一种非差非组合PPP-RTK长基线实时时间传递方法

摘要

本发明公开了一种非差非组合PPP‑RTK长基线实时时间传递方法，应用于包括PPP‑RTK网络端观测站网和PPP‑RTK用户端观测站的时间传递系统，网络端观测站网服务范围在五百千米以上，包括多个GNSS参考站和一个网络数据处理中心；用户端观测站包括高精度时间基准站和普通用户站。方法包括：网络数据处理中心获取GNSS参考站采集的GNSS观测值进行非差非组合PPP‑RTK解算生成网络端产品；各用户端观测站利用自身采集的GNSS观测值和网络端产品进行非差非组合PPP‑RTK解算生成自身接收机钟差；普通用户站利用自身与高精度时间基准站的接收机钟差求出组合后站间钟差。本发明能实现长基线实时高精度时间传递。

权利要求

1.一种非差非组合PPP‑RTK长基线实时时间传递方法，其特征在于，应用在预先构建的时间传递系统中，所述时间传递系统包括PPP‑RTK网络端观测站网和PPP‑RTK用户端观测站；所述PPP‑RTK网络端观测站网的服务范围在五百千米以上，包括多个GNSS参考站和一个网络数据处理中心；所述PPP‑RTK用户端观测站包括高精度时间基准站和普通用户站；所述方法包括：所述网络数据处理中心获取各GNSS参考站采集的GNSS观测值，对所获取到的GNSS观测值进行网络端的非差非组合PPP‑RTK解算，生成网络端产品，并播发给所述PPP‑RTK用户端观测站；其中，任一GNSS观测值包括载波相位和伪距的观测值；所述网络端产品包括解算出的卫星钟差和卫星相位偏差相关产品；

所述高精度时间基准站利用自身采集的GNSS观测值和所述网络端产品，进行高精度时间基准站端的非差非组合PPP‑RTK解算，生成高精度时间基准站的接收机钟差，并播发给所述普通用户站；

所述普通用户站利用自身采集的GNSS观测值和所述网络端产品，进行普通用户站端的非差非组合PPP‑RTK解算，生成普通用户站的接收机钟差；并利用所述普通用户站的接收机钟差和所述高精度时间基准站的接收机钟差，求出多GNSS系统结合下所述普通用户站与所述高精度时间基准站间的组合后站间钟差，以用于时间传递；

其中，所述高精度时间基准站利用自身采集的GNSS观测值和所述网络端产品，进行高精度时间基准站端的非差非组合PPP‑RTK解算，生成高精度时间基准站的接收机钟差，包括：根据所述网络端产品及其对应的网络端产品参考时刻，所述高精度时间基准站得到针对网络端传递的卫星相关改正的解算结果或者预报结果；

基于所述高精度时间基准站得到的针对网络端传递的卫星相关改正的解算结果或者预报结果，得到高精度时间基准站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的非差非组合观测方程；并确定高精度时间基准站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的GNSS观测值的协方差矩阵；

根据预先建立的高精度时间基准站端参数的时间约束模型，以及上一历元求解出的高精度时间基准站端含时间约束模型的参数及其协方差矩阵，确定更新后的高精度时间基准站端含时间约束模型的参数及其协方差矩阵；

根据所述高精度时间基准站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的非差非组合观测方程、所述高精度时间基准站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的GNSS观测值的协方差矩阵、所述更新后的高精度时间基准站端含时间约束模型的参数及其协方差矩阵，求解出所述高精度时间基准站的接收机钟差；

所述普通用户站利用自身采集的GNSS观测值和所述网络端产品，进行普通用户站端的非差非组合PPP‑RTK解算，生成普通用户站的接收机钟差，包括：根据所述网络端产品及其对应的网络端产品参考时刻，所述普通用户站得到针对网络端传递的卫星相关改正的解算结果或者预报结果；

基于所述普通用户站得到的针对网络端传递的卫星相关改正的解算结果或者预报结果、普通用户站的运动模式及坐标状态，得到普通用户站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的非差非组合观测方程；并确定普通用户站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的GNSS观测值的协方差矩阵；

根据预先建立的普通用户站端参数的时间约束模型，以及上一历元求解出的普通用户站端含时间约束模型的参数及其协方差矩阵，确定更新后的普通用户站端含时间约束模型的参数及其协方差矩阵；

根据所述普通用户站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的非差非组合观测方程、所述普通用户站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的GNSS观测值的协方差矩阵、所述更新后的普通用户站端含时间约束模型的参数及其协方差矩阵，求解出所述普通用户站的接收机钟差。

2.根据权利要求1所述的非差非组合PPP‑RTK长基线实时时间传递方法，其特征在于，所述对所获取到的GNSS观测值进行网络端的非差非组合PPP‑RTK解算，生成网络端产品，包括：根据所获取到的GNSS观测值列出网络端的非差非组合原始观测方程；

根据S‑system理论选取合适的S‑basis参数，对所述网络端的非差非组合原始观测方程中的未知参数进行重组以避免各参数间出现的秩亏，得到网络端重组后的非差非组合观测方程；并确定网络端当前历元的GNSS观测值的协方差矩阵；

根据预先建立的网络端参数的时间约束模型，以及上一历元求解出的网络端含时间约束模型的参数及其协方差矩阵，确定更新后的网络端含时间约束模型的参数及其协方差矩阵；

根据所述网络端重组后的非差非组合观测方程、所述网络端当前历元的GNSS观测值的协方差矩阵、所述更新后的网络端含时间约束模型的参数及其协方差矩阵，求解得到对应历元的网络端产品。

3.根据权利要求1或2所述的非差非组合PPP‑RTK长基线实时时间传递方法，其特征在于，所述网络端产品包括：解算出的卫星钟差及其一次项和二次项，以及解算出的卫星相位偏差。

4.根据权利要求3所述的非差非组合PPP‑RTK长基线实时时间传递方法，其特征在于，若使用三频或三频以上GNSS观测，所述网络端产品还包括：卫星伪距偏差。

5.根据权利要求4所述的非差非组合PPP‑RTK长基线实时时间传递方法，其特征在于，基于所述普通用户站得到的针对网络端传递的卫星相关改正的解算结果或者预报结果、普通用户站的运动模式及坐标状态，得到普通用户站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的非差非组合观测方程，包括：若所述普通用户站为静态模式且坐标已知，则固定所述普通用户站的坐标不进行求解，按照高精度时间基准站的非差非组合观测方程的方程形式，得到第一类方程作为普通用户站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的非差非组合观测方程；其中，所述高精度时间基准站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的非差非组合观测方程简称为所述高精度时间基准站的非差非组合观测方程；

若所述普通用户站为静态模式但坐标未知，对所述普通用户站的坐标进行静态求解，并在所述高精度时间基准站的非差非组合观测方程的方程形式基础上，得到第二类方程作为普通用户站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的非差非组合观测方程；

若所述普通用户站为动态模式但坐标未知，对所述普通用户站的坐标进行动态求解，并在所述高精度时间基准站的非差非组合观测方程的方程形式基础上，得到第二类方程作为普通用户站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的非差非组合观测方程。

6.根据权利要求1所述的非差非组合PPP‑RTK长基线实时时间传递方法，其特征在于，所述网络端的非差非组合PPP‑RTK解算、所述高精度时间基准站端的非差非组合PPP‑RTK解算和所述普通用户站端的非差非组合PPP‑RTK解算过程中获得相应解算结果的方式包括：使用顺序最小二乘法逐历元求解。

