1.一种基于动态图的GNSS授时异常监测方法，其特征在于，所述方法包括：根据接收机接收的GNSS卫星信号，解算得到基站的位置和钟差；根据基站的位置和钟差，构建动态图异常模型；所述动态图异常模型由表示基站的节点、表示基站通信连接关系的边、基站位置的位置时间变化集合以及边连接两个节点之间钟差的钟差时间变化集合；根据所述钟差时间变化集合，构建检验统计量；针对所述动态图异常模型，构建判决矩阵，根据所述判决矩阵中各个元素对应的所述检验统计量，得到最终判决结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据接收机接收的GNSS卫星信号，解算得到基站的位置和钟差包括：根据接收机接收的所述GNSS卫星信号，得到伪距和载波相位观测值；通过网络获取高精度的卫星轨道和钟差，构建PPP观测方程；利用EKF方法估计基站的位置和钟差。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据基站的位置和钟差，构建动态图异常模型，包括：根据基站的位置和钟差，构建动态图异常模型为： ；其中， 表示基站的节点的集合， 表示基站通信连接关系的边的集合， 表示基站位置的位置时间变化集合， 表示边连接两个节点之间钟差的钟差时间变化集合，t表示时间。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述钟差时间变化集合，构建检验统计量之前，所述方法还包括：对钟差时间变化集合中的钟差序列，设计白化滤波器，以对钟差序列进行滤波处理；其中，所述白化滤波器的正则方程为： ；其中， 表示相关系数， 表示滤波器参数， 为预测误差功率。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述钟差时间变化集合，构建检验统计量，包括：根据所述钟差时间变化集合，得到预测误差序列为： ；其中， 表示预测误差噪声，且满足正态分布 ， 表示均值， 表示方差；利用所述预测误差噪声构建检验统计量为： ；所述检验统计量在假设条件下服从： ；根据所述检验统计量，得到判决门限 。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，针对所述动态图异常模型，构建判决矩阵，根据所述判决矩阵中各个元素对应的所述检验统计量，得到最终判决结果，包括：针对所述动态图异常模型，构建判决矩阵 ，所述判决矩阵的判决式为： ；利用判决矩阵中的元素计算所有节点的评分为： ；其中，根据评分 确定决策信息为： ；当决策值 为1时，表示当前信息不可用，当决策值 为0时，表示当前信息可用。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述判决矩阵一行中的异常判决数超过一半时，认为判决节点信息不可信；反之认为可信。
8.一种基于动态图的GNSS授时异常监测装置，其特征在于，所述装置包括：解算模块，用于根据接收机接收的GNSS卫星信号，解算得到基站的位置和钟差；动态图构建模块，用于根据基站的位置和钟差，构建动态图异常模型；所述动态图异常模型由表示基站的节点、表示基站通信连接关系的边、基站位置的位置时间变化集合以及边连接两个节点之间钟差的钟差时间变化集合；统计量计算模块，用于根据所述钟差时间变化集合，构建检验统计量；判决模块，用于针对所述动态图异常模型，构建判决矩阵，根据所述判决矩阵中各个元素对应的所述检验统计量，得到最终判决结果。
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