部分模糊度固定方法、设备、存储介质及程序产品

技术领域

本申请实施例涉及卫星导航定位技术领域，尤其涉及一种部分模糊度固定方法、设备、存储介质及程序产品。

背景技术

双差整周模糊度固定技术是RTK定位的核心，然而由于观测值的粗差异值、大气残余误差以及多路径等未改正偏差的影响，会使得双差整周模糊度的固定成功率显著降低甚至无法固定。

相关技术中，可以基于LAMBDA算法的理论体系，直接以模糊度参数为对象，根据各个模糊度的精度顺序进行排序，进而选取最优模糊度子集进行固定。

然而，实现本申请过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：上述方式筛选模糊度子集虽然是一种较为方便且理论上较为严密的方法，但其在确定模糊度子集时需要进行大量的尝试和计算，特别是随着剔除模糊度个数的增加，其计算量会越来越大，在耗时方面较为明显，可能无法满足实时应用的需求。

发明内容

本申请实施例提供一种部分模糊度固定方法、设备、存储介质及程序产品，以提高模糊度固定的效率，满足定位的实时性需求。

第一方面，本申请实施例提供一种部分模糊度固定方法，包括：

根据多个卫星的第一双差观测值对所述多个卫星对应的第一双差整周模糊度进行固定；所述第一双差观测值包括第一双差伪距观测值和第一双差载波相位观测值；

若所述第一双差整周模糊度固定失败，则根据所述第一双差整周模糊度，确定所述第一双差整周模糊度对应的验后残差；

根据所述验后残差，对所述第一双差观测值进行筛选，获得第二双差观测值，并根据所述第二双差观测值确定第二双差整周模糊度。

在一种可能的设计中，所述根据多个卫星的第一双差观测值对所述多个卫星对应的第一双差整周模糊度进行固定，包括：

根据多个卫星的第一双差观测值，建立序贯最小二乘法方程；

对所述序贯最小二乘法方程进行求解，获得第一双差模糊度浮点解；

基于最小二乘模糊度降相关平差算法，根据所述第一双差模糊度浮点解，搜索获得第一双差整周模糊度。

在一种可能的设计中，所述根据多个卫星的第一双差观测值，建立序贯最小二乘法方程，包括：

根据所述第一双差伪距观测值建立双差伪距观测方程，并根据所述第一双差载波相位观测值建立双差载波相位观测方程；

根据流动站的概略坐标和待求位置坐标，对所述双差伪距观测方程和双差载波相位观测方程分别进行线性展开，获得线性展开后的观测方程；

根据所述线性展开后的观测方程，建立最小二乘观测方程；

将所述最小二乘观测方程中流动站的待求位置坐标对应的时变参数消去，并根据消去时变参数后的最小二乘观测方程建立序贯最小二乘法方程。

在一种可能的设计中，所述根据所述第一双差整周模糊度，确定所述第一双差整周模糊度对应的验后残差，包括：

基于线性展开后的双差载波相位观测方程，根据所述第一双差整周模糊度，确定流动站的待求位置坐标；

根据所述待求位置坐标和所述第一双差整周模糊度，确定所述第一双差整周模糊度对应的验后残差。

在一种可能的设计中，所述若所述第一双差整周模糊度固定失败，则根据所述第一双差整周模糊度，确定所述第一双差整周模糊度对应的验后残差，包括：

根据所述第一双差整周模糊度，确定第一比值；所述第一比值为所述第一双差整周模糊度中最小单位权中误差与次最小单位权中误差之间的比值；

若所述第一比值小于或等于第一阈值，则判定所述第一双差整周模糊度固定失败，则根据所述第一双差整周模糊度，确定所述第一双差整周模糊度对应的验后残差。

在一种可能的设计中，所述根据所述验后残差，对所述第一双差观测值进行筛选，获得第二双差观测值，包括：

基于预设阈值，对所述验后残差进行筛选，获得筛选后的验后残差；

根据所述筛选后的验后残差，对所述第一双差整周模糊度进行筛选，获得双差模糊度子集；

根据所述双差模糊度子集，对所述第一双差观测值进行筛选，获得第二双差观测值。

在一种可能的设计中，所述基于预设阈值，对所述验后残差进行筛选，获得筛选后的验后残差，包括：

根据所述验后残差对应的所述第一双差整周模糊度中双差整周模糊度的数量，从多个候选阈值中选定所述验后残差对应的预设阈值；

根据所述验后残差对应的预设阈值，将所述验后残差中小于或等于所述预设阈值的数值确定为筛选后的验后残差。

