精密点定位（PPP）能够在全球范围内实现厘米级定位，是提供高精度定位、导航和计时（PNT）服务的关键技术途径（Zumberge等人，1997年）。自1997年提出这一概念以来，它经历了从单系统到多星座、从浮动解到固定解、从后处理到实时处理的系列技术进步。值得注意的是，具有轨道、时钟和差分码偏差（DCB）校正的实时服务（RTS）在状态空间表示（SSR）形式中显著促进了PPP的实时应用（Héroux和Kouba，2001年；Li等人，2015年；Ge等人，2008年；Hadas和Bosy，2015年）。目前，国际GNSS服务（IGS）分析中心（如法国国家空间研究中心（CNES）通过海事服务无线电技术委员会（RTCM）协议分发SSR校正，但这依赖于稳定的地面网络，在带宽受限的环境中仍存在局限性。为了消除对地面网络的依赖并扩展PPP在沙漠和海洋等偏远地区的应用，基于卫星的增强服务变得流行起来，例如本文研究的Galileo高精度服务（HAS）和BDS-3 PPP-B2b服务（Fernandez-Hernandez等人，2022年；Yang等人，2022年）。2020年7月，BDS-3完成了其星座部署。其新激活的B2b信号可以通过地球静止轨道（GEO）卫星向用户广播对PPP至关重要的轨道、时钟和DCB校正，即PPP-B2b服务，为中国及周边地区提供免费的增强服务。
PPP的性能高度依赖于轨道和时钟等校正的质量。Xu等人（2021年）评估了PPP-B2b服务的精度和可用性，发现其径向轨道精度通常达到厘米级，而时钟校正达到了亚纳秒级别。值得注意的是，倾斜地球同步轨道（IGSO）卫星的轨道精度略低于中地球轨道（MEO）卫星。应用PPP-B2b校正可以显著减轻广播星历转换期间的轨道和时钟不连续性问题。Ren等人（2021年）使用PPP-B2b校正验证了静态和模拟动态PPP的性能，总体上实现了厘米级精度。然而，初始收敛到20厘米精度大约需要20分钟。Geng等人（2022年）首次利用PPP-B2b实现了海洋高精度定位，达到了10-20厘米的实时定位精度。Liu等人（2022年）全面分析了中国及周边地区的PPP-B2b性能，总体上实现了静态厘米级和运动学分米级精度。尽管亚太地区的整体服务可用性超过90%，但由于服务边界处卫星可见性受限，周边地区的可用性降低了约30%。除了提高定位精度外，研究还展示了使用PPP-B2b产品进行亚纳秒级精度时间传输的可行性（Tang等人，2022年；Ge等人，2023年）。
尽管PPP-B2b服务现在能够在亚太地区提供高精度PNT服务，但仍有一些紧迫的问题需要解决。Tao等人（2021年）在将PPP-B2b时钟校正与CNES实时产品进行比较时发现了一个特定于卫星的时钟常数偏差（CCB）。这种偏差在GPS中明显大于BDS，并且在CNES产品中不存在。这种不可忽视的偏差会降低伪距观测质量，从而延长PPP收敛时间，例如在仅使用GPS的情况下，收敛时间甚至超过了60分钟。Sun等人（2023年）在分析PPP-B2b的时钟性能时也发现了类似现象。借助GFZ后处理产品，他们使用双频伪距观测提取了这个常数偏差。结果证实CCB具有很强的时间稳定性，校正CCB后收敛时间几乎减半。为了补偿PPP-B2b产品的误差，Xu等人（2023年）提出了一种PPP-B2b定位方法，通过随机游走过程估计空间距离误差，从而提高了运动学定位性能。
