1.一种基于粒子滤波的GLONASS相位频间偏差实时追踪和精密估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对卫星导航数据进行预处理，导入卫星星历、当前历元伪距观测值和当前历元相位观测值；

步骤2：建立GLONASS系统双差伪距观测方程和GLONASS系统双差载波相位观测方程，线性化后得到单历元法方程或与之前历元累加法方程；

步骤3：根据粒子值改正法方程中的相位频间偏差，解算单历元法方程或与之前历元累加法方程；进行模糊度固定，输出对应粒子的RATIO值；建立关于RATIO值的似然函数，用函数值进行粒子滤波权更新，根据带权值的粒子值，计算相位频间偏差率的数值及粒子均方根；

步骤4：重复步骤1-3，实时追踪相位频间偏差率的数值，实现实时追踪；重复步骤1-3，待滤波收敛后，通过相位频间偏差率的数值在观测值或法方程中改正相位频间偏差，固定整周模糊度，实现精密定位。

2.根据权利要求1所述的一种基于粒子滤波的GLONASS相位频间偏差实时追踪和精密估计方法，其特征在于，所述步骤3具体过程如下：(1)采样产生初始粒子集 对于第k个时刻，粒子集由上一时刻滤波结果生成；

其中，x为粒子数值，w为粒子对应权值，N为粒子个数，i＝1,2，…N为粒子序号；

(2)根据粒子值改正步骤1中的观测值方程和步骤2中的法方程中的相位偏差；解算单历元法方程或与之前历元累加法方程；通过LAMBDA法进行模糊度固定，并输出对应粒子的RATIO值；

(3)建立关于RATIO值的似然函数，用函数值进行粒子滤波权更新，并标准化粒子权值，作为新的粒子权值；

(4)根据下式计算粒子的期望值作为相位偏差的估值

根据下式计算粒子的方差

(5)判断粒子滤波是否收敛，实时追踪时，判断均方根是否小于设定阈值stdthd，若是则输出相位偏差的估值和粒子的方差作为估值结果，之后进入步骤(7)，若否则直接进入步骤(7)；

(6)判断粒子滤波是否收敛，精确估计时，判断均方根是否小于设定阈值std2thd，若是则输出相位偏差的估值和粒子的方差作为估值结果，退出滤波，进入步骤4，若否则进入步骤(7)；

(7)根据更新的权值重新采样，转入步骤(8)；

(8)在精确估计时，判断均方根是否小于设定阈值std1thd，若是则对重采样的粒子实施正则化，转入步骤(10)，若否则转入步骤(9)；在实时追踪时，直接转入步骤(9)；

(9)根据系统方程及系统噪声，预计下一时刻粒子，对重采样的粒子实施离散化：式中：e为离散化时所加的随机噪声；

(10)根据系统方程及系统噪声，推算下一历元的粒子值，转入步骤1。

3.根据权利要求2所述的一种基于粒子滤波的GLONASS相位频间偏差实时追踪和精密估计方法，其特征在于，所述步骤(3)粒子滤波权更新过程如下：S1：建立似然函数与RATIO之间的函数关系：

式中：f(RATIO)是关于RATIO值的函数；

S2：根据建立的函数关系和第i个粒子对应的RATIO值RATIOi计算对应粒子的似然函数值S3：将似然函数值与对应粒子的权值相乘，获得更新后的粒子权S4：标准化粒子权值，即将每个粒子的权与所有粒子权之和的比值，作为新的粒子权值

4.根据权利要求2所述的一种基于粒子滤波的GLONASS相位频间偏差实时追踪和精密估计方法，其特征在于，所述步骤(7)中重新采样过程如下：S11：根据序号累加粒子权值，获得各粒子的累积分布函数值集：S12：计算所需粒子数Nk+1：

式中： n为单元方差对应的粒子个数， 为最小粒子个数；

S13：生成均匀的或随机的累积分布函数值：

S14：依次将粒子序号对应的累积分布函数值，和均匀或随机的累积分布函数值进行对比；对于m＝1，i＝1，如 则删除第i个粒子，i＝i+1，否则复制第i个粒子到新的粒子集，m＝m+1；直到m＝Nk+1，得到新的粒子集为S15：设置新的粒子集为等权：

得到新的粒子集及权值。

5.根据权利要求2所述的一种基于粒子滤波的GLONASS相位频间偏差实时追踪和精密估计方法，其特征在于，所述步骤(8)中正则化的过程如下：S21：确定粒子正则化的核函数：

式中：nx为未知向量的维数，当x是标量时值为1； 为nx空间单元球体的体积；

S22：根据粒子滤波中的维数计算最优带宽hopt：S23：根据粒子方差计算均方根

S24：对核函数不为零部分采样，产生集合 根据采样值，最优带宽和均方根，根据下式获得新的粒子值：

6.根据权利要求1所述的一种基于粒子滤波的GLONASS相位频间偏差实时追踪和精密估计方法，其特征在于，所述步骤2中单历元法方程或与之前历元累加法方程建立过程如下：GLONASS系统伪距非差观测方程为：

GLONASS系统相位非差观测方程为：

式中：i为卫星序号，a为观测站序号，P为GLONASS卫星的非差伪距观测值，Φ为GLONASS卫星的非差相位观测值，c为光速，δta为GLONASS观测站接收机钟差，ρ为观测站到GLONASS卫星之间的距离，δti为GLONASS卫星钟差，dia为接收机端伪距硬件延迟，di为GLONASS卫星i端伪距硬件延迟，I为电离层延迟误差，T为对流层延迟误差，ε为伪距观测值的观测噪声，μa为接收机端相位硬件延迟，μi为GLONASS卫星端相位硬件延迟，λi为第i颗卫星的载波波长，Nia为整周模糊度，ζ为相位观测值的观测噪声。

对上述观测值进行双差组合，消除卫星钟差，接收机钟差，改正电离层延迟误差和对流层延迟误差；得到GLONASS系统双差伪距观测方程：GLONASS系统双差载波相位观测方程：

式中：b为双差观测值的另一测站的测站号，j为组成双差观测值的另一GLONASS卫星的卫星号；

GLONASS系统双差伪距观测方程和GLONASS系统双差载波相位观测方程线性化后可转化为：v＝Ax+Db+Cγ+l

式中：x为除模糊度和频间偏差外其他未知量包括测站坐标分量组成的矢量，b为接收机间单差模糊度未知数矢量，γ为频间偏差未知量，A、D和C分别为未知量对应系数矩阵，l为常数项矢量，P为权矩阵，v为观测值残差矢量。

根据线性化方程可可单历元法方程或与之前历元累加法方程：