7.根据权利要求6所述的非差非组合PPP‑RTK长基线实时时间传递方法，其特征在于，使用顺序最小二乘法逐历元求解，解出各参数结果后，所述方法还包括：利用预设算法对整周模糊度进行求解，并得出固定整周模糊度模式下的解算结果。

8.根据权利要求1所述的非差非组合PPP‑RTK长基线实时时间传递方法，其特征在于，利用所述普通用户站的接收机钟差和所述高精度时间基准站的接收机钟差，求出多GNSS系统结合下所述普通用户站与所述高精度时间基准站间的组合后站间钟差，包括：针对每个GNSS系统，将该GNSS系统对应的所述普通用户站的接收机钟差和所述高精度时间基准站的接收机钟差进行差分，得到该GNSS系统对应的站间钟差；

利用各GNSS系统对应的权重因子，将所有GNSS系统对应的站间钟差进行组合，得到所述组合后站间钟差。

说明书

一种非差非组合PPP‑RTK长基线实时时间传递方法

技术领域

[0001] 本发明属于授时和时间传递领域，具体涉及一种非差非组合PPP‑RTK长基线实时时间传递方法。

背景技术

[0002] 在当今的众多民生与科技领域，时间的精密性都是其良性、安全运转的前提与保障。而通过全球卫星定位系统（Global Navigation Satellite System, GNSS）所进行的精密时间传递，在对外界硬件支撑需求较为简单的情况下，保障了时间传递的精密性、高覆盖度与实时性。GNSS利用其高精度载波相位与码伪距信号，在满足用户定位需求的同时，也求解接收机钟差参数。依托高稳定度时间基准站以及用户两端的GNSS信号，可求解站间钟差，从而达到高精度时间传递的目的。

[0003] 随着精密时间需求领域以及用户类型的日渐增多，时间传递的概念不再限于传统的高精度时间实验室之间的事后时间传递，其需求性也向实时、动态的领域拓展。在此拓展中，适用于实时动态用户的GNSS手段再次凸显出了其优势，其灵活多变的算法手段也为不同基线长短条件下的实时高精度时间传递提供了多种可能性。

[0004] 现有的授时手段主要包括精密单点定位（Precise Point Positioning，PPP）方法和基于实时动态（Real‑Time Kinematic, RTK)方法等。其中，利用PPP方法求解时间基准站与用户的接收机钟差，并在此结果上进行差分得到站间钟差，是当前进行长基线（此处长基线指长度大于五百千米）精密时间传递的通用手段。对于事后时间传递，PPP可利用各类研究机构，如国际GNSS服务（International GNSS Service, IGS）提供的高精度GNSS卫星最终轨道与星钟产品，通过批量最小二乘法进行接收机钟差的求解后进行差分。对于实时时间传递，也可利用各机构提供的实时GNSS卫星轨道与星钟产品，基于卡尔曼滤波对接收机钟差进行求解，并进行差分。不同于PPP的授时手段，RTK方法的时间传递直接在观测值层面进行差分，并求解两站钟差。相比于PPP，RTK时间传递通过差分消除了GNSS卫星钟差及相当一部分的GNSS轨道误差，对外界输入的产品需求降低，为实时短基线时间传递提供了良好条件。

[0005] 但是，基于高精度GNSS卫星最终产品与批量最小二乘法的精密单点定位方式适用于事后处理的精密时间传递，难以满足实时用户的需求。对于实时精密单点定位的用户来说，时间传递结果对外界的实时精密卫星钟差轨道产品的依赖性较强，GNSS卫星实时轨道与星钟产品的质量，以及星钟产品的连续性都对稳定的时间传递结果至关重要。基于RTK方法的时间传递虽然降低了对外界GNSS产品的需求，但受限于基线长度。对于长基线而言，基于RTK方法无法通过差分消除对流层与电离层延迟，通常通过组合或求解的方式应对，削弱了模型强度。同时，随着基线的增长，两站间的可共视卫星数量逐渐降低，也会造成模型强度的降低。另外，RTK方法需传递原始观测值而非卫星相关产品，这为数据传输增添了压力，在数据遗失或延迟的情况下，难以如对卫星产品般对原始观测值进行预报。

[0006] 因此，如何有效实现长基线实时高精度时间传递，是本领域内一个亟待解决的问题。

发明内容

[0007] 为了解决现有技术中所存在的上述问题，本发明实施例提供了一种非差非组合PPP‑RTK长基线实时时间传递方法，应用在预先构建的时间传递系统中，所述时间传递系统包括PPP‑RTK网络端观测站网和PPP‑RTK用户端观测站；所述PPP‑RTK网络端观测站网的服务范围在五百千米以上，包括多个GNSS参考站和一个网络数据处理中心；所述PPP‑RTK用户端观测站包括高精度时间基准站和普通用户站；所述方法包括：

[0008] 所述网络数据处理中心获取各GNSS参考站采集的GNSS观测值，对所获取到的GNSS观测值进行网络端的非差非组合PPP‑RTK解算，生成网络端产品，并播发给所述PPP‑RTK用户端观测站；其中，任一GNSS观测值包括载波相位和伪距的观测值；所述网络端产品包括解算出的卫星钟差和卫星相位偏差相关产品；

[0009] 所述高精度时间基准站利用自身采集的GNSS观测值和所述网络端产品，进行高精度时间基准站端的非差非组合PPP‑RTK解算，生成高精度时间基准站的接收机钟差，并播发给所述普通用户站；

[0010] 所述普通用户站利用自身采集的GNSS观测值和所述网络端产品，进行普通用户站端的非差非组合PPP‑RTK解算，生成普通用户站的接收机钟差；并利用所述普通用户站的接收机钟差和所述高精度时间基准站的接收机钟差，求出多GNSS系统结合下所述普通用户站与所述高精度时间基准站间的组合后站间钟差，以用于时间传递。

[0011] 在本发明的一个实施例中，所述对所获取到的GNSS观测值进行网络端的非差非组合PPP‑RTK解算，生成网络端产品，包括：

[0012] 根据所获取到的GNSS观测值列出网络端的非差非组合原始观测方程；

[0013] 根据S‑system理论选取合适的S‑basis参数，对所述网络端的非差非组合原始观测方程中的未知参数进行重组以避免各参数间出现的秩亏，得到网络端重组后的非差非组合观测方程；并确定网络端当前历元的GNSS观测值的协方差矩阵；

[0014] 根据预先建立的网络端参数的时间约束模型，以及上一历元求解出的网络端含时间约束模型的参数及其协方差矩阵，确定更新后的网络端含时间约束模型的参数及其协方差矩阵；

[0015] 根据所述网络端重组后的非差非组合观测方程、所述网络端当前历元的GNSS观测值的协方差矩阵、所述更新后的网络端含时间约束模型的参数及其协方差矩阵，求解得到对应历元的网络端产品。

[0016] 在本发明的一个实施例中，所述网络端产品包括：

[0017] 解算出的卫星钟差及其一次项和二次项，以及解算出的卫星相位偏差。

[0018] 在本发明的一个实施例中，若使用三频或三频以上GNSS观测，所述网络端产品还包括：

[0019] 卫星伪距偏差。

[0020] 在本发明的一个实施例中，所述高精度时间基准站利用自身采集的GNSS观测值和所述网络端产品，进行高精度时间基准站端的非差非组合PPP‑RTK解算，生成高精度时间基准站的接收机钟差，包括：