在一种可能的设计中，所述根据所述第二双差观测值确定第二双差整周模糊度，包括：

根据所述第二双差观测值，建立新的序贯最小二乘法方程；

对所述新的序贯最小二乘法方程进行求解，获得第二双差模糊度浮点解；

基于最小二乘模糊度降相关平差算法，根据所述第二双差模糊度浮点解，搜索获得第二双差整周模糊度。

在一种可能的设计中，所述方法还包括：

根据所述第二双差整周模糊度，确定第二比值；所述第二比值为所述第二双差整周模糊度中最小单位权中误差与次最小单位权中误差之间的比值；

若所述第二比值大于第一阈值，则判定所述第二双差整周模糊度固定成功，则根据所述第二双差整周模糊度，确定流动站的待求位置坐标的固定解。

第二方面，本申请实施例提供一种部分模糊度固定设备，包括：

整周确定模块，用于根据多个卫星的第一双差观测值对所述多个卫星对应的第一双差整周模糊度进行固定；所述第一双差观测值包括第一双差伪距观测值和第一双差载波相位观测值，

残差确定模块，用于若所述第一双差整周模糊度固定失败，则根据所述第一双差整周模糊度，确定所述第一双差整周模糊度对应的验后残差；

筛选模块，用于根据所述验后残差，对所述第一双差观测值进行筛选，获得第二双差观测值，并根据所述第二双差观测值确定第二双差整周模糊度。

第三方面，本申请实施例提供一种部分模糊度固定设备，包括：至少一个处理器和存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如上第一方面以及第一方面各种可能的设计所述的方法。

第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上第一方面以及第一方面各种可能的设计所述的方法。

第五方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上第一方面以及第一方面各种可能的设计所述的方法。

本实施例提供的部分模糊度固定方法、设备、存储介质及程序产品，该方法包括根据多个卫星的第一双差观测值对所述多个卫星对应的第一双差整周模糊度进行固定，所述第一双差观测值包括第一双差伪距观测值和第一双差载波相位观测值，若所述第一双差整周模糊度固定失败，则根据所述第一双差整周模糊度，确定所述第一双差整周模糊度对应的验后残差，根据所述验后残差，对所述第一双差观测值进行筛选，获得第二双差观测值，并根据所述第二双差观测值确定第二双差整周模糊度。本申请实施例的方法通过基于固定失败的第一双差整周模糊度确定对应的验后残差，进而基于验后残差进行模糊度子集的筛选，也即对第一双差整周模糊度对应的原始观测数据进行筛选，进而基于筛选后的原始观测数据进行第二双差整周模糊度的固定。能够提高模糊度子集选取的可靠性，减少了搜索空间，提高了固定效率，能够满足RTK定位的实时性需求。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的部分模糊度固定方法的应用场景示意图；

图2为本申请实施例提供的部分模糊度固定方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的部分模糊度固定设备的结构示意图；

图4为本申请实施例提供的部分模糊度固定设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

随着各大卫星导航系统的不断发展，以RTK(real-time kinematic)为代表的高精度定位得到了越来越多的应用，尤其是消费级市场的高精度定位需求受到更为广泛的关注。复杂多样的应用场景，对RTK的持续可用性和稳定性提出了较高的要求。RTK定位的核心是载波相位双差整周模糊度固定技术，这就意味着，RTK高精度定位能力是以载波相位双差整周模糊度固定成功为基础的。目前，最小二乘模糊度降相关平差算法(Least-squaresAmbiguity Decorrelation，LAMBDA)被认为是最为有效的整周模糊度固定方法。但研究表明，由于观测值的粗差异值、大气残余误差以及多路径等未改正偏差的影响，会使得双差整周模糊度的固定成功率显著降低甚至无法固定，而部分模糊度固定方法能够有效解决这一问题。

