M
W
MW
MW组合本质上是计算
λ
w
N
w
\lambda_wN_w
λwNw，其中
λ
w
=
c
f
1
−
f
2
\lambda_w=\frac{c}{f1-f2}
λw=f1−f2c为宽巷组合的波长，
N
w
=
N
1
−
N
2
N_w = N_1-N_2
Nw=N1−N2是宽巷组合的整周模糊度。可想而知，如果没有周跳发生，那么上一历元和当前历元的
λ
w
N
w
\lambda_wN_w
λwNw应该是一致的。
M
W
MW
MW组合的推导可以参考《GPS测量与数据处理》书中4.3.3节“不同类型观测值线性组合”一节。从MW组合的推导中可以看出该组合消除了电离层延迟误差、卫星、接收机钟差、卫星至接收机的几何距离。该组合虽有较高的检测精度，但是如果L1，L2同时发生相同大小的周跳，则不能成功检测。
M
W
MW
MW组合的噪声水平可根据其表达式进行推导，结果如下：
σ
M
W
=
[
(
f
1
f
1
−
f
2
)
2
+
(
f
2
f
1
−
f
2
)
2
]
σ
L
2
+
[
(
f
1
f
1
+
f
2
)
2
+
(
f
2
f
1
+
f
2
)
2
]
σ
p
2
\sigma_{MW} = \sqrt{[(\frac{f_1}{f_1-f_2})^2+(\frac{f_2}{f_1-f_2})^2]\sigma_L^2+[(\frac{f_1}{f_1+f_2})^2+(\frac{f_2}{f_1+f_2})^2]\sigma_p^2}
σMW=[(f1−f2f1)2+(f1−f2f2)2]σL2+[(f1+f2f1)2+(f1+f2f2)2]σp2 由于载波相位的噪声水平远低于伪距，因此：
σ
M
W
≈
[
(
f
1
f
1
+
f
2
)
2
+
(
f
2
f
1
+
f
2
)
2
]
σ
p
2
\sigma_{MW}\approx\sqrt{[(\frac{f_1}{f_1+f_2})^2+(\frac{f_2}{f_1+f_2})^2]\sigma_p^2}
σMW≈[(f1+f2f1)2+(f1+f2f2)2]σp2 上式进一步近似，则：
σ
M
W
2
≈
1
2
σ
p
2
\sigma_{MW}^2\approx\frac{1}{2}\sigma_p^2
σMW2≈21σp2
M
W
MW
MW组合周跳检测的阈值设定，可以根据3中的噪声水平，结合接收机的噪声大小，进行设定；也可采用滑动窗口计算平均值和标准差的方法。RTKlib中使用固定值10，另外开源代码GAMP中也有根据采样间隔、高度角进行阈值设定的方法，感兴趣可以进一步参考其论文和开源代码。
* args : rtk_t *rtk IO gps solution structure
* obsd_t *obs I satellite observations
*int i I index of obs
*int rcv I 1: rover receiver;2: base receiver
* args : rtk_t *rtk IO gps solution structure
* obsd_t *obs I satellite observations
*int i I index of obs
*int rcv I 1: rover receiver;2: base receiver
* nav_t *nav I satellite navigation data
不考虑clock-jump的问题，利用前一历元和当前历元，这两个历元的平均多普勒进行梯形积分，可能会比仅使用当前历元的多普勒值进行矩形积分的效果更好。即多普勒积分值进行如下计算：
d
D
(
k
)
=
−
[
D
(
k
)
+
D
(
k
−
1
)
]
∗
0.5
∗
d
t
d_D(k) = - [D(k) + D(k-1)] *0.5*dt
dD(k)=−[D(k)+D(k−1)]∗0.5∗dt
