GAMIT软件是GPS定位、定轨软件之一，具有高精度、高稳健性的特征。当采用精密星历和高精度起算点坐标时，长基线相对精度能达到10^-9量级，短基线的精度也能够达到1 mm。同时，由于其具有解算速度快、持续升级等优点，已在国内外得到广泛使用^[1]。

进行高精度静态GPS相对定位时，依据测站使用的GPS接收机类型和测站间的基线长度等，GAMIT提供了多种基线解类型，如适用短基线的L1_ONLY(双频观测中的L1解)和L1L2_INDEPENDENT(双频观测中独立L1、L2组合解)；适合长基线的LC_AUTCLN(基于码求解宽巷模糊度的LC解)和LC_HELP(基于电离层约束求解宽巷模糊度的LC解)等^[2]。

为了利用GAMIT软件进行高精度GPS基线解算，本文在详细分析上述模型的基础上，结合实测数据进行验证，并得到一些有意义的结论。

1 基于GAMIT的GPS基线解类型分析

GAMIT软件在进行基线解算时，主要包括以下4种解算模式：

1) 基于双频接收机的L1_ONLY单频基线解，在解算时只用GPS双频接收机中的L1载波进行基线求解；

2) 基于双频接收机的L1L2_INDEPENDENT基线解，解算时L1和L2载波观测值作为两种独立的观测值进行解算；

3) LC_HELP基线解，宽巷模糊度利用电离层约束求解；

4) LC_AUTCLN基线解，观测值是无电离层的线性组合，宽巷模糊度基于伪距解算。

本文采用4种基线解类型L1_ONLY、L1L2_INDEPENDENT、LC_HELP和LC_AUTCLN对不同长度的基线进行解算并分析结果，得出一些有意义的结论。为使结果更具有代表性，可选取各时段的基线长度均在相应的基线长度范围内。

2 基线介绍及解算策略

选择表 1^[3]中所示基线，采用GAMIT软件进行高精度GPS数据解算，并对4种基线解类型进行分析。基线解算策略如下：①处理模式为BASELINE；②只有当基线长度超过30 km时，才进行天顶延迟估计，否则不估计；③每2 h估计一次大气梯度；④不使用映射函数格网；⑤潮汐改正的参数值为31。

3 解算结果及对比分析

采用上述的数据和解算策略，得到基线解算结果文件。下面将从标准化的均方根误差nrms、基线精度、基线重复性、基线分量较差方面对4种基线解类型进行对比分析。

3.1 nrms值和解算精度的比较与分析

标准化的均方根误差nrms是衡量基线解算质量的主要的指标之一。进行高精度基线解算时要求nrms的值小于0.3。如果nrms值大于0.5，则说明本次处理中有大周跳未消除，即处理结果不理想。

由表 2可知：基线长度超过5 km时，L1_ONLY和L1L2_INDEPENDENT两种基线解类型的nrms超过0.5，说明这两种基线解类型仅适用于5 km以下基线向量解算。由图 1可知，LC_HELP和LC_AUTCLN的nrms都小于0.3，均满足精密基线解算的要求。

下文的讨论主要针对LC_HELP和LC_AUTCLN展开。根据基线处理结果，绘制相应的精度随基线长度变化的曲线图，如图 2所示，因所选基线及时段较多，并根据本文目的，选择精度的平均值做对比。因篇幅限制，选择精度较差的U方向进行对比。

如图 2所示，LC_HELP和LC_AUTCLN两种基线解类型的精度差别在1 mm以内，其中LC_AUTCLN的精度相对较高。

3.2 重复性的比较与分析

基线向量重复性是衡量数据处理质量的重要指标之一，用同一基线两种方法的基线较差来计算统计意义下的重复性，可用下式表达^[4]：

${{R}_{l}}={{\left[ \frac{\frac{n}{n-1}\sum\limits_{i=1}^{n}{\frac{{{\left( {{L}_{i}}-\overline{L} \right)}^{2}}}{{{\delta }^{2}}_{i}}}}{\sum\limits_{i=1}^{n}{\frac{1}{{{\delta }^{2}}_{i}}}} \right]}^{1/2}},\overline{L}=\frac{\sum\limits_{i=1}^{n}{\frac{{{L}_{i}}}{{{\delta }^{2}}_{i}}}}{\sum\limits_{i=1}^{n}{\frac{1}{{{\delta }^{2}}_{i}}}}$

其中，R_l为基线向量的重复性；n为单日解数目；L_i为第i日的基线分量(或边长)；为单日解基线分量(或边长)的加权平均值。利用上式可分别求出基线在3个分量方向和基线长度方向的重复性。为方便比较两种处理模式的差异和优劣，画出重复性随基线长度变化的曲线图(仅选U方向)，如图 3所示。

由图 3可知，两种基线解类型的重复性相差较小(最大不超过1 mm)，LC_AUTCLN基线解的重复性相对较高。

3.3 基线较差的比较与分析

由图 4可知，当基线较短时(小于100 km)，两种基线解类型的基线较差较小(1~2 mm)，表明基线向量差别小；当基线较长时，基线较差较大，并有随基线长度增加而逐渐增长的趋势。因此本文着重讨论基线较长时两种基线解类型的选择，利用解算历元时刻IGS发布的IGS站的精确坐标作为真值，反算出站点之间3个分量方向的基线分量，并与GAMIT所求基线分量做对比，限于篇幅，这里仅选择U方向，结果如图 5所示。

通过与IGS站基线向量进行对比可以看出，当平均基线长度为400 km时，LC_HELP的解算效果较好；随着平均基线长度的增加，LC_HELP基线解与真值的吻合度越来越差，如2 800 km时，差距已非常明显。可见，采用LC_AUTCLN基线解类型较好。

4 结束语

随着GPS的快速发展，越来越多的行业和领域需要高精度数据处理^[5-7]，如何获得高精度基线解依然是当前面临的一个重要研究领域。通过对每个时段基线长度均在特定范围内的同步闭合环进行高精度基线解算，并对4种基线解类型进行了比较，对解算结果从nrms、基线平均精度、基线重复性和基线较差4个方面做了对比，得出以下结论：

1) L1_ONLY和L1L2_INDEPENDENT在基线长度超过5 km时，nrms大于0.5，因此这两种基线解类型仅适用于5 km以下的精密基线解算；LC_HELP和LC_AUTCLN在任何基线长度范围内的nrms均小于0.3，说明这两种基线解类型的解算结果均满足高精度基线解算的基本要求。

2) LC_HELP和LC_AUTCLN在精度和重复性方面差别较小(最大不超过1 mm)，LC_AUTCLN的精度和重复性相对较高。

3) 对于中、短基线(＜100 km)而言，LC_HELP和LC_AUTCLN两种基线解类型的基线较差为1~2 mm；长基线时，两者差别较大。通过与真值对比可知，LC_AUTCLN解得基线与真值吻合度较好。

因此，L1_ONLY和L1L2_INDEPENDENT仅适用5 km以下基线向量解算，LC_HELP和LC_AUTCLN在任何基线长度范围内都可以使用，但LC_AUTCLN较LC_HELP好。