[0021] 根据所述网络端产品及其对应的网络端产品参考时刻，所述高精度时间基准站得到针对网络端传递的卫星相关改正的解算结果或者预报结果；

[0022] 基于所述高精度时间基准站得到的针对网络端传递的卫星相关改正的解算结果或者预报结果，得到高精度时间基准站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的非差非组合观测方程；并确定高精度时间基准站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的GNSS观测值的协方差矩阵；

[0023] 根据预先建立的高精度时间基准站端参数的时间约束模型，以及上一历元求解出的高精度时间基准站端含时间约束模型的参数及其协方差矩阵，确定更新后的高精度时间基准站端含时间约束模型的参数及其协方差矩阵；

[0024] 根据所述高精度时间基准站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的非差非组合观测方程、所述高精度时间基准站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的GNSS观测值的协方差矩阵、所述更新后的高精度时间基准站端含时间约束模型的参数及其协方差矩阵，求解出所述高精度时间基准站的接收机钟差。

[0025] 在本发明的一个实施例中，所述普通用户站利用自身采集的GNSS观测值和所述网络端产品，进行普通用户站端的非差非组合PPP‑RTK解算，生成普通用户站的接收机钟差，包括：

[0026] 根据所述网络端产品及其对应的网络端产品参考时刻，所述普通用户站得到针对网络端传递的卫星相关改正的解算结果或者预报结果；

[0027] 基于所述普通用户站得到的针对网络端传递的卫星相关改正的解算结果或者预报结果、普通用户站的运动模式及坐标状态，得到普通用户站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的非差非组合观测方程；并确定普通用户站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的GNSS观测值的协方差矩阵；

[0028] 根据预先建立的普通用户站端参数的时间约束模型，以及上一历元求解出的普通用户站端含时间约束模型的参数及其协方差矩阵，确定更新后的普通用户站端含时间约束模型的参数及其协方差矩阵；

[0029] 根据所述普通用户站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的非差非组合观测方程、所述普通用户站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的GNSS观测值的协方差矩阵、所述更新后的普通用户站端含时间约束模型的参数及其协方差矩阵，求解出所述普通用户站的接收机钟差。

[0030] 在本发明的一个实施例中，基于所述普通用户站得到的针对网络端传递的卫星相关改正的解算结果或者预报结果、普通用户站的运动模式及坐标状态，得到普通用户站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的非差非组合观测方程，包括：

[0031] 若所述普通用户站为静态模式且坐标已知，则固定所述普通用户站的坐标不进行求解，按照高精度时间基准站的非差非组合观测方程的方程形式，得到第一类方程作为普通用户站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的非差非组合观测方程；其中，所述高精度时间基准站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的非差非组合观测方程简称为所述高精度时间基准站的非差非组合观测方程；

[0032] 若所述普通用户站为静态模式但坐标未知，对所述普通用户站的坐标进行静态求解，并在所述高精度时间基准站的非差非组合观测方程的方程形式基础上，得到第二类方程作为普通用户站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的非差非组合观测方程；

[0033] 若所述普通用户站为动态模式但坐标未知，对所述普通用户站的坐标进行动态求解，并在所述高精度时间基准站的非差非组合观测方程的方程形式基础上，得到第二类方程作为普通用户站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的非差非组合观测方程。

[0034] 在本发明的一个实施例中，所述网络端的非差非组合PPP‑RTK解算、所述高精度时间基准站端的非差非组合PPP‑RTK解算和所述普通用户站端的非差非组合PPP‑RTK解算过程中获得相应解算结果的方式包括：

[0035] 使用顺序最小二乘法逐历元求解。

[0036] 在本发明的一个实施例中，使用顺序最小二乘法逐历元求解，解出各参数结果后，所述方法还包括：

[0037] 利用预设算法对整周模糊度进行求解，并得出固定整周模糊度模式下的解算结果。

[0038] 在本发明的一个实施例中，利用所述普通用户站的接收机钟差和所述高精度时间基准站的接收机钟差，求出多GNSS系统结合下所述普通用户站与所述高精度时间基准站间的组合后站间钟差，包括：

[0039] 针对每个GNSS系统，将该GNSS系统对应的所述普通用户站的接收机钟差和所述高精度时间基准站的接收机钟差进行差分，得到该GNSS系统对应的站间钟差；

[0040] 利用各GNSS系统对应的权重因子，将所有GNSS系统对应的站间钟差进行组合，得到所述组合后站间钟差。

[0041] 本发明的有益效果：

[0042] 本发明实施例利用非差非组合PPP‑RTK方式，结合PPP与RTK时间传递的优势，克服PPP和RTK时间传递的各自不足，为长基线实时高精度时间传递提供了一种新的思路与方法。本发明实施例采用的非差非组合PPP‑RTK可以在几百甚至上千千米范围内构建区域地面站网，且不通过差分方式消除参数，使时间传递适用于长基线。相比于传统PPP模式，本发明实施例的网络端通过解算，自身生成网络端产品，即卫星钟差与卫星相位偏差产品，并不依赖外界高频高精度星钟产品的输入，本发明实施例仅需要较精密的轨道，可通过对精密轨道的短期预报得到。同时，本发明实施例的PPP‑RTK方法在非差非组合模型中独立求解各类大气延迟参数，并可以在上千千米范围内布设一定数量的GNSS参考站，相比于RTK时间传递方法更适用于长基线；且相比于RTK，本发明实施例传递给高精度时间基准站和普通用户站的是卫星相关产品而非观测值本身，因而有助于疏解数据传输压力，且更有利于产品延迟下的预报。因此，相比现有技术，本发明实施例能够有效实现长基线实时高精度时间传递。

[0043] 进一步的，本发明实施例将高精度时间基准站作为用户站之一，对高精度时间基准站和普通用户站的接收机钟差进行差分，可部分消除网络端产品带来的影响，提高时间传递稳定度；并且，在多GNSS系统情况下进行系统间站间钟差的组合，能够实现钟差解算结果稳定度取长补短的作用。

附图说明

[0044] 图1为本发明实施例所提供的一种非差非组合PPP‑RTK长基线实时时间传递方法的流程示意图；

[0045] 图2为本发明实施例实验中PPP‑RTK网络端观测站网与PPP‑RTK用户端观测站分布情况示意图；

[0046] 图3为本发明实施例实验中BRUX与ONSA站从2022年5月5日21点（GPST）至2022年5月6日21点的24小时组合后站间钟差残差示意图。

具体实施方式

[0047] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0048] 为了克服现有授时手段在长基线的实时、高精度时间传递方面出现的缺陷，本发明实施例提出了一种非差非组合PPP‑RTK长基线实时时间传递方法，应用在预先构建的时间传递系统中，时间传递系统包括PPP‑RTK网络端观测站网和PPP‑RTK用户端观测站；PPP‑RTK网络端观测站网的服务范围在五百千米以上，包括多个GNSS参考站和一个网络数据处理中心；PPP‑RTK用户端观测站包括高精度时间基准站和普通用户站。

