摘要：
LAMBDA方法和改进的LAMBDA方法都使用整数矩阵进行降相关，使得变换后的模糊度方差阵更加对角化，但有时变换后的方差阵的对角线元素的数值量级相差很大，使得搜索空间有些扁长，为了避免这些情况的发生，本文提出一种更加理想的新的EES(error ellipse search，误差椭圆搜索)方法来进行整周模糊度的固定。由于实数矩阵可以使降相关达到各种理想的状态，在降相关方面比整数矩阵更有优势，因此EES方法利用实数矩阵进行降相关，搜索每两个模糊度之间的最佳误差椭圆，使得变换后的方差阵对角线元素趋于同一量级，搜索空间更加接近于球形。通过实验表明，随着基线长度的增加，EES方法固定模糊度的成功率远远高于LAMBDA方法，缩短了固定整周模糊度需要的历元数，是一种切实可行有效的固定整周模糊度的方法。
