高精度定位领域中才应用。4.多普勒法（三差法）
基于递推最小二乘的卡尔曼滤波在正确探测并修复周跳的前提下,对于方程(2)模糊度浮点解的解算,既可以使用多历元法方程叠加方法,也可以使用卡尔曼滤波方法。由于卡尔曼滤波方程便于编程实现,特别是在后文重新出现卫星的处理中非常方便,故本文使用后者。由于方程(2)中只具有模糊度参数,所以滤波器状态方程的精度很高。对于式(2),建立只含有模糊度参数的卡尔曼滤波器:
伪距法是在进行载波相位测量的同时又进行了伪距测量，将伪距观测值减去载波相位测量的实际观测值（化为以距离为单位）后即可得到λ*N0.但由于伪距测量的精度比较低，所以要有较多的λ*N0取平均值后才能获得正确的整波段数。
确定整周模糊度的新方法：
1基于多历元递推最小二乘卡尔曼滤波方法的模糊度解算
在GPS动态定位中,载波相位模糊度的解算多采用伪距信息和载波相位信息统一解算,其中伪距可以是一个历元的伪距观测信息,也可以是多个历元的伪距平滑信息,但是由于动态定位中目标点空间坐标在变化之中,载波相位信息目前常采用单个历元观测量,而放弃前续历元的载波相位观测信息。如能有效地利用此多个历元的载波相位信息,将有助于模糊度的解算。针对这个问题提出了同时使用多个历元的伪距信息和载波相位信息来解算载波相位模糊度。与此同时,卡尔曼滤波技术在GPS导航定位中有着广泛应用,但是由于受到系统状态方程模型精度的限制,在cm级的差分GPS定位中,卡尔曼滤波使用的并不多。但如果系统状态方程的模型精度很高,即仅对模糊度参数建模,滤波效果则大为改善。GPS动态差分定位中的迭代最小二乘方法：由GPS双差线性观测方程:
deltaz = round (iz
ˆ) - round (izˆ), i = 1, 2, ..., n , ( 10)则deltaz会有两种情况：
1）对于n个模糊度deltaz全为零。
由iz
ˆ的定义可知, izˆ由Z变换后的模糊度浮动解和模糊度间的相关性两部分来决定。当deltaz对于n个模糊度均为零时,说明降相关的效果较好,模糊度间的相关性影响也较弱,
令2
1)ˆ~()ˆ~(
nijjjjiziizizzlz
zt,n
ijjjji
ziቤተ መጻሕፍቲ ባይዱz
zl
zz
1
)ˆ~(ˆˆ,则( 6)式相应地变为:
n
ii
ziztd
1
min，2)ˆ~
(iiizzzt。( 9)因0zid且已知, 0izt,要使( 9)式最小,只需izt最小,即iizzˆ~。令nnz
zˆ~,则izˆ根据定义可推, i = 1, 2,...- 1。取
由于连续跟踪的所有载波相位观测值中均含有相同的整周未知数N0，所以将相邻的两个观测历元的载波相位相减，就将该未知参数消去，从而直接接触坐标参数。这就是多普勒法。但是两个历元之间的载波相位观测值之差受到此期间接收机钟及卫星钟的随机误差的影响，所以精度不太好，往往用来解算未知参数的初始值。三差法可以消除掉许多误差，所以应用比较广泛。5.伪距法
度的定位结果，必须预先解得模糊度的大小。很明显，当以载波相位观测量为依据，进行精密相对定位时，整周未知数的确定，是一个关键问题。
目前确定解算模糊度的方法有很多种，如经典待定系数法、快速模糊度分解法（FARA）、最小二乘搜索法、LAMBDA方法等，下面就几种模糊度解算方法进行阐述。
确定整周模糊度的传统方法：
上述三种方法解算模糊度的成功概率可用下式表示:
)~()~()~
(zzPzzPzzPLSBR, ( 8)式中P ( )表示解算整周模糊度的成功概率,可以看出,整数最小二乘法确定模糊度的
成功概率最高,自维持归整法次之,而直接归整确定的整周模糊度成功概率最低。但它们固定模糊度难易程度却恰恰相反。从上式也可以看出,三种方法固定模糊度的成功概率有可能相等,在这种情况下,依然利用最小二乘搜索的方法来固定模糊度显然没有必要。而LAMBDA此时依然采用最小二乘搜索方法,这就增加了模糊度的解算时间,降低了模糊度解算的效率。
(1)