相关技术中，可以通过基于LAMBDA算法的理论体系，直接以模糊度参数为对象，根据各个模糊度的精度顺序进行排序，进而选取最优模糊度子集进行固定，主要包括方差-协方差矩阵法、条件方差矩阵法、模糊度精度因子ADOP法等。然而，上述方式虽然是一种较为方便且理论上较为严密的方法，但其在确定模糊度子集时需要进行大量的尝试和计算，特别是随着剔除模糊度个数的增加，其计算量会越来越大，在耗时方面较为明显，可能无法满足实时应用的需求。

为解决上述技术问题，本申请发明人研究发现，通过基于固定失败的第一双差整周模糊度确定对应的验后残差，进而基于验后残差进行模糊度子集的筛选，也即对第一双差整周模糊度对应的原始观测数据进行筛选，进而基于筛选后的原始观测数据进行第二双差整周模糊度的固定。能够提高模糊度子集选取的可靠性，减少了搜索空间，提高了固定效率，能够满足RTK定位的实时性需求。基于此，本申请实施例提供一种部分模糊度固定方法。

图1为本申请实施例提供的部分模糊度固定方法的应用场景示意图。如图1所示，基准站102和流动站103均与数据处理设备101连接。基准站102和流动站103均用于通过接收机获取多个卫星的原始观测数据，并将各自的原始观测数据发送给数据处理设备101，数据处理设备101用于根据基准站102的原始观测数据和流动站103的观测数据进行整周模糊度固定。可选地，数据处理设备101可以为终端设备或服务器。

在具体实现过程中，基准站102和流动站103的接收范围内的多个卫星播发导航电文，基准站102和流动站103对导航电文进行观测，获得原始观测数据，并将原始观测数据发送给数据处理设备101，数据处理设备101根据基准站102和流动站103的原始观测数据，确定多个卫星的第一双差观测值，根据多个卫星的第一双差观测值对多个卫星对应的第一双差整周模糊度进行固定，第一双差观测值包括第一双差伪距观测值和第一双差载波相位观测值，若第一双差整周模糊度固定失败，则根据第一双差整周模糊度，确定第一双差整周模糊度对应的验后残差，根据验后残差，对第一双差观测值进行筛选，获得第二双差观测值，并根据第二双差观测值确定第二双差整周模糊度。本申请实施例提供的部分模糊度固定方法通过基于固定失败的第一双差整周模糊度确定对应的验后残差，进而基于验后残差进行模糊度子集的筛选，也即对第一双差整周模糊度对应的原始观测数据进行筛选，进而基于筛选后的原始观测数据进行第二双差整周模糊度的固定。能够提高模糊度子集选取的可靠性，减少了搜索空间，提高了固定效率，能够满足RTK定位的实时性需求。

需要说明的是，图1所示的场景示意图仅仅是一个示例，本申请实施例描述的部分模糊度固定方法以及场景是为了更加清楚地说明本申请实施例的技术方案，并不构成对于本申请实施例提供的技术方案的限定，本领域普通技术人员可知，随着系统的演变和新业务场景的出现，本申请实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。

下面以具体地实施例对本申请的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。

图2为本申请实施例提供的部分模糊度固定方法的流程示意图。如图2所示，该方法包括：

201、根据多个卫星的第一双差观测值对多个卫星对应的第一双差整周模糊度进行固定；第一双差观测值包括第一双差伪距观测值和第一双差载波相位观测值。

本实施例的执行主体可以是图1所示的数据处理设备。

示例性的，多个卫星的第一双差观测值是指从多个卫星中选定基准星后，将剩余卫星作为非基准星，计算获得的多个非基准星分别对应的双差观测值。

具体的，可以基于流动站与基准站的原始观测数据，构建双差伪距观测方程、双差载波相位观测方程，进而基于双差伪距观测方程和双差载波相位观测方程可以构建最小二乘法方程或者序贯最小二乘法方程，从而可以求解得到第一双差整周模糊度，