[0049] 其中，PPP‑RTK网络端观测站网中各观测站为稳定运行的CORS（Continuously Operating Reference Stations）参考站，即GNSS参考站，均配备有用于大地测量的专业GNSS天线及接收机，各GNSS参考站采集GNSS观测值，并实时传递给网络数据处理中心。网络数据处理中心包括具备计算及数据传输能力的设备，比如可以为计算机等。高精度时间基准站比如为连接高稳定度氢原子钟的CORS站等，采用静态模式；普通用户站可以采用固定模式、静态模式或者动态模式；固定模式表征用户坐标固定不变且已知，静态模式表征用户坐标固定不变且未知，动态模式表征用户坐标可变且未知。为了便于理解，PPP‑RTK网络端观测站网可被简称为网络端，其中各GNSS参考站可以简称为网络站；PPP‑RTK用户端观测站可被简称为用户端，其中高精度时间基准站和普通用户站可以简称为用户站。并且，需要说明的是，本发明实施例的各GNSS参考站和PPP‑RTK用户端观测站均采用多频多GNSS系统，多频表示多个频段，多GNSS系统表示通过多个不同GNSS系统获取信号，比如可以采用GPS（Global Positioning System，全球定位系统）及伽利略卫星导航系统Galileo等进行观测，获取GNSS观测值。非差非组合中的“非差”指的是不通过差分方式消除参数，“非组合”指的是不通过组合方式消除参数，关于其具体含义请在后文中结合具体步骤进行理解。

[0050] 如图1所示，本发明实施例所提供的一种非差非组合PPP‑RTK长基线实时时间传递方法，可以包括如下步骤S1 S3：~

[0051] S1，网络数据处理中心获取各GNSS参考站采集的GNSS观测值，对所获取到的GNSS观测值进行网络端的非差非组合PPP‑RTK解算，生成网络端产品，并播发给PPP‑RTK用户端观测站。

[0052] 网络数据处理中心的主要工作是实时收集各GNSS参考站采集的GNSS观测值，具体可以是以一个给定频率，如每秒收集一次各GNSS参考站采集的GNSS观测值，作为收集时刻对应历元的一个输入数据。利用针对每个历元获得的输入数据，在多频多GNSS系统下，进行非差非组合PPP‑RTK网络端观测方程的求解以生成对应历元的网络端产品。其中，任一GNSS观测值包括载波相位和伪距的观测值；网络端产品包括解算出的卫星钟差和卫星相位偏差相关产品。

[0053] 需要说明的是，对后续步骤中的PPP‑RTK用户端观测站来说，采集GNSS观测值的方式和网络数据处理中心实时收集各GNSS参考站采集的GNSS观测值的方式类似，后续不再具体说明。

[0054] 可选的一种实施方式中，对所获取到的GNSS观测值进行网络端的非差非组合PPP‑RTK解算，生成网络端产品，可以包括以下步骤S11 S14：~

[0055] S11，根据所获取到的GNSS观测值列出网络端的非差非组合原始观测方程；

[0056] 具体的，根据多频多GNSS系统的载波相位和伪距的观测值，与相应模型的计算值之差（Observed‑Minus‑Computed term，简称O‑C项），列出网络端的非差非组合原始观测方程如公式（1）和（2）所示：

[0057] （1）

[0058] （2）

[0059] 关于网络端的非差非组合原始观测方程的具体构建过程，请参见相关技术理解，在此不做详细说明。

[0060] 公式（1）和（2）中， 为期待值，各参数中上角标 为卫星 , 下角标 、、分别为网络端的接收机 、频率 ，以及GNSS系统 ； 为网络端的载波相位观测； 为网络端的伪距观测； 为天顶对流层延迟 投影到信号方向的函数； 为网络站的接收机钟差； 为卫星钟差； 和 采用长度单位，比如米等； 为网络站的第1个频段上的电离层延迟； ，表示将 拓展至频率 ；为相应GNSS系统内的第1个频率； 为相应GNSS系统内的第 个频率；为大于0的自然数； 为载波相位上的网络站接收机硬件偏差； 为伪距上的网络站接收机硬件偏差； 为载波相位上的卫星硬件偏差； 为伪距上的卫星硬件偏差； 为网络站的整周模糊度； 为频率 上的波长。可以理解的是，网络端直接由外界引入较精密的GNSS卫星轨道，并不对卫星轨道进行求解。

[0061] 可以理解的是，针对每个GNSS系统 ，均可以针对当前历元列出上述公式（1）和（2）所示的网络端的非差非组合原始观测方程。

[0062] S12，根据S‑system理论选取合适的S‑basis参数，对网络端的非差非组合原始观测方程中的未知参数进行重组以避免各参数间出现的秩亏，得到网络端重组后的非差非组合观测方程；并确定网络端当前历元的GNSS观测值的协方差矩阵；

[0063] 由于公式（1）和（2）表示的观测方程含有秩亏，为消除秩亏，需根据S‑system理论（即S系统理论），选取合适的S‑basis参数（即S基参数），对公式（1）和（2）中的未知参数进行重组，得到网络端重组后的非差非组合观测方程，如下（3）和（4）所示：

[0064] （3）

[0065] （4）

[0066] 公式（3）和（4）中，上方带有波浪线的各参数，均为公式（1）和（2）中对应参数的重组形式，其中， 为针对GNSS系统 的 重组形式。关于公式（3）和（4）中各重组形式的参数的具体形式，与频率个数、未知参数的约束模型相关，根据情况改变，具体请参见S‑system理论、S‑basis参数等相关现有技术理解，比如Peter JG Teunissen等人提出的论文等等，具体内容在此不做详细说明。

[0067] 并且，本发明实施例对于网络端的非差非组合的载波相位和伪距的观测值，可以根据与仰角相关的特定权重函数，确定网络端当前历元的GNSS观测值的协方差矩阵 ：

[0068] （5）

[0069] 公式（5）中， 为网络端载波相位非差非组合观测方程的协方差矩阵，也就是针对公式（3）的协方差矩阵； 为网络端伪距非差非组合观测方程的协方差矩阵，也就是针对公式（4）的协方差矩阵。其中， 是一个对角阵，对角元素是所有载波相位观测噪音的方差，每一个观测噪音的方差由给定的天顶方向载波相位观测噪音方差、与仰角相关的特定权重函数确定； 的确定方式与 类似，天顶方向观测噪音方差此处为伪距观测噪音在天顶方向的方差。与仰角相关的特定权重函数具有多种类型，本发明实施例可以根据需要合理选取，在此不做具体限制。

[0070] S13，根据预先建立的网络端参数的时间约束模型，以及上一历元求解出的网络端含时间约束模型的参数及其协方差矩阵，确定更新后的网络端含时间约束模型的参数及其协方差矩阵；

[0071] 具体的，根据公式（3）（5）可以建立网络端各历元观测方程，也就是说针对每个历~元，均能得到一组网络端观测方程如公式（3）（5）所示。之后，可以根据具体情况，建立网络~
端参数的时间约束模型。其中，具体情况比如天顶对流层延迟的时间约束以及硬件延迟的时间约束等，前者取决于温度、湿度、气压变化等；后者取决于硬件本身质量以及周围温度变化等。根据上一历元求解出的网络端含时间约束模型的参数 及其斜方差矩阵，结合网络端参数的时间约束模型，可以将网络端含时间约束模型的参数及其
协方差矩阵更新至当前历元，如公式（6）（7）所示：
~

[0072]  （6）

[0073]  （7）

[0074] 公式（6）和（7）中， 为网络端参数时间约束的历元间传递函数；为 的转置； 为网络端参数间时间约束系统噪音的协方差矩阵； 和
根据预先建立的网络端参数的时间约束模型构建得到； 为网络端 时刻所求
解出的未知参数中有时间约束的那部分，也就是上一历元求解出的网络端含时间约束模型的参数； 为网络端更新到 时刻的 ； 为网络端 时刻求解
出的 的协方差矩阵； 为网络端更新至 时刻的 。网络端存在历元
间时间约束的参数通常可以有 、 、 、 、 和 等。

