《序列平均模型提高GPS控制测量基线解算精度的探讨》这篇文章主要研究了如何通过序列平均模型提升全球定位系统（GPS）控制测量的基线解算精度。在GPS数据的后期处理中，基线解算的精度对于整体数据的平差效果至关重要。作者叶培和安立宝分别来自武警黄金第十二支队和中国黄金集团阳山金矿有限公司，他们针对这一问题进行了深入探讨。
文章首先指出，实现GPS高精度测量一直是测绘领域的热门和难点。在GPS高精度测量过程中，基线解算的准确性直接影响最终结果。因此，寻找一种能够提高基线解算精度的方法显得尤为重要。刘超等人提出了一种基于序列平均的高精度GPS基线解算模型。这个模型的核心思想是将动态单历元数据进行静态基线解算，然后利用多路径效应的低频特性，采用小波变化理论，去除坐标序列中的多路径效应，提取低频残差进行序列平均，从而得到基线项量解。然而，由于将动态数据作静态解算，还需要关注观测时段卫星残差情况，必要时进行人工干预，以提高模型解算的精度和可靠性。
文章以武警黄金第十二支队在阳山金矿进行的大面积GPS控制测量为例，其中D级控制测量面积为198 km²，E级控制测量面积为87 km²，历经近13年时间。作者从2012年的GPS野外采集数据中随机抽取一条短基线进行室内解算，比较了四种不同的解算方案，以此验证序列平均模型提高基线解算精度的可靠性。
具体来说，基线解算模型表达式为V△_4 = 7△p - AV AN + VA Ys + V A，其中V△表示双差相位观测值，V△p代表卫星与接收机之间的双差距离，A表示波长，V△Ⅳ为双差整周模糊度，V A Vs表示系统误差，VA表示噪声。通过对模型进行线性化，可以得到误差方程，进一步推导出包含泰勒级数展开系数项的矩阵表达式。
本文通过实际案例和理论分析，证明了序列平均模型在GPS基线解算中能有效提高精度，并且具有较高的可靠性。这种方法对于GPS测量技术的改进和应用具有重要意义，有助于推动测绘技术的进步。