示例性的，对于卫星k1，接收机i1在某一频率上的原始观测值可以表示为

其中，

将流动站接收机i1、基准站接收机i2的观测值相减即可获得站间单差观测值，进一步地将基准星k1与非基准星k2的站间单差观测值继续作差可以获得站星双差观测值。

在一些实施例中，根据多个卫星的第一双差观测值对多个卫星对应的第一双差整周模糊度进行固定，可以包括：根据多个卫星的第一双差观测值，建立序贯最小二乘法方程；对序贯最小二乘法方程进行求解，获得第一双差模糊度浮点解；基于最小二乘模糊度降相关平差算法，根据第一双差模糊度浮点解，搜索获得第一双差整周模糊度。

在一些实施例中，根据多个卫星的第一双差观测值，建立序贯最小二乘法方程，可以包括：根据第一双差伪距观测值建立双差伪距观测方程，并根据第一双差载波相位观测值建立双差载波相位观测方程；根据流动站的概略坐标和待求位置坐标，对双差伪距观测方程和双差载波相位观测方程分别进行线性展开，获得线性展开后的观测方程；根据线性展开后的观测方程，建立最小二乘观测方程；将最小二乘观测方程中流动站的待求位置坐标对应的时变参数消去，并根据消去时变参数后的最小二乘观测方程建立序贯最小二乘法方程。

具体的，在测站间作差时可以消除部分与卫星有关的误差，如卫星钟差；在卫星间作差时可以消除一部分与测站有关的误差，如接收机钟差。由于大气延迟具有空间相关性，通过双差可以削弱大气延迟误差，在短基线并且电离层不活跃时大气延迟误差可以认为被完全消除。因此，简化后的双差伪距观测方程、双差载波相位观测方程如下：

其中，

联立以上双差伪距观测方程、双差载波相位观测方程，考虑到观测方程是非线性方程，对其在概略坐标(一般由PVT定位结果给定)处线性展开，并构建最小二乘观测方程。具体地有：

基于流动站概略坐标线性展开后的观测方程如下：

其中，

进一步，将多组线性展开的观测方程组建成最小二乘观测方程：

v＝A·x-L(6)

表达式(4)至(6)中，L为观测向量；A为系数矩阵；x为待估参数向量；v为残差向量。

将最小二乘观测方程中时变参数XYZ消去，只保留时不变参数双差整周模糊度，并构建序贯最小二乘观测方程如下：

其中，n为连续历元数，v

构建法方程，对序贯最小二乘观测方程进行参数估计，解算获得第一双差模糊度浮点解及其协方差。其中，参数估计时可以通过将法方程累加的方式进行求解，具体地有：

将上式(7)序贯最小二乘观测方程合并成矩阵形式表示：

则序贯最小二乘法方程可表示为：

或

由此解得双差模糊度浮点解及其协方差如下：

表达式(7)至(11)中，(L

将模糊度浮点解及其协方差代入LAMBDA算法进行第一次搜索，得到双差整周模糊度。若经过LAMBDA算法搜索后返回的ratio值(具体定义为：模糊度整数解的最小单位权中误差与次最小单位权中误差间的显著性检验，也称为ratio值检验，检验公式如：

若双差整周模糊度成功固定，则将其代入基于流动站概略坐标线性展开后的双差载波相位观测方程形成最小二乘观测方程，此时观测方程中只包含时变参数XYZ，求解过程如下：

x＝(B

表达式(12)至(14)中，各变量表达含义与上述各式保持一致。

202、若第一双差整周模糊度固定失败，则根据第一双差整周模糊度，确定第一双差整周模糊度对应的验后残差。

在一些实施例中，根据第一双差整周模糊度，确定第一双差整周模糊度对应的验后残差，可以包括：基于线性展开后的双差载波相位观测方程，根据第一双差整周模糊度，确定流动站的待求位置坐标；根据待求位置坐标和第一双差整周模糊度，确定第一双差整周模糊度对应的验后残差。

在一些实施例中，若第一双差整周模糊度固定失败，则根据第一双差整周模糊度，确定第一双差整周模糊度对应的验后残差，可以包括：根据第一双差整周模糊度，确定第一比值；第一比值为第一双差整周模糊度中最小单位权中误差与次最小单位权中误差之间的比值；若第一比值小于或等于第一阈值，则判定第一双差整周模糊度固定失败，则根据第一双差整周模糊度，确定第一双差整周模糊度对应的验后残差。