[0075] 需要说明的是，S13是针对从第二个历元开始的每个当前历元而言，针对首历元进行解算时并没有时间约束，后续相应步骤类似，且不再说明。

[0076] S14，根据网络端重组后的非差非组合观测方程、网络端当前历元的GNSS观测值的协方差矩阵、更新后的网络端含时间约束模型的参数及其协方差矩阵，求解得到对应历元的网络端产品。

[0077] S14步骤是进行网络端的非差非组合PPP‑RTK解算获得相应解算结果的过程，其解算结果为对应历元的网络端产品。具体是对公式（3）（7）进行处理。~

[0078] 其中，网络端的非差非组合PPP‑RTK解算过程中获得相应解算结果的方式包括：

[0079] 使用顺序最小二乘法逐历元求解。

[0080] 具体的，可以根据公式（3）（7），使用顺序最小二乘法，逐历元对非差非组合PPP‑~RTK网络端观测方程进行求解，得到对应历元的网络端产品。具体解算过程请参见相关现有技术理解，在此不做详细说明。

[0081] 使用顺序最小二乘法逐历元求解，解出各参数结果后，可选的一种实施方式中，方法还包括：

[0082] 利用预设算法对整周模糊度进行求解，并得出固定整周模糊度模式下的解算结果。

[0083] 其中，预设算法可以为LAMBDA算法等，该种实施方式中，部分或全部整周模糊度被固定、求解，代入公式（3）（7）求解得到对应历元的固定整周模糊度模式下的网络~端产品。但需要说明的是，利用预设算法对整周模糊度进行求解是可选的方式而不是必须的步骤。

[0084] 本发明实施例中，正确解算整周模糊度可以加快求解参数的收敛，从而使解算结果快速达到较高精度。但整周模糊度解算中可能出现的错误解算，以及相邻历元解算模糊度个数不同，都可能影响与之高相关的网络端改正的稳定性，从而影响用户端的求解。浮点整周模糊度求解相对来说需要更长的收敛时间，但解算结果具有连续性优势，部分偏差可通过其后的站间钟差的差分消除，且网络端可容许较长收敛时间后再开启PPP‑RTK服务。

[0085] 在本发明实施例中，对应历元的网络端产品包括解算出的卫星钟差 及其一次项 和二次项 ，以及解算出的卫星相位偏差 。其中参数上方的符号 表示解算值。但PPP‑RTK用户端观测站是否使用解算出的卫星钟差的一次项 及二次项 ，根据普通用户站的实时性需求确定。

[0086] 其中，在普通用户站需求为近实时的时间传递结果时，PPP‑RTK用户端观测站可以不利用解算出的卫星钟差的一次项 和二次项 ；但如果普通用户站需要纯实时，而非近实时的时间传递结果时，则PPP‑RTK用户端观测站需要解算出的卫星钟差的一次项及二次项 ，以便于根据用户因钟差改正的延迟而对其进行短期预报，该部分内容将在后文用户端的相关内容中予以说明。

[0087] 需要补充说明的是，由于卫星硬件偏差随时间变化很小，无需计算其一次项和二次项作为网络端产品中的内容项提供给用户站。

[0088] 可选的一种实施方式中，若使用三频或三频以上GNSS观测，网络端产品还包括：

[0089] 卫星伪距偏差。

[0090] 具体的，如果频率 的数值大于或等于3，则还将利用公式（3）（7）解算出卫星伪距~偏差，表示为 ，也作为对应历元的网络端产品中的内容项。

[0091] 可见，相比于传统PPP模式，本发明实施例的网络端通过解算，自身生成网络端产品，即卫星钟差产品，并不依赖外界高频高精度星钟产品的输入。并且，相比于现有的RTK算法，本发明实施例传递卫星相关产品，而非大量观测值本身，因而能够疏解数据传输压力。

[0092] 另外，由于本发明实施例的网络端可构建几百千米甚至上千千米的PPP‑RTK网络端观测站网，普通用户站与高精度时间基准站只要在该网络范围内即可进行PPP‑RTK解算，因此为长基线时间传递提供了条件。

[0093] S2，高精度时间基准站利用自身采集的GNSS观测值和网络端产品，进行高精度时间基准站端的非差非组合PPP‑RTK解算，生成高精度时间基准站的接收机钟差，并播发给普通用户站。

[0094] 可选的一种实施方式中，高精度时间基准站利用自身采集的GNSS观测值和网络端产品，进行高精度时间基准站端的非差非组合PPP‑RTK解算，生成高精度时间基准站的接收机钟差，包括以下步骤S21 S24：~

[0095] S21，根据网络端产品及其对应的网络端产品参考时刻，高精度时间基准站得到针对网络端传递的卫星相关改正的解算结果或者预报结果；

[0096] 本发明实施例的任一PPP‑RTK用户端观测站的GNSS观测值是PPP‑RTK用户端观测站自身从卫星信号接收到的；网络端向PPP‑RTK用户端观测站传递的是网络端产品，即卫星相关改正，也就是星钟以及卫星偏差的相关改正，该步骤是对卫星相关改正得到解算结果或者预报结果。

[0097] 其中，若普通用户站需要纯实时的时间传递结果，则高精度时间基准站需要得到针对网络端传递的卫星相关改正的预报结果，包括高精度时间基准站在处理时刻所需的实时卫星钟差、卫星相位偏差；进一步的，若使用三频或三频以上GNSS观测，还包括三频及三频以上模式下的卫星伪距偏差。

[0098] 具体的，由于网络端产品携带有对应的时刻，即网络端产品参考时刻；而高精度时间基准站处理GNSS观测值对应一个处理时刻。网络端产品参考时刻和处理时刻之间存在一定的延迟，因此，可以计算这两个时刻的差值，得到卫星钟差产品的延迟，表示为 。

[0099] 在此基础上，高精度时间基准站得到针对网络端传递的卫星相关改正的预报结果的过程，可以包括：

[0100] 利用网络端产品中提供的 时刻的卫星钟差 及其一次项 和二次项 ，根据卫星钟差产品的延迟 ，计算高精度时间基准站在处理时刻 所需的实时卫星钟差 ，如公式（8）所示：

[0101]  （8）

[0102] 其中，网络端产品中提供的 时刻即为网络端产品对应的网络端产品参考时刻。

[0103] 同时，利用网络端产品中提供的 时刻的卫星相位偏差 ，可直接计算高精度时间基准站在处理时刻 的卫星相位偏差 ，如公式（9）所示；以及进一步的，可以利用情况下的卫星伪距偏差 ，直接计算高精度时间基准站在处理时刻 的卫星伪距偏差 ，如公式（10）所示：

[0104] （9）

[0105] （10）

[0106] 可见，本发明实施例利用PPP‑RTK卫星钟差以及相位、伪距偏差产品，可在产品延迟状态下依据公式（8）（10）进行短期预报。相比之下，RTK时间传递模式在数据延迟状态下~无法对传递的观测值进行预报，会对时间传递的实时性产生一定延误。

[0107] 其中，若普通用户站接受近实时时间传递结果，则不需要预报，则高精度时间基准站得到针对网络端传递的卫星相关改正的解算结果。具体的，可直接使用网络端产品中提供的 时刻的卫星钟差 、卫星相位偏差 ，以及进一步的，还可同时使用 时的卫星伪距偏差 。

[0108] S22，基于高精度时间基准站得到的针对网络端传递的卫星相关改正的解算结果或者预报结果，得到高精度时间基准站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的非差非组合观测方程；并确定高精度时间基准站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的GNSS观测值的协方差矩阵；

[0109] 为了便于后文理解，以高精度时间基准站得到的针对网络端传递的卫星相关产品的预报结果，包括高精度时间基准站在处理时刻 所需的实时卫星钟差 、卫星相位偏差 及 时的卫星伪距偏差 为例继续说明。

