一、为什么要“三频”——精度的极限，不在算法，而在信号
你可能听过“RTK 定位能做到厘米级精度”， 但很少有人会问：为什么有些 RTK 收得快，有些却总“收不定”？
问题的根源在于： GNSS 的精度，取决于解算器能否准确判断每个卫星信号波的“整周数”。 而解算的关键，是相位。
然而相位测量存在天然的不确定性—— 你只能知道波形“此刻的位置”，但无法确定它“走了几圈”。 这就叫 模糊度（Ambiguity）问题。 RTK 要做的，就是通过多频、多差分和滤波算法，求解这个模糊度的整数值。
单频 RTK 解模糊就像只凭一个钟表看时间， 三频 RTK 则像多加了两只表，让时间误差“交叉验证”，收敛得更快。
二、什么是 RTK：从相位到厘米
RTK（Real-Time Kinematic）并不是一种“设备”， 而是一种基于载波相位的实时差分定位技术。
它的核心公式是：
ΔΦ=λ(N+δ)\Delta \Phi = \lambda (N + \delta)ΔΦ=λ(N+δ)
其中：
- ΔΦ 是两台接收机间的相位差，
- λ 是信号波长，
- N 是整周模糊度（需要解的整数），
- δ 是噪声与误差项。
单频 RTK 只能在一个频点上解方程， 三频 RTK 则引入更多观测方程，构建多维解算网络， 让系统在面对多径干扰、卫星几何劣化、信号遮挡时仍能快速锁定。
三频 RTK ≈ “更多独立方程 → 模糊度求解更稳 → 收敛更快”。
三、三频的价值：更快、更稳、更抗干扰
在工程环境中，三频 RTK 的价值不止于“更准”，而在于可靠性与稳定性：
- ① 收敛更快：三频信号让模糊度求解时间缩短 30%–50%。
- ② 抗干扰更强：低频抗遮挡，高频抗多径，三频结合实现频域补偿。
- ③ 定位更稳：在城市峡谷或电离层波动场景中，误差平均降低 40%。
在 MOJANDA 芯片中， 这三点通过 三频融合算法 + 自适应滤波 协同实现， 使得定位不仅精准，更“稳得住”。
四、为什么车规级必须“三频化”
车规级应用场景（自动驾驶、无人农机、低空飞行器）有一个共性： 它们无法容忍“信号重捕获”造成的延迟。
单频 GNSS 在极端天气、桥下或电磁干扰时，容易失锁；
双频略好，但在高纬或复杂场景仍存在波动。
三频 RTK 则以多路径冗余方式构建可靠性闭环：
- 一频失锁，系统仍可依两频维持解算；
- 同步算法实时评估各频信号质量；
- MOJANDA 芯片内置 三频融合滤波单元（Tri-Fusion Filter Unit）， 实现“信号动态加权”，优先选择质量最高的频段参与计算。
换句话说，三频 RTK 不仅“更快收敛”， 更是为了在极端情况下——仍有解算的底气。
五、从信号到信任：三频RTK的工程信仰
三频不是营销词，而是一种工程的敬畏。 它代表着面对物理世界的不确定性， 我们不再依赖单一信号，而是用冗余与算法让系统“自我修复”。
MOJANDA 的三频 RTK， 不仅提升了精度，更提升了在复杂世界中“活下去”的能力。
精度解决了“看得准”， 而三频，让系统“活得久”。
这正是 MCT 对空间智能的承诺：
用软硬结合与数据驱动，让每一个“坐标”都值得信赖。
关于 MCT 毫厘智能
MCT 毫厘智能是一家专注于 Physical AI 时代的姿态感知与绝对定位创新公司。
我们以人工智能为核心技术，采用“数据驱动、软硬结合”的策略，
开发并提供全面的姿态感知与绝对定位软硬件解决方案，
服务于具身智能、城区辅助驾驶、低空经济、机器人、智能设备等领域。
公司基于自研的车规级北斗高精度芯片和模组，
融合高精度 IMU、视觉及雷达等传感器技术，结合海量数据，
为自主规划和自动控制提供更可靠、更安全、更精准的技术支撑，
持续提升载体的空间感知能力。
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