当ratio值检验不满足第一比值ratio1大于第一阈值该条件时，表明双差整周模糊度未成功固定，则根据LAMBDA算法搜索到的双差整周模糊度结合线性展开后的双差载波相位观测方程求解待求点位置XYZ。该求解过程上述表达式(12)至(14)的计算过程可以完全相同。

联合上述双差整周模糊度与XYZ代入上述表达式(2)原始双差载波相位观测方程，并计算每一观测方程的验后残差形成序列。此时，原始双差载波相位观测方程中待估参数均已被求解，残差序列可输出为：

其中，

针对验后残差序列，先对所有的验后残差进行取绝对值操作，再将非负验后残差序列按照由大到小排列。

根据法方程中双差模糊度的个数确定验后残差的阈值，剔除验后残差较大的部分双差模糊度，确定双差模糊度子集，该方法能够有效避免单一阈值造成双差模糊度子集元素过多或过少的现象，使得双差模糊度子集选取更加高效准确，具体地有：

当双差模糊度个数置于区间[s1，s2]时，设置验后残差阈值为a1周，也即剔除残差序列中大于a1周的所有双差模糊度；

当双差模糊度个数置于区间(s2，s3]时，设置验后残差阈值为a2周，此时剔除残差序列中大于a2周的所有双差模糊度；

当双差模糊度个数置于区间(s3，s4]时，残差阈值设为a3周，同理剔除残差序列中大于a3周的所有双差模糊度；

当双差模糊度个数置于区间(s4，s5)时，残差阈值设为a4周，则残差序列中大于a4周的所有双差模糊度都将被剔除。

203、根据验后残差，对第一双差观测值进行筛选，获得第二双差观测值，并根据第二双差观测值确定第二双差整周模糊度。

在一些实施例中，根据验后残差，对第一双差观测值进行筛选，获得第二双差观测值，可以包括：基于预设阈值，对验后残差进行筛选，获得筛选后的验后残差；根据筛选后的验后残差，对第一双差整周模糊度进行筛选，获得双差模糊度子集；根据双差模糊度子集，对第一双差观测值进行筛选，获得第二双差观测值。

在一些实施例中，基于预设阈值，对验后残差进行筛选，获得筛选后的验后残差，可以包括：根据验后残差对应的第一双差整周模糊度中双差整周模糊度的数量，从多个候选阈值中选定验后残差对应的预设阈值；根据验后残差对应的预设阈值，将验后残差中小于或等于预设阈值的数值确定为筛选后的验后残差。

在一些实施例中，根据第二双差观测值确定第二双差整周模糊度，可以包括：根据第二双差观测值，建立新的序贯最小二乘法方程；对新的序贯最小二乘法方程进行求解，获得第二双差模糊度浮点解；基于最小二乘模糊度降相关平差算法，根据第二双差模糊度浮点解，搜索获得第二双差整周模糊度。

在一些实施例中，方法还可以包括：根据第二双差整周模糊度，确定第二比值；第二比值为第二双差整周模糊度中最小单位权中误差与次最小单位权中误差之间的比值；若第二比值大于第一阈值，则判定第二双差整周模糊度固定成功，则根据第二双差整周模糊度，确定流动站的待求位置坐标的固定解。

具体的，基于上述双差模糊度子集，从第一双差载波相位观测值和第一双差伪距观测值中筛选获得与刷个奶茶模糊度子集对应的第二双差载波相位观测值和第二双差伪距观测值，进而基于第二双差载波相位观测值和第二双差伪距观测值构建新的序贯最小二乘法方程与线性展开后的双差载波相位观测方程，使得新的序贯最小二乘法方程中只保留双差模糊度子集元素作为待估参数，不再求解子集外的其他双差模糊度，同时剔除不包含子集元素的线性展开后的双差载波相位观测方程(具体可参考表达式(2)至(11)的计算过程，此处不再赘述)。