[0110] 通过上述改正，高精度时间基准站在 时刻的载波相位 及伪距 的O‑C 项非差非组合观测方程，即高精度时间基准站的非差非组合观测方程，可表达为：

[0111] （11）

[0112] （12）

[0113] 公式（11）和（12）中， 为期待值，各参数中上角标 为卫星 , 下角标 、、分别为用户站的接收机 、频率 ，以及GNSS系统 ； 为用户站的载波相位观测；为用户站的伪距观测； 为网络端求解出的或预报的重组卫星钟差； 为网络端
求解出的或预报的重组卫星相位偏差； 为网络端求解出的或预报的重组伪距偏差；
为针对用户站，天顶对流层延迟 投影到信号方向的函数； 为用户站针对GNSS系统的重组后的接收机钟差； 为针对用户站，第1个频段上的重组后的电离层延迟；
，表示将 拓展至频率 ； 为相应GNSS系统内的第1个频率， 为相应GNSS
系统内的第 个频率；为大于0的自然数； 为用户站载波相位上的重组接收机硬件偏差； 为用户站伪距上的重组接收机硬件偏差； 为频率 上的波长； 为用户站的整周模糊度。需要说明的是，与网络端相同，此处直接由外界引入较精密的GNSS卫星轨道，不对卫星轨道进行求解。等式（11）（12）中直接求解对流层与电离层延迟参数，且未添加任~
何空间模型，不依赖网络端求解的大气延迟改正以及网络站与用户站间的距离。其中，高精度时间基准站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的非差非组合观测方程简称为高精度时间基准站的非差非组合观测方程。

[0114] 可以理解的是，针对高精度时间基准站计算时，上述公式（11）和（12）中的用户站指高精度时间基准站，其处理过程和前文S1中网络端的处理过程类似。

[0115] 和网络端的处理方式类似，用户端的非差非组合观测方程也可以选择合适的与仰角相关的权重函数，建立观测值的协方差矩阵 ，即得到高精度时间基准站在网络端产品参考时刻或者处理时刻的GNSS观测值的协方差矩阵为：

[0116] (13)

[0117] 公式（13）中， 为用户站载波相位非差非组合观测方程的协方差矩阵，也就是针对公式（11）的协方差矩阵； 为用户站伪距非差非组合观测方程的协方差矩阵，也就是针对公式（12）的协方差矩阵。关于 和 的确定方式，请结合前文公式（5）中的相关解释说明进行理解；且公式（13）中所采用的与仰角相关的特定权重函数同样可以根据需要合理选取，在此不做具体限制。

[0118] S23，根据预先建立的高精度时间基准站端参数的时间约束模型，以及上一历元求解出的高精度时间基准站端含时间约束模型的参数及其协方差矩阵，确定更新后的高精度时间基准站端含时间约束模型的参数及其协方差矩阵；

[0119] 和网络端类似，高精度时间基准站所求的未知参数也存在历元间时间约束，根据公式（11）（13）可以建立各历元观测方程。之后，可以根据具体情况建立高精度时间基准站~端参数的时间约束模型。根据上一历元求解出的高精度时间基准站端含时间约束模型的参数 及其协方差矩阵 ，结合高精度时间基准站端参数的时间约束模型，
可以将高精度时间基准站端含时间约束模型的参数及其协方差矩阵更新至当前历元，如公式（14）（15）所示：
~

[0120] (14)

[0121] (15)

[0122] 其中，在近实时模式下，公式（14）（15）中的 也可以为 。~

[0123] 公式（14）和（15）中， 为用户站参数时间约束的历元间传递函数；为 的转置； 为用户站参数间时间约束系统噪音的协方差矩阵；
为 时刻公式（8）与（9）所求解出的未知参数中有时间约束的那部分，也就
是上一历元求解出的高精度时间基准站端含时间约束模型的参数； 为用户站
更新到 时刻的 ； 为用户站 时刻求解出的 的协方差矩阵；
为用户站更新至 时刻的 。

[0124] 同样的，针对高精度时间基准站计算时，上述公式（14）和（15）中的用户站指高精度时间基准站； 和 根据预先建立的高精度时间基准站端参数的时间约束模型构建得到。高精度时间基准站存在历元间时间约束的参数通常可以有 、 、
和 等。

[0125] S24，根据高精度时间基准站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的非差非组合观测方程、高精度时间基准站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的GNSS观测值的协方差矩阵、更新后的高精度时间基准站端含时间约束模型的参数及其协方差矩阵，求解出高精度时间基准站的接收机钟差。

[0126] S24步骤是进行高精度时间基准站端的非差非组合PPP‑RTK解算获得相应解算结果的过程，其解算结果为对应历元的高精度时间基准站的接收机钟差。

[0127] 同样的，高精度时间基准站端的非差非组合PPP‑RTK解算过程中获得相应解算结果的方式包括：

[0128] 使用顺序最小二乘法逐历元求解。

[0129] 具体的，可以根据公式（11）（15），使用顺序最小二乘法，逐历元对相应的观测方~程进行求解，得到对应历元的高精度时间基准站的接收机钟差，表示为 。具体解算过程请参见相关现有技术理解，在此不做详细说明。

[0130] 使用顺序最小二乘法逐历元求解，解出各参数结果后，可选的一种实施方式中，方法还包括：

[0131] 利用预设算法对整周模糊度进行求解，并得出固定整周模糊度模式下的解算结果。

[0132] 其中，预设算法可以为LAMBDA算法等，该种实施方式中，部分或全部整周模糊度被固定、求解，代入公式（11）（15）求解得到对应历元的高精度时间基准站的接收机~钟差。同样的，这里利用预设算法对整周模糊度进行求解是可选的方式而不是必须的步骤。

[0133] 与网络端类似，正确解算整周模糊度可以加快求解参数的收敛，从而使解算结果快速达到较高精度。但整周模糊度解算中可能出现的错误解算，以及相邻历元解算模糊度个数不同，都可能影响与之高相关的时间参数的稳定性，从而影响时间传递的稳定性。浮点整周模糊度求解相对来说需更长的收敛时间，但解算结果具有连续性优势，是时间传递所需的重要特质。

[0134] 可以理解的是，针对每个历元，可以得到各个GNSS系统对应的高精度时间基准站的接收机钟差 。高精度时间基准站将自身解算出的接收机钟差传递给普通用户站，以用于完成普通用户站与该高精度时间基准站的长基线高精度实时时间传递。

[0135] S3，普通用户站利用自身采集的GNSS观测值和网络端产品，进行普通用户站端的非差非组合PPP‑RTK解算，生成普通用户站的接收机钟差；并利用普通用户站的接收机钟差和高精度时间基准站的接收机钟差，求出多GNSS系统结合下普通用户站与高精度时间基准站间的组合后站间钟差，以用于时间传递。

[0136] 可选的一种实施方式中，普通用户站利用自身采集的GNSS观测值和网络端产品，进行普通用户站端的非差非组合PPP‑RTK解算，生成普通用户站的接收机钟差，包括以下步骤S31 S34：~

[0137] S31，根据网络端产品及其对应的网络端产品参考时刻，普通用户站得到针对网络端传递的卫星相关改正的解算结果或者预报结果；

[0138] 该步骤和S21类似，不再重复说明。

[0139] S32，基于普通用户站得到的针对网络端传递的卫星相关改正的解算结果或者预报结果、普通用户站的运动模式及坐标状态，得到普通用户站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的非差非组合观测方程；并确定普通用户站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的GNSS观测值的协方差矩阵；