PPP-B2b产品中存在CCB主要是由于其区域数据处理策略造成的，这与任何GNSS系统中固有的硬件依赖偏差相互作用。从根本上说，卫星和接收机中的硬件缺陷会在伪距观测中引入系统偏差，通常称为信号畸变偏差（SDB）（Shi等人，2022年；Wong等人，2011年）。虽然SDB是一个普遍现象，但其最终精度产品中的表现严重依赖于处理方法。全球IGS分析中心（例如CNES）采用连续的、全球分布的网络。这允许在稳定的全球参考框架内估计卫星时钟。在这个框架内，特定于接收机的SDB变化被有效平均、校准或吸收到一致的网络数据中，防止它们作为显著的、特定于卫星的常数偏差出现在发布的时钟产品中。相比之下，PPP-B2b服务是从区域参考网络生成的。这种区域设计的一个关键后果是，卫星（特别是IGSO和MEO）可能会离开并重新进入服务覆盖区域。每次卫星重新被捕获时，其时钟都会根据当前的区域跟踪站子集重新初始化。由于不同的站子集具有不同的平均SDB特性，这种网络数据的切换会在估计的时钟中引入系统性的跳跃。这种跳跃随后作为卫星和弧度依赖的常数偏差嵌入到最终的PPP-B2b时钟校正中，即CCB。因此，CCB不仅仅是硬件偏差，而是区域数据不一致性在时钟估计中的具体表现，这在PPP-B2b产品中得到了固化。因此，纠正这种偏差对于释放服务的全部精度潜力至关重要。
为了提高PPP-B2b服务的性能，实施模糊度解析（AR）是另一个关键方面。来自全球或区域网络的高质量分数周期偏差（FCB）产品是PPP-AR的先决条件。与浮动解相比，固定解显著提高了精度并加速了收敛时间（Ge等人，2008年；Li等人，2016年）。特别是在多频率多星座场景中，通过额外宽车道（EWL）和宽车道（WL）模糊度固定可以实现即时分米级定位（Laurichesse和Banville，2018年；Geng等人，2019年；Geng和Guo，2020年）。虽然关于FCB估计和使用后处理产品的PPP-AR有大量研究，但利用PPP-B2b服务的研究相对较少。基于中国的区域参考网络，Tao等人（2025年）推导出了与PPP-B2b兼容的特定于观测量的偏差（OSB）产品。结果表明它们的短期稳定性很强，BDS的表现优于GPS，而模糊度固定进一步提高了定位稳定性和精度。Yuan等人（2025年）还展示了通过单站增强在不同基线长度上实现PPP-B2b模糊度固定的可行性。
总之，当前的CCB处理策略主要集中在单站数据处理上，未能充分利用参考网络的优势。与单站方法相比，参考网络提供了更高的冗余性，使得在整个网络中实现长时间统一的数据CCB估计成为可能。此外，现有的PPP-B2b AR研究集中在多历元模式下的窄车道（NL）模糊度固定上，但缺乏对CCB的考虑以及单历元分米级定位的研究。为了解决这个问题，本文首先提出了一种利用参考网络的统一数据CCB估计方法，然后开发了一个受CCB约束的多频率非组合模型，最后基于该模型进行了EWL/WL FCB提取和单历元WL固定定位的验证。这项研究的最终目标是在考虑CCB的情况下，使用PPP-B2b服务实现即时分米级定位。
虽然传统的多历元PPP依赖于时间连续过滤来实现高精度，但它需要较长的收敛周期，并且容易受到周期滑动和信号中断的影响而降低性能。相比之下，本研究追求的单历元PPP模型在特定需求场景中具有独特的优势：
首先，即时性：它提供即时的定位结果，无需任何收敛时间，这对于需要第一历元可靠性的应用（如自动驾驶车辆初始化、无人机导航和紧急响应）至关重要。
其次，鲁棒性：由于每个历元都是独立处理的，因此解决方案天生不受周期滑动和之前不良观测的影响，在城市峡谷和茂密植被等具有挑战性的环境中具有很高的鲁棒性。
第三，与EWL/WL AR的协同作用：EWL和WL组合的长波长使得它们的模糊度可以在一个历元内以非常高的成功率解决。这种自然的协同作用使单历元PPP能够实现即时分米级定位，这是本研究的主要目标。
