一、靜态相對定位
1、待定參數法-經典方法
（1）取整法
（2）置信區間法
- XNi為模糊度的實數解
- mXNi=s0(QNiNi)1/2為該參數的中誤差
- 置信區間為［XNi- b·mXNi，XNi+ b·mXNi］
- b＝ xt(f,α/2),根據自由度（f=n-u)和置信水準（1-α），從t分布的數值表中查取。
- 如： f=2500,1-α=99.9%, b =3.28
- 整數解在置信區間之内。
（3）模糊函數法
2、整數解 流程如下：
（1）求初始解
确定基線向量的實數解和整周未知數的實數解
（2）将整周模糊度固定為整數
（3）求固定解
3、實數解
基線較長，誤差相關性減弱，初始解的誤差将随之增大，進而使模糊度參數很難固定，整數化的意義不大。
二、快速相對定位
走走停停和快速靜态定位法是兩種具有代表性的快速定位法。
1、走走停停法（Stop and Go）
（1）已知基線法
将已修複周跳、剔除粗差後的雙差載波相位觀測值組成法方程式，然後将已知的基線向量代入法方程式并求解模糊度參數，最後再用取整法或置信區間法将求得的實數模糊度固定為整數。
（2）交換天線法
2、快速靜态定位法
（1）快速模糊度解算法（FARA）
1992年由Frei和Beutler提出，在将模糊度組合代入法方程進行解算前先進行數理統計檢驗，把大量不合理的組合先剔除，大幅提高計算速度。
搜尋候選模糊度
确定最優整數模糊度組合
對備選模糊度組合進行數理統計檢驗
确認最優解的三項統計檢驗:
将搜尋出來的最優整數模糊度組合，代回原法方程式平差計算,得出基線向量解和方差陣。
１）基線向量的整數解和初始解的一緻性檢驗。
２）整數解和初始解的機關權中誤差的一緻性檢驗。
３）整數解中最小機關權中誤差與次最小機關權中誤差間的顯著性檢驗。
三、實時相對定位
1、初始化法
運動載體處于靜止狀态時與地面基準站一起通過“初始化”來确定整周模糊度，然後運動載體開始運動，進行定位。
2、實時解算模糊度的方法
（1）确定搜尋區域
- 坐标搜尋法
- 模糊度搜尋法
（2）可采用的方法
- 模糊度函數法
- 最小二乘模糊度搜尋法
- FARA法
- 快速模糊度搜尋濾波法
- LAMBDA法
重點介紹LAMBDA方法：
1993年由Teunissen提出，主要思路：
1、為降低模糊度參數之間的相關性而進行的多元整數變換；
2、在轉換空間内進行模糊度搜尋，再将結果轉換回模糊度空間去，求得整數解。
該算法理論嚴密，搜尋速度快、效果好，被廣泛采用。
模糊度搜尋域分類：
1、觀測值域的搜尋
2、坐标域的搜尋
3、模糊度估值域的搜尋
- 模糊度最小二乘搜尋法 LSAST-Least Squares Ambiguity Search Technique
- 模糊度快速算法 FARA-Fast Ambiguity Resolution Approach
- 模糊度快速濾波法 FASF-Fast Ambiguity Search Filter
- 模糊度協方差優化分解算法 (優化Cholesky)
- 模糊度最小二乘去相關平差法 LAMBDA
1、整周模糊度求解步驟：
（1）标準最小二乘平差/Kalman 求基線和整周模糊度浮點解;
（2）整數最小二乘估計求整周模糊度固定解;
- 整數去相關變換;
- 整周模糊度搜尋———采用的是序貫條件平差的方法。它是目标函數的矩陣分解;
- Ratio檢驗;
- 整數逆變換求原始模糊度的整數解;
（3）基線固定解
參考：
1、《GPS原理及其應用》
2、《GPS整周模糊度解算的LAMBDA法及程式實作》