[0140] 除高精度时间基准站外，普通用户站也同样利用自身采集的GNSS观测值与网络端播发的网络端产品求解自身接收机钟差，其过程与高精度时间基准站的处理方式基本一致。但唯一不同之处在于，普通用户站需要根据普通用户站的运动模式及坐标状态，对普通用户站的坐标进行不同形式的求解。

[0141] S32中，基于普通用户站得到的针对网络端传递的卫星相关改正的解算结果或者预报结果、普通用户站的运动模式及坐标状态，得到普通用户站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的非差非组合观测方程，包括：

[0142] 1）若普通用户站为静态模式且坐标已知，则固定普通用户站的坐标不进行求解，按照高精度时间基准站的非差非组合观测方程的方程形式，得到第一类方程作为普通用户站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的非差非组合观测方程；

[0143] 其中，高精度时间基准站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的非差非组合观测方程可简称为高精度时间基准站的非差非组合观测方程；普通用户站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的非差非组合观测方程可简称为普通用户站的非差非组合观测方程。

[0144] 该种情况下，作为第一类方程的普通用户站端的非差非组合观测方程，与公式（11）（12）一致，即不对普通用户站的坐标进行求解。~

[0145] 2）若普通用户站为静态模式但坐标未知，对普通用户站的坐标进行静态求解，并在高精度时间基准站的非差非组合观测方程的方程形式基础上，得到第二类方程作为普通用户站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的非差非组合观测方程；

[0146] 该种情况下，需对普通用户站的坐标进行静态求解，即在历元间添加无穷大的时间约束。具体的，公式（15）中 对应坐标的元素为0，也就是系统噪音为0。

[0147] 3）若普通用户站为动态模式但坐标未知，对普通用户站的坐标进行动态求解，并在高精度时间基准站的非差非组合观测方程的方程形式基础上，得到第二类方程作为普通用户站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的非差非组合观测方程。

[0148] 该种情况下，需对普通用户站的坐标进行动态求解，即在历元间不添加时间约束。具体的，公式（15）中不含有坐标参数。

[0149] 针对上述情况2）和3），普通用户站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的非差非组合观测方程，即第二类方程，可以表达为：

[0150] （16）

[0151] （17）

[0152] 公式（16）和（17）中， 为期待值，各参数中上角标 为卫星 , 下角标 、、分别为普通用户站的接收机 、频率 ，以及GNSS系统 ； 为普通用户站的载波相位观测； 为普通用户站的伪距观测； 为网络端求解出的或预报的重组卫星钟差；为网络端求解出的或预报的重组卫星相位偏差； 为网络端求解出的或预报的重组伪距偏差； 为观测值对普通用户站三维坐标的偏导； 为对 求转置； 为普通用
户站 的三维坐标增量； 为针对普通用户站，天顶对流层延迟 投影到信号方向的函数； 为普通用户站针对GNSS系统 的重组后的接收机钟差； 为针对普通用户站，第1个频段上的重组后的电离层延迟； ，表示将 拓展至频率 ； 为相应
GNSS系统内的第1个频率； 为相应GNSS系统内的第 个频率；为大于0的自然数；
为普通用户站载波相位上的重组接收机硬件偏差； 为普通用户站伪距上的重组接收机硬件偏差； 为频率 上的波长； 为普通用户站的整周模糊度。

[0153] 同样的，和高精度时间基准站类似，普通用户站的非差非组合观测方程也可选择合适的与仰角相关的权重函数，建立观测值的协方差矩阵 ，即得到普通用户站端参考时刻或者处理时刻的GNSS观测值的协方差矩阵为：

[0154] (18)

[0155] 公式（18）中， 为普通用户站载波相位非差非组合观测方程的协方差矩阵，也就是针对公式（16）的协方差矩阵； 为普通用户站伪距非差非组合观测方程的协方差矩阵，也就是针对公式（17）的协方差矩阵。

[0156] 具体内容可以参见S22相关内容对应理解。

[0157] S33，根据预先建立的普通用户站端参数的时间约束模型，以及上一历元求解出的普通用户站端含时间约束模型的参数及其协方差矩阵，确定更新后的普通用户站端含时间约束模型的参数及其协方差矩阵；

[0158] 和S23类似，S33中普通用户站所求的未知参数也存在历元间时间约束，可以将普通用户站端含时间约束模型的参数及其协方差矩阵更新至当前历元，如公式（19）（20）所~示：

[0159] (19)

[0160] (20)

[0161] 其中，在近实时模式下，公式（19）（20）中的 也可以为 。~

[0162] 公式（19）和（20）中， 为普通用户站参数时间约束的历元间传递函数；为 的转置； 为普通用户站参数间时间约束系统噪音的协方差矩
阵； 为普通用户站 时刻公式（16）与（17）所求解出的未知参数中有时间约
束的那部分； 为普通用户站更新到 时刻的 ； 为普通用户
站 时刻求解出的 的协方差矩阵； 为普通用户站更新至 时刻的
。普通用户站存在历元间时间约束的参数通常可以有 、 、 和 等。
和 根据预先建立的普通用户站端参数的时间约束模型构建得到。在情况2）静
态求解坐标时， 中坐标时间约束的系统噪音为0；在情况3）动态求解坐标时，坐标无时间约束，等式（19）（20）中不出现坐标参数。
~

[0163] 具体内容可以参见S23相关内容对应理解。

[0164] S34，根据普通用户站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的非差非组合观测方程、普通用户站端在网络端产品参考时刻或者处理时刻的GNSS观测值的协方差矩阵、更新后的普通用户站端含时间约束模型的参数及其协方差矩阵，求解出普通用户站的接收机钟差。

[0165] 同样的，S34步骤是进行普通用户站端的非差非组合PPP‑RTK解算获得相应解算结果的过程，其解算结果为对应历元的普通用户站的接收机钟差。

[0166] 和S24类似，普通用户站端的非差非组合PPP‑RTK解算过程中获得相应解算结果的方式包括：

[0167] 使用顺序最小二乘法逐历元求解。

[0168] 具体的，可以根据公式（16）（20），使用顺序最小二乘法，逐历元对相应的观测方~程进行求解，得到对应历元的普通用户站的接收机钟差，表示为 。具体解算过程请参见相关现有技术理解，在此不做详细说明。

[0169] 使用顺序最小二乘法逐历元求解，解出各参数结果后，可选的一种实施方式中，方法还包括：

[0170] 利用预设算法对整周模糊度进行求解，并得出固定整周模糊度模式下的解算结果。

[0171] 其中，预设算法可以为LAMBDA算法等，该种实施方式中，整周模糊度 被固定、求解，代入公式（16）（20）求解得到对应历元的普通用户站的接收机钟差。同样的，这里利用~预设算法对整周模糊度进行求解是可选的方式而不是必须的步骤。

[0172] 可以理解的是，针对每个历元，可以得到各个GNSS系统对应的普通用户站的接收机钟差 。

[0173] 需要补充说明的是，前文S2和S3相应步骤求解出的对应历元的高精度时间基准站的接收机钟差 和对应历元的普通用户站的接收机钟差 ，在对接收机硬件偏差不添加时间约束的情况下，求解出的接收机钟差含有时变的站间伪距无电离层（Ionosphere‑free, IF）组合偏差。以 为例，其表达式为：

[0174] (21)

