引言

在工程建设行业快速发展的背景下，工程测量作为工程规划设计、施工放样、竣工验收的核心环节，对测量精度与效率的要求不断提升。传统测量技术受地形条件、观测环境等因素限制，难以满足复杂工程的测量需求。GNSS技术通过接收多颗卫星信号实现空间定位，具备全天候、高精度、自动化的测量优势，已广泛应用于道路桥梁、水利工程、城市轨道交通等各类工程测量场景。然而，GNSS工程测量数据易受电离层延迟、对流层折射、多路径效应等因素影响，产生测量误差，若数据处理与分析方法不当，会导致测量结果偏差，威胁工程建设安全。

一、GNSS在工程测量中的应用基础与数据特性

（一）GNSS工程测量的核心原理

GNSS工程测量的核心原理是通过测量接收机与多颗导航卫星之间的伪距、载波相位等观测数据，结合卫星轨道参数，利用空间几何定位原理计算接收机所在的三维坐标。其基本定位模式包括静态定位、动态定位与实时动态定位，不同模式通过调整观测时长、数据传输方式适配不同工程测量场景。在工程测量中，GNSS系统通过多基站组网或单基站观测的方式获取测量数据，经数据处理与分析后输出精准的定位成果，为工程建设各环节提供空间位置基准。

（二）GNSS工程测量数据的核心特性

GNSS工程测量数据具有多维性、时效性、易干扰性的核心特性。多维性体现为数据涵盖伪距、载波相位、卫星星历、接收机钟差等多种类型，能够全面反映定位过程中的空间与时间信息；时效性表现为测量数据随观测时间动态变化，尤其是动态测量场景下，数据更新频率直接影响定位实时性；易干扰性则是指数据在采集过程中易受外部环境影响，电离层与对流层的大气折射会改变信号传播路径，多路径效应会导致信号反射叠加，进而产生观测误差，影响数据质量。

（三）GNSS在工程测量中的应用价值

GNSS技术在工程测量中的应用具有显著价值。在测量效率方面，GNSS测量无需通视条件，可快速完成大范围区域的测量作业，大幅缩短测量周期，提升工程进度；在测量精度方面，通过精准的数据处理与分析，GNSS测量可实现厘米级甚至毫米级定位精度，满足复杂工程对测量精度的严苛要求；在适用范围方面，GNSS可适配山地、水域、城市密集区等各类复杂地形与环境，突破传统测量技术的应用局限；在工程管控方面，GNSS测量数据能够为工程施工过程的变形监测、沉降观测提供连续数据支撑，助力提前预判工程风险，保障工程建设安全。

二、基于GNSS的工程测量核心数据处理方法

（一）原始数据预处理方法

原始数据预处理是GNSS工程测量数据处理的基础环节，核心目的是剔除异常数据、修正系统误差，为后续精准处理奠定基础。预处理方法主要包括数据格式转换、粗差探测与剔除、系统误差修正三个关键步骤。数据格式转换通过专业软件将接收机采集的原始数据转换为标准化格式，实现数据的统一处理；粗差探测与剔除利用统计检验方法识别观测数据中的异常值，避免异常数据对整体测量结果产生干扰；系统误差修正针对电离层延迟、对流层折射、卫星钟差等系统性误差，采用模型改正或参数估计的方式进行修正，提升数据观测精度。

（二）核心定位解算方法

定位解算是GNSS工程测量数据处理的核心环节，通过对预处理后的观测数据进行计算，得到精准的三维坐标成果。核心解算方法包括伪距定位解算与载波相位定位解算两种类型。伪距定位解算基于卫星与接收机之间的伪距观测数据，通过最小二乘法求解接收机坐标，具有计算简单、实时性强的优势，适用于对精度要求不高的工程测量场景；载波相位定位解算利用载波相位观测数据进行定位计算，通过消除整周模糊度提升定位精度，能够实现厘米级定位，是复杂高精度工程测量的核心解算方法。此外，针对动态工程测量场景，还可采用卡尔曼滤波算法实现动态定位解算，保障运动目标的定位连续性与精度。

（三）数据融合处理方法

数据融合处理方法通过整合多源GNSS数据或GNSS与其他测量技术数据，提升测量结果的可靠性与稳定性。在多源GNSS数据融合方面，通过融合不同卫星系统的观测数据，增加观测卫星数量与几何构型，提升定位的冗余度与精度，同时增强系统对复杂观测环境的适应性；在GNSS与其他测量技术融合方面，将GNSS数据与惯性测量、全站仪测量等数据进行融合处理，弥补单一测量技术的不足，如利用惯性测量的短时高精度特性修正GNSS动态测量中的瞬时偏差，实现优势互补，提升整体测量效果。

三、基于GNSS的工程测量数据分析关键技术与质量提升策略

（一）核心数据分析技术

基于GNSS的工程测量数据分析核心在于通过对定位成果与观测数据的深度挖掘，为工程建设提供精准决策依据。主要包括变形监测分析与精度验证分析两项关键技术。变形监测分析通过对不同时期的GNSS测量数据进行对比分析，计算工程结构体的位移量、变形速率，识别变形规律，预判变形趋势，为工程结构安全预警提供数据支撑；精度验证分析通过计算定位成果的中误差、相对误差等精度指标，结合工程测量精度要求，验证测量结果的可靠性，同时分析误差来源，为数据处理方法优化提供方向。

（二）数据处理与分析质量控制策略

质量控制是保障GNSS工程测量数据处理与分析可靠性的关键。需建立全流程质量控制体系，在数据采集阶段，优化观测方案，选择合适的观测时段与站址，减少外部环境对数据采集的干扰；在数据预处理阶段，采用多种粗差探测方法交叉验证，确保异常数据彻底剔除，同时精准应用系统误差修正模型；在解算与分析阶段，合理选择数据处理方法与算法参数，对解算结果进行多重验证，确保结果一致性与稳定性；在成果输出阶段，建立成果审核机制，结合工程实际场景验证成果合理性，避免不合格测量成果应用于工程建设。

（三）技术优化与创新发展策略

推动GNSS工程测量数据处理与分析技术的优化创新，需从算法升级、技术融合、软件研发三个方面发力。在算法升级方面，加强对抗干扰算法、高精度解算算法的研究，提升数据处理对复杂环境的适配性与解算精度；在技术融合方面，深化GNSS与大数据、人工智能、物联网等技术的融合应用，实现测量数据的实时传输、智能处理与动态分析，提升数据处理效率；在软件研发方面，开发集成化、智能化的数据处理与分析软件，优化操作流程，提升软件的兼容性与易用性，同时支持多源数据的统一处理与分析，为工程测量人员提供高效的技术工具。

结束语

基于GNSS的工程测量数据处理与分析方法是提升工程测量精度、保障工程建设质量的核心支撑。本文通过对GNSS工程测量的应用基础、核心数据处理方法、关键分析技术及质量提升策略的分析，明确了技术应用的核心要点与发展方向。当前，随着工程建设场景的日益复杂，GNSS工程测量数据处理与分析仍面临抗干扰能力不足、复杂环境下精度控制难度大等问题。未来，需进一步加强算法创新与技术融合，完善质量控制体系，提升数据处理与分析的智能化水平。通过持续深化相关研究与应用，能够充分发挥GNSS技术的优势，推动工程测量技术向更高精度、更高效率、更智能化方向发展，为工程建设行业的高质量发展提供有力保障。

参考文献

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