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，为用户提供高精度定位。然而，标准 PPP 通常收敛缓慢——有时需要几十分钟到几小时——因为它将载波相位模糊度视为浮点（实值）未知数。PPP 中的模糊度解算 (AR)（通常称为 PPP-AR）通过恢复这些模糊度的整数性质来加速收敛并提高精度。
载波相位模糊度自然是整数，但在实际 GNSS 数据中，由于卫星和接收器的仪器偏差会增加小数偏移，因此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) 或小数周期偏差）构成了未知的偏差，会模糊模糊度的整数性质。
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，系统必须估计和消除或校正偏差，从而恢复用户可以可靠地固定为其整数值的整数模糊度。
通过网络估算偏差
为了消除模糊性，PPP-AR 系统通常在全球（或区域网络）中构建参考站网络。每个站点跟踪多个卫星并收集原始 GNSS 观测数据。其想法是汇集来自多个站点的数据，以便可以将偏差 (UPD) 估计为影响多个链路的公共参数。
该系统首先运行“浮动 PPP”以估计所有网络站点的模糊相位值。然后，它制定一个线性系统来同时求解卫星和接收器偏差，将一个参考站的偏差视为零以锚定解。
网络以接近实时的速度计算这些偏差（例如，每 15 分钟更新一次），且延迟较低（大约一小时或更短），因此用户可以快速应用它们。本文中描述的 SBG 解决方案提供的 UPD 延迟不到一小时。
在流动站中应用模糊度
在用户端，流动站接收 UPD 改正数（卫星偏差），并将其应用于其浮点模糊度估计。通过减去偏差，系统恢复的模糊度估计（理想情况下）接近一个整数。然后，接收器可以执行稳健的整数估计（使用诸如 LAMBDA 方法或其他整数最小二乘法之类的方法）来固定整数模糊度。通过固定整数，PPP 解决方案在精度上得到提高，并且收敛速度更快。
重要的是，固定的质量控制至关重要：如果残差（浮点和固定模糊度之间的差异）超过某个阈值（通常是一个周期的分数），则拒绝该固定。因此，完整性检查可以防止错误的固定，否则会降低解决方案的质量。
完整性控制和持续稳定性
PPP-AR 系统必须不断监测其偏差估计和模糊度固定的质量。网络侧会对标准偏差、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点作为“控制”站点进行交叉验证：它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，则认为产品是可信的；否则，系统会标记或拒绝偏差或卫星。
在移动站侧，接收器会监测固定与浮动模糊度的残差、卫星健康状况和解决方案一致性，以避免误差传播。
优势与性能
通过消除模糊度，PPP-AR 通常在几分钟或更短时间内收敛（而仅浮点 PPP 则需要几十分钟）。它还可以产生更好的定位精度，通常在水平和垂直轴上都达到厘米级。SBG 案例显示，对于测试基站，收敛后水平 RMS 误差约为 1-2 厘米。
SBG Systems
由于偏差估计持续运行，PPP-AR 可以为“近实时”用户提供服务，使其适用于测量、自主导航、大地测量等领域的精确应用。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 中的模糊度解算 (PPP-AR) 通过估计和消除参考站网络的 fractional biases (UPDs)，然后在流动站应用整数固定来加速收敛并提高精度。成功的关键是强大的偏差估计、完整性监控以及向用户实时传送校正数据。
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