1.一种部分模糊度固定方法，应用于滑坡监测，其特征在于，包括：
步骤1、对所有卫星集合的模糊度进行固定，成功则返回固定解，若固定失败则进入步骤2；
步骤2、在卫星层面，对常规的筛选策略进行改进，得到较优模糊度子集，并对所述较优模糊度子集进行固定，若固定成功则修正剩余的模糊度，并计算最终的模糊度参数和位置参数的固定解；若固定失败，则进入步骤3；
步骤3、在所述较优模糊度子集基础上，以模糊度衰减因子值为准则进一步对较优模糊度子集进行筛选并固定。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1、对所有卫星集合的模糊度进行固定，成功则返回固定解，若固定失败则进入步骤2具体包括：
步骤11、利用lambda算法对所有卫星集合的浮点模糊度参数进行搜索，并对搜索结果进行成功率指标检验，若通过检验则认为固定成功，返回所述固定解，否则认为固定失败则进入步骤2。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤2、在卫星层面，对常规的筛选策略进行改进，得到较优模糊度子集，并对此模糊度子集进行固定，若固定成功则修正剩余的模糊度，并计算最终的模糊度参数和位置参数的固定解；若固定失败，则进入步骤3具体包括：
步骤21、在卫星层面上对模糊度子集进行划分，首先挑选出连续锁定历元数大于设定阈值的所有基准站与移动站的共视卫星，然后依据方位角将此集合ω0划分为4个子集，每个90°为一个子集，将划分的4个卫星子集分别计为q1、q2、q3及q4；
步骤22、对于子集q1，剔除1颗仰角低于阈值或者信噪比低于第一阈值的卫星，记为s1，将剩余所有卫星及其他子集的集合记为ω1，以使ω1的几何精度因子值g1最低且小于gdop几何精度因子阈值gth，对于其他3个子集执行相同操作，得到被剔除的卫星s2、s3及s4和集合ω2、ω3及ω4以及其相应的几何精度因子值g2、g3和g4，并将最小几何精度因子值对应的集合作为候选集合h1，其几何精度因子值记为gmin1；
步骤23、将步骤22中得到的4颗被剔除的卫星进行两两组合，分别从原集合ω0中剔除，并计算剩余卫星集合的几何精度因子，将几何精度因子值最小且小于所述阈值gth所对应的集合记为候选集合h2,其几何精度因子值记为gmin2；
步骤24、比较gmin1与gmin2，选择其中较小的所对应的集合作为所述步骤1所筛选的卫星集合，并将其所构成的模糊度子集记为a1，剩余的模糊度子集记为a2；
步骤25、对于a1使用lambda算法对模糊度进行搜索，将搜索的结果进行r-ratio与bootstrapping成功率指标的联合检验，若通过检验，则认为固定成功，计算固定解；若固定失败，则进入步骤3。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤25之后，所述方法还包括：
步骤26、模糊度固定成功、计算固定解之后，修正剩余模糊度。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤3、在所述较优模糊度子集基础上，以模糊度衰减因子值为准则进一步对较优模糊度子集进行筛选并固定具体包括：
步骤31、若步骤25固定失败，则根据模糊度方差对a1进行排序，将方差较大的两个模糊度分别记为amax1及amax2，计算单独剔除其中一个模糊度之后剩余卫星星座的几何精度因子值，若剔除amax1后，剩余卫星星座的几何精度因子值较小，则将amax1归入子集a2，否则将amax2归入子集a2，然后根据a1剩下的模糊度子集的方差协方差矩阵计算第一模糊度衰减因子值，并记录所述根据a1剩下的模糊度子集及其第一模糊度衰减因子值；
步骤32、若所述第一模糊度衰减因子值不超过第二阈值，则将所述根据a1剩下的模糊度子集判定为最优模糊度子集，进入步骤33；若所述第一模糊度衰减因子值超过所述第二阈值，则从子集a1中挑选方差较大的三个模糊度amax1、amax2、amax3，然后分别计算剔除其中两个模糊度之后剩余卫星星座的几何精度因子值，将几何精度因子值较小的两个模糊度组合归入子集a2，计算a1剩余子集的第二模糊度衰减因子值，同样记录所述剩余子集与第二模糊度衰减因子值，并将第二模糊度衰减因子与第三阈值进行比较，若满足条件则进入步骤33，若仍不满足条件则将第二模糊度衰减因子值与第一模糊度衰减因子值进行比较，选择较小模糊度衰减因子值所对应的子集作为最优模糊度子集并进入下一步；
步骤33、使用lambda算法对筛选出的所述最优模糊度子集进行搜索，并进行r-ratio及bootstrapping成功率指标联合检验，若固定成功，则计算最终固定解，并修正剩余模糊度；若固定失败则保存浮点解。
6.一种部分模糊度固定装置，应用于滑坡监测，其特征在于，包括：
所有卫星集合模糊度固定模块，用于对所有卫星集合的模糊度进行固定，成功则返回固定解，若固定失败则调用第一卫星层面模糊度固定模块；
第一卫星层面模糊度固定模块，用于在卫星层面，对常规的筛选策略进行改进，得到较优模糊度子集，并对所述较优模糊度子集进行固定，若固定成功则修正剩余的模糊度，并计算最终的模糊度参数和位置参数的固定解；若固定失败，则调用第二卫星层面模糊度固定模块；
第二卫星层面模糊度固定模块，用于在所述较优模糊度子集基础上，以模糊度衰减因子值为准则进一步对较优模糊度子集进行筛选并固定。
7.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器、存储器和通信总线；
所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；
所述计算机设备还包括存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的部分模糊度固定程序，所述部分模糊度固定程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的部分模糊度固定方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有部分模糊度固定程序，所述部分模糊度固定程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的部分模糊度固定方法的步骤。