重新解算更新后的序贯最小二乘法方程，得到双差模糊度子集浮点解及其协方差，使用LAMBDA算法再次搜索双差整周模糊度。

若此时返回的ratio值检验通过，即第二比值ratio2大于第一阈值或者(ratio2-ratio1)大于第二阈值，则表明双差整周模糊度子集固定成功，则利用更新后线性展开的双差载波相位观测方程求解输出固定后待求点的高精度位置XYZ；否则，说明双差整周模糊度子集仍固定失败，输出待求点浮点解位置XYZ。

本实施例提供的部分模糊度固定方法，通过基于固定失败的第一双差整周模糊度确定对应的验后残差，进而基于验后残差进行模糊度子集的筛选，也即对第一双差整周模糊度对应的原始观测数据进行筛选，进而基于筛选后的原始观测数据进行第二双差整周模糊度的固定。能够提高模糊度子集选取的可靠性，减少了搜索空间，提高了固定效率，能够满足RTK定位的实时性需求。

图3为本申请实施例提供的部分模糊度固定设备的结构示意图。如图3所示，该部分模糊度固定设备30包括：整周确定模块301、残差确定模块302以及筛选模块303。

整周确定模块301，用于根据多个卫星的第一双差观测值对多个卫星对应的第一双差整周模糊度进行固定；第一双差观测值包括第一双差伪距观测值和第一双差载波相位观测值，

残差确定模块302，用于若第一双差整周模糊度固定失败，则根据第一双差整周模糊度，确定第一双差整周模糊度对应的验后残差；

筛选模块303，用于根据验后残差，对第一双差观测值进行筛选，获得第二双差观测值，并根据第二双差观测值确定第二双差整周模糊度。

本申请实施例提供的部分模糊度固定设备，通过基于固定失败的第一双差整周模糊度确定对应的验后残差，进而基于验后残差进行模糊度子集的筛选，也即对第一双差整周模糊度对应的原始观测数据进行筛选，进而基于筛选后的原始观测数据进行第二双差整周模糊度的固定。能够提高模糊度子集选取的可靠性，减少了搜索空间，提高了固定效率，能够满足RTK定位的实时性需求。

本申请实施例提供的部分模糊度固定设备，可用于执行上述的方法实施例，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。

图4为本申请实施例提供的部分模糊度固定设备的硬件结构示意图，该设备可以是终端设备或服务器等数据处理设备，例如计算机，消息收发设备，平板设备，医疗设备等。

设备40可以包括以下一个或多个组件：处理组件401，存储器402，电源组件403，多媒体组件404，音频组件405，输入/输出(I/O)接口406，传感器组件407，以及通信组件408。

处理组件401通常控制设备40的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件401可以包括一个或多个处理器409来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件401可以包括一个或多个模块，便于处理组件401和其他组件之间的交互。例如，处理组件401可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件404和处理组件401之间的交互。

存储器402被配置为存储各种类型的数据以支持在设备40的操作。这些数据的示例包括用于在设备40上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器402可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件403为设备40的各种组件提供电力。电源组件403可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为设备40生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件404包括在设备40和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件404包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备40处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件405被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件405包括一个麦克风(MIC)，当设备40处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器402或经由通信组件408发送。在一些实施例中，音频组件405还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口406为处理组件401和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件407包括一个或多个传感器，用于为设备40提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件407可以检测到设备40的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如组件为设备40的显示器和小键盘，传感器组件407还可以检测设备40或设备40一个组件的位置改变，用户与设备40接触的存在或不存在，设备40方位或加速/减速和设备40的温度变化。传感器组件407可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件407还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件407还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件408被配置为便于设备40和其他设备之间有线或无线方式的通信。设备40可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件408经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，通信组件408还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，设备40可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器402，上述指令可由设备40的处理器409执行以完成上述方法。例如，非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

上述的计算机可读存储介质，上述可读存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。可读存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。

一种示例性的可读存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该可读存储介质读取信息，且可向该可读存储介质写入信息。当然，可读存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和可读存储介质可以位于专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuits，简称：ASIC)中。当然，处理器和可读存储介质也可以作为分立组件存在于设备中。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现如上部分模糊度固定设备执行的部分模糊度固定方法。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。