模糊度解算
精密单点定位 (PPP) 通过对卫星轨道、时钟、大气延迟和其他误差源进行建模，为用户提供高精度位置。然而，标准 PPP 的收敛速度通常较慢（有时需要数十分钟到数小时），因为它将载波相位模糊度视为浮点（实值）未知数。PPP 中的模糊度固定 (AR)（通常称为 PPP-AR）通过恢复这些模糊度的整数特性，加速了收敛并提高了精度。
载波相位模糊度本质上是整数，但在实际的 GNSS 数据中，由于卫星和接收机上的仪器偏差会引入分数偏移，它们失去了严格的整数属性。这些延迟（称为未校准相位延迟 (UPD) 或周内分数偏差）构成了掩盖模糊度整数特性的未知偏差。
浮点模糊度解算会吸收这些偏差，并产生模糊度的非整数估计。对于 PPP-AR，系统必须估计并消除或校正这些偏差，以恢复用户可以可靠地将其固定为整数值的整周模糊度。
通过网络估算偏差
为了解析模糊度，PPP-AR 系统通常在全球（或区域网络中）建立参考站网络。每个站跟踪多颗卫星并收集原始 GNSS 观测数据。其核心思想是汇集来自许多站的数据，以便将偏差 (UPD) 估计为影响多个链路的公共参数。
系统首先运行“浮点 PPP”来估计所有网络站的模糊相位值。然后，它构建一个线性系统来同时求解卫星和接收机偏差，并将一个参考站的偏差视为零以锚定解算结果。
网络近实时地计算这些偏差（例如每 15 分钟更新一次），且延迟较低（大约一小时或更短），以便用户快速应用。论文中描述的 SBG 解决方案交付的 UPD 延迟低于一小时。
在流动站中应用模糊度
在用户端，流动站接收 UPD 改正（卫星偏差）并将其应用到浮点模糊度估计中。通过减去偏差，系统恢复出一个（理想情况下）接近整数的模糊度估计。然后，接收机可以执行稳健的整数估计（使用 LAMBDA 方法或其他整数最小二乘法等方法）来固定整周模糊度。通过固定的整数，PPP 解算的精度得到提升，收敛速度也快得多。
重要的是，固定的质量控制至关重要：如果残差（浮点模糊度与固定模糊度之间的差值）超过某个阈值（通常是周的一小部分），则固定会被拒绝。因此，完整性检查可以防止错误固定导致解算结果恶化。
完整性控制和持续稳定性
PPP-AR 系统必须不断监控其偏差估计和模糊度固定的质量。网络端对标准差、残差、基站覆盖范围以及偏差值随时间的稳定性进行检查。它还通过选择一部分站作为“控制”站进行交叉验证：使用这些偏差产品运行 PPP-AR，并将结果与已知的参考位置进行比较。如果偏差保持在厘米范围内，则认为产品是可靠的；否则，系统会标记或拒绝偏差或卫星。
在流动站端，接收机监控固定与浮点模糊度的残差、卫星健康状况以及解算一致性，以避免误差传递。
优势与性能
通过解析模糊度，PPP-AR 通常在几分钟或更短的时间内收敛（而纯浮点 PPP 则需要数十分钟）。它还带来了更好的定位精度，在水平和垂直轴上通常达到厘米级。SBG 案例显示，测试基站收敛后的水平 RMS 误差约为 1–2 厘米。
SBG Systems
由于偏差估计在连续运行，PPP-AR 可以为“近实时”用户提供服务，使其适用于测绘、自主导航、大地测量等精密应用。主要的权衡在于构建和维护强大的网络基础设施、确保互操作性和完整性，以及处理数据延迟和中断。
PPP 中的模糊度固定 (PPP-AR) 的工作原理是：通过参考站网络估计并消除分数偏差 (UPD)，然后在流动站应用整数固定，以加速收敛并提高精度。成功的关键在于稳健的偏差估计、完整性监控以及向用户实时交付改正。
发现 Orbi AR，这是我们自己的精密单点定位模糊度固定技术工具。我们开发这项技术的目的是在不依赖本地基站的情况下提供厘米级精度。与需要在有限范围内使用基站来提供改正的 RTK 不同，Orbi AR 通过使用精确的卫星轨道、时钟和大气模型来实现全球覆盖。这使得在全球任何地方（甚至在海洋、沙漠或山区等偏远地区）获得高精度位置成为可能。
