序列平均模型提升GPS基线解算精度的研究

在GPS数据的后期处理过程中，尤其是高精度测量领域，基线解算的精度对整体数据的准确性具有至关重要的作用。本文主要探讨了如何通过应用序列平均模型来提升GPS控制测量基线解算的精度。作者叶培和安立宝基于阳山金矿多年采集的GPS野外数据，设计并实施了四套不同的基线解算方案，每种方案均采用序列平均模型处理，同时着重考虑了卫星残差和多路径效应的影响。 卫星残差，作为GPS信号中的噪声源，对基线解算的精度有显著影响。通过小波变换等技术，可以有效地分离和去除这些低频的多路径效应，提高解算结果的稳定性。序列平均模型的关键在于它能够动态地处理单历元数据，将其转化为静态基线解算，这使得模型能够更好地适应实时观测条件，并通过序列内的误差抵消，提高了基线长度估计的精度。 作者们对比了四种不同的解算方法，结果显示序列平均模型在基线解算中的表现优于传统方法，显示出其显著的精度提升效果。此外，长期的野外GPS控制测量数据支持了序列平均模型的可靠性，即使在长时间跨度和大面积测量区域中，该模型依然保持了稳定的精度改进。 总结来说，本文通过实证研究证明了序列平均模型在GPS基线解算中的优越性，特别是在处理动态数据、减小卫星残差影响和抵抗多路径效应方面。这对于提高GPS测量的精度和可靠性具有重要的实际意义，为测绘界的GPS高精度测量提供了新的理论支持和实践指导。