基于长短基线法的整周模糊度解算算法

利用载波相位观测值可以大大提高导航定位精度，但整周模糊度的存在会严重影响结果准确性。本文分文章引用: 张晟歌, 程乃平, 倪淑燕. 基于长短基线法的整周模糊度解算算法[J]. 图像与信号处理, 2018, 7(4): 191-199.

卫星导航定位技术根据信号的不同可以分为伪距观测方式与载波相位观测方式。伪距观测受误差影响较大会导致测量的误差较大，无法运用在高进度的姿态测量的需要，所以，高精度的姿态测量一般使用载波相位观测方式。

载波相位观测通过卫星信号与接收机振荡器产生的参考载波信号之间相位差进行跟踪来确定站星之间的距离，并完成对天线位置的确定。

但是，由于接收机的鉴相器无法通过当前的相位值来获得载波在导航卫星及地面接收站天线之间间隔了多少整数个波长。此时的载波相位解算就会出现一个未知量，这个未知量被称之为载波相位观测整周模糊度。

整周模糊度的存在对载波相位观测值的准确性有着很大的影响。

为了获得更准确的导航信息， 就需要精度更高的载波相位观测值。

整周模糊度解算可以分为两大类，一种是利用观测设备的移动和观测卫星变化所带来的有效信息， 称为基于运动的载波相位整周模糊度解算算法。另一种是利用载波相位值对整周模糊度数进行最优化估计的过程。运用最为广泛的主要是基于最小二乘算法及其改进算法，包括FARA、Cholesky 分解法、快速模糊度搜索滤波FASF 法、LAMBDA 方法等。最早的基于搜索域的整周模糊度解算算法的是整数最小二乘法，通过利用载波相位观测值以及基线的信息构造出一个模糊度搜索的范围用于搜索，但是由于整周模糊度之间的相关性较强导致搜索范围被过分拉长，导致搜索效率较低。为了解决问题，提出了其他的基于整数最小二乘的算法进行改进。

现阶段， 整周模糊度解算主要是基于搜索域的搜索算法， LAMBDA 算法是目前来说应用最广泛且解算成功率及效率很高的一种方法。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。

现阶段整周模糊度解算算法的主要研究方向主要是为：1) 针对解算方程病态问题构造相应的正则化矩阵来提高解算的精确度[1] [2]。

2) 利用约束来缩小搜索的范围， 降低搜索的复杂度， 提高搜索效率[3]。

LAMBDA [4]算法虽然能较为精确的获得计算的结果。但是由于需要多个历元的结果来构造搜索域， 才能进一步的完成搜索的工作，不利于载波相位的实时解算。

在整周模糊度求解的过程中，短基线能较快的解算出整周模糊度的结果，但是相对的精确度较低， 长基线的精度较高，但是解算的难度较高。而在本地坐标系下，基线向量的三个分量与飞行器的姿态角