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目前的GNSS呈多方位发展,而实现研究对象的高精准测量及定位为其研究热门问题之一。在高精度定位中,为实现定位的精准性,需保证接收设备接收到正确及完整的观测数据。而观测数据的缺失、异常以及与原始数据不一致等都会导致后续对观测量的分析产生误差,使定位不准确。为判别数据的是否适用,需对数据的质量进行分析。此外,数据处理中还存在载波相位观测量中的周跳问题,相位值的跳变会导致整周模糊度的求解不准确。因此本文针对观测数据的检验量以及载波相位观测值中的跳变问题进行分析研究,主要内容如下:(1)简要介绍数据观测量的原理及其组合模型、周跳产生原理及影响。详细分析多种数据检验量原理及其验证方法,主要包括多路径、信噪比以及钟跳等检验量对观测数据造成的影响。阐明仰角、多径和信噪比之间存在的相关性,以及接收设备中时钟跳变对卫星定位造成的误差量。(2)讨论分析多种针对单频数据的周跳探测修复算法模型,对高次差法、小波分析法以及多普勒法等常用的检测方法进行详细介绍,并对这几种方法在不同采样间隔的情况进行分析。此外,研究分析了多种针对双频数据的周跳探测修复模型,对电离层残差法、TurboEdit法以及MW法的原理以及检测性能进行详细分析,验证算法模型的适用情况以及检测精度。(3)针对采样间隔对观测数据检测精度的影响,建立一种改进的算法模型。该方法首先利用Lagrange插值法对数据进行插值后,用多项式拟合对载波相位数据进行拟合;其次用多普勒积分法对周跳进行探测和修复;最后通过试验验证证明该算法的可行性。经试验对比,在5s、10s采样间隔下,该算法模型探测周跳数比传统多普勒积分法提高了约3倍、4倍,检测精度分别提高20%、30%。(4)针对敏感周跳对的问题,根据多普勒稳定的特性,联合多普勒积分法和MW法建立数据模型,实现双频载波相位周跳值的分离。经试验仿真验证该算法模型的可行性,实现敏感跳变对、连续跳变以及存在的异常值的检测和修复。经试验对比验证,该方法提高了MW组合算法中敏感周跳对的检测率为100%。