[0175] 其中， 表示求解出的时刻 时高精度时间基准站的重组接收机钟差；表示高精度时间基准站与所有GNSS参考站中的一个网络基准站（以下角标为1表示）间在时刻 的接收机钟差； 表示时刻 时高精度时间基准站与网络基准站
间伪距无电离层组合偏差。

[0176] 考虑到时变的接收机伪距硬件偏差对钟差求解结果的影响，优选的方式是在网络端与用户端求解时对接收机硬件偏差添加时间约束，从而使求解出的用户端的接收机钟差期待值如等式（22）所示。

[0177] 在对接收机硬件偏差添加时间约束的情况下，求解出的用户端钟差含有首历元的站间伪距无电离层（IF）组合偏差表示为：

[0178] (22)

[0179] 其中， 表示首历元时高精度时间基准站与网络基准站间伪距无电离层组合偏差。

[0180] 在求解出对应历元的高精度时间基准站的接收机钟差 和对应历元的普通用户站的接收机钟差 后，可选的一种实施方式中，利用普通用户站的接收机钟差和高精度时间基准站的接收机钟差，求出多GNSS系统结合下普通用户站与高精度时间基准站间的组合后站间钟差，包括以下步骤：

[0181] ①针对每个GNSS系统，将该GNSS系统对应的普通用户站的接收机钟差和高精度时间基准站的接收机钟差进行差分，得到该GNSS系统对应的站间钟差；

[0182] 以 表示高精度时间基准站，以 表示普通用户站。针对每个GNSS系统，可以将和 进行差分，求出 和 的站间钟差。以添加硬件偏差间的时间约束为例，计算公式如下所示：

[0183] (23)

[0184] 其中， 表示针对GNSS系统 ，时刻 时普通用户站的接收机钟差；表示针对GNSS系统 ，时刻 时高精度时间基准站的接收机钟差； 表
示针对GNSS系统 ，普通用户站与高精度时间基准站在时刻 的站间钟差； 表示时刻 时普通用户站与高精度时间基准站站之间的真实站间钟差； 表示首历元
普通用户站与高精度时间基准站之间的GNSS系统 的无电离层伪距偏差。

[0185] 通过公式（23）可以初步完成普通用户站 与高精度时间基准站 间的时间传递。

[0186] ②利用各GNSS系统对应的权重因子，将所有GNSS系统对应的站间钟差进行组合，得到组合后站间钟差。

[0187] 由于本发明实施例在PPP‑RTK运算时采用的是多GNSS系统，则高精度时间基准站和普通用户站的站间钟差 可针对各GNSS系统分别求解，从而得到 组站间钟差， 为参与运算的GNSS系统数量。

[0188] 考虑到高精度时间基准站和普通用户站间的真实钟差 并不随GNSS系统的改变而改变，可将各GNSS系统的站间钟差进行组合，从而达到降低噪音、取长补短的作用，组合后站间钟差可以表示为：

[0189] (24)

[0190] 其中， 为各GNSS系统结合时的权重因子，需要满足以下条件：

[0191] (25)

[0192] 由此得出，各GNSS系统结合后的组合后站间钟差可以表示为：

[0193] (26)

[0194] 从公式（26）可见，结果依旧为真实站间钟差 与一个常数硬件偏差之和。组合后站间钟差可以最终用于普通用户站 与高精度时间基准站 之间的时间传递，具体不再详细说明。

[0195] 需要说明的是，在近实时模式下，上面公式（21）（26）中 的也可以为 。~

[0196] 本发明实施例利用非差非组合PPP‑RTK方式，结合PPP与RTK时间传递的优势，克服PPP和RTK时间传递的各自不足，为长基线实时高精度时间传递提供了一种新的思路与方法。本发明实施例采用的非差非组合PPP‑RTK可以在几百甚至上千千米范围内构建区域地面站网，且不通过差分方式消除参数，使时间传递适用于长基线。相比于传统PPP模式，本发明实施例的网络端通过解算，自身生成网络端产品，即卫星钟差与卫星相位偏差产品，并不依赖外界高频高精度星钟产品的输入，本发明实施例仅需要较精密的轨道，可通过对精密轨道的短期预报得到。同时，本发明实施例的PPP‑RTK方法在非差非组合模型中独立求解各类大气延迟参数，并可以在上千千米范围内布设一定数量的GNSS参考站，相比于RTK时间传递方法更适用于长基线；且相比于RTK，本发明实施例传递给高精度时间基准站和普通用户站的是卫星相关产品而非观测值本身，因而有助于疏解数据传输压力，且更有利于产品延迟下的预报。因此，相比现有技术，本发明实施例能够有效实现长基线实时高精度时间传递。

[0197] 进一步的，本发明实施例将高精度时间基准站作为用户站之一，对高精度时间基准站和普通用户站的接收机钟差进行差分，可部分消除网络端产品带来的影响，提高时间传递稳定度；并且，在多GNSS系统情况下进行系统间站间钟差的组合，能够实现钟差解算结果稳定度取长补短的作用。

[0198] 为了验证本发明实施例方法的有效性，以下以一个实时模式下长基线PPP‑RTK时间传递实验结果为例进行说明。

[0199] 本实验使用位于欧洲的15个持续运行参考站（Continuously Operating Reference Stations, CORS）作为本发明实施例的各GNSS参考站，构建一个接近上千千米范围的地面站网作为PPP‑RTK网络端观测站网，并以此地面站网的GPS及Galileo双频观测值为PPP‑RTK运算提供网络端产品。请参见图2理解，图2为本发明实施例实验中PPP‑RTK网络端观测站网与PPP‑RTK用户端观测站分布情况示意图。该PPP‑RTK网络端观测站网中各网络站如图2中的圆点所示。同时，图2也用五角星标示了用于时间传递的PPP‑RTK用户端观测站，即外接氢原子钟的IGS站BRUX与ONSA，作为本发明实施例的高精度时间基准站和普通用户站，图2中将这两个用户站简称为用户。两个用户站相距约884千米，构成了一条可用于时间比对结果检测的长基线。

[0200] 在网络端解算结果连续运行至收敛的情况下，本发明实施例实验选取高精度时间基准站和普通用户站在2022年5月5日21点（GPST）至2022年5月6日21点的解算结果进行时间比对，使用法国CNES实时GNSS轨道。该时间段跨越5月6日零点，以说明运算结果在跨天时无明显异常。在进行多GNSS系统的站间钟差组合时，GPS与Galileo的权重因子在本发明实施例实验中分别选为0.5。其中GPST即GPS Time，表示GPS时。

[0201] 结果请参见图3，图3为本发明实施例实验中BRUX与ONSA站从2022年5月5日21点（GPST）至2022年5月6日21点的24小时组合后站间钟差残差示意图，横轴表示用户处理时长，单位为小时（h）；纵轴表示站间钟差残差，这里表示组合后站间钟差残差，单位为纳秒（ns）。图3展示了BRUX与ONSA两个用户站在去除二次项后的24小时组合后站间钟差残差，二次项的求解从用户站运算1小时后开始，以避免收敛过程对其造成的影响。动态模式和静态模式分别以黑色和灰色线条示意。如图3所示，静态模式无论是从收敛速度还是稳定度上来说都明显优于动态模式。在去除位于收敛阶段的第一小时后，单日标准差（Standard deviation, STD）于动态和静态模式下分别达到约0.08和0.03纳秒。该实验说明，利用实时星历与实时模式解算，长达800至900千米的长基线进行实时时间传递效果良好，静态模式下两个氢钟钟差的问题度达到了单日标准差0.03纳秒。验证了本发明实施例所提出的方法在长基线实时高精度时间传递方面的有效性。

[0202] 以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。