式中,L为双差码伪距和载波相位观测矢量;B为差分GPS定位系数矩阵;dx为坐标未知数改正数向量;N为载波相位双差模糊度,具有整数特性;A为模糊度系数矩阵;D为观测矢量方差阵。引入迭代最小二乘方法,可得到不含坐标未知数改正数向量dx的定位方程:
(2)
式中, ,I为单位阵,
,
,其对
应的法方程为:
(3)
(4) (5)
式中,式(4)为状态方程,Nk为k时刻的模糊度向量;Nk+1为k+1时刻的模糊度向量;Qk为系统噪声阵,由于前后历元所对应的模糊度保持不变,故系统噪声阵可设为零。式(5)为量测方程,是式(2)在k+1时刻的描述。滤波器的广义滤波方程为:
(6)
(7)
(8)
(9)式中,P为系统方差阵;K为增益矩阵;I为单位阵;
为滤波器
输出,即模糊度的每历元的修正值,其他符号与前文相同。在滤波器中,方程(8)可以同时含有码伪距和载波相位观测信息。
2使用LAMBDA方法快速、准确解算整周模糊度
基于模糊度域的整周模糊度搜索方法，就是对模糊度估值域的搜索，即搜索程序直接或间接依赖于模糊度浮点解的方差阵的对角元素。如果存在一个可逆的整数变换矩阵，使得变换后的模糊度参数的方差阵的对角元素小于变换前的方差阵对应的对角元素，则搜索效率会大大提高。该观点首先被荷兰Delft大学的Teunissen教授表示为LAMBDA方法。2.1 LAMBDA方法解算整周模糊度可分为三个步骤1）标准最小二乘平差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。3）求基线固定解。
GPS整周模糊度的求解方法
摘要：高精度GPS定位，必须采用相位观测量。接收机纪录的只是相位差的小数部
分，而初始的整周部分N是初始观测历元卫星和观测站间距离相对于载波波长的整数，称为整周模糊度，是未知的。在GPS定位中，得到模糊度初值后，如何选择合适的搜索准则和解算方法将直接影响定位的效率。本文分析了几种常用的整周模糊度的求解算法的优缺点，并详细讲解了整周模糊度的求解的具有较大优势的新方法。
即它们之间不相关。因此他们的方差-协方差矩阵式对角阵。这样
用表示
，所以
式中L是
分解为LDLT得到的。
解出展开得
但由于
的结构比较差，故搜索范围较大，效率不高，所以又对
实行了Z转换，
Z为一整数矩阵，通过高斯整数变换得到。变换后的
为
其目的就是要使的结构比
的好。
2.2最优点判断标准
如上面所讲，LAMBDA方法的目的就是寻找
式中
为模糊的实数解；
为其整数解。当然，它也不存在解析解，也要使用搜索方
法，即给定一χ2，以确定其搜索范围
此搜索范围为一超椭球体，以模糊度的实数解为中心，形状由控制，大小由χ
2
控制。
为了便于进行搜索，它引进序贯条件最小二乘模糊度概念。令
表示，
则
式中
为
和
之间的协方差。序贯条件中最小二乘模糊度有一个重要的特性，
LAMBDA方法由于采用了整数高斯变换，使变换后的模糊度向量之间的相关性变得较弱，从而构造的搜索范围比变换之前的要小得多，有时甚至只包含几个点，它的搜索算法也比较特别，有助于提高搜索速度，所以LAMBDA方法的搜索效率特别高。
改进的LAMBDA方法
Z变换完成以后,确定Z变换后的整周模糊度有三种方法:直接归整法,自持续归整法( boo tstrapped round)和整数最小二乘方法。直接归整法通过对变换后的模糊度浮动解直接取整来固定模糊度;自维持归整法在取整时,不但考虑了模糊度的浮动解,而且考虑了模糊度间相关性的影响;整数最小二乘方法则在自维持归整的基础上又加了搜索运算,是最完备的一种算法,也是最复杂的算法。
FARA的采样时间很短,利用少量观测量进行初次平差计算所求得的基线和模糊度参数的精度并不高,与它们最接近的整数不一定就是正确的整周模糊度.但是大约有99%的可能性,正确的整数是落在置信区间内的.因此,将全部模糊度参数的候选值排列组合起来.正确的一组整数组合必然在其中,接着通过各种检验,将不正确的整数组合先行剔除,将可能正确的少数组合保留下来,将保留下来的整数组合作为已知值代人重新进行平差计算,计算的一组整数组合所产生的单位权方差应为最小,根据这一原理将正确的一组整周模糊度挑选出来. 2.整周模糊度函数法