自1973年美国开始研制GPS以来,前苏联、中国和欧盟相继启动了GLONASS、BDS、Galileo的建设,用以满足用户的高精度导航、定位和授时等需求。目前,卫星导航定位技术已在国家安全、经济、社会和人民生活等领域得到了广泛应用。在全球导航卫星系统(GNSS)数据处理中,仅当函数模型和随机模型均准确构建的情况下才能获得精确、可靠的解算结果。数据处理函数模型反映了伪距和载波相位观测值与坐标参数、大气延迟参数、模糊度参数等未知参数之间的函数关系,而随机模型重在描述观测值的先验统计特性。目前针对多频率多系统GNSS数据处理函数模型的研究已较为成熟,而关于随机模型的研究和应用则相对较少。研究多模多频GNSS观测值的精度估计方法,可为卫星导航定位解算提供必要先验信息;而建立符合真实规律的随机模型,确定合理的观测值权比关系,可为实现高精度定位及其应用提供重要保障。为此,本文围绕多系统观测值精度估计方法及随机模型精化方法展开研究,并基于大坝、特大桥梁等变形监测数据分析不同随机模型的应用效果。本文具体工作如下:(1)提出了可靠的多模GNSS载波相位单差残差估计方法和数据处理策略。针对站间单差残差估计的模糊度固定问题,提出了采用TurboEdit算法遍历单差M-W/GF序列,探测各弧段中存在的周跳并进行平滑。结果表明,序列平滑避免了约2周的原始模糊度偏差,提高了M-W和GF组合方法求解模糊度的正确率。同时提出了利用均值漂移策略实现OMC序列的粗差探测与剔除,从而基于干净的OMC序列,通过最小二乘参数估计获得可靠的载波相位单差残差序列。(2)分析了多模多频GNSS观测值单差残差序列变化规律。基于IGS CUT00站实测数据,对各系统各频率GNSS观测值的单差残差序列变化情况进行分析,结果表明:不同系统不同频率信号单差残差随高度角变化趋势不统一,各系统L2单差序列对高度角变化更为敏感且信号质量稍劣于L1。对比同类型接收机和混合接收机零基线实验结果,发现由于接收机内部配置、解码方式等具有差异性,导致信号噪声被不同程度地放大;GLONASS系统单差残差序列由于频间偏差影响而不收敛。(3)研究了基于高度角和载噪比的随机模型精化方法,构建了精化随机模型,并基于大坝和特大桥梁变形监测数据,评估了精化随机模型应用效果。本文在上述估计的单差残差序列基础上,估计不同系统双频观测值的精度,并建立了其与高度角和归一化载噪比的函数关系,给出不同形式的随机模型数学表达式。基于山西西龙池上水库和英国福斯路大桥GNSS实测数据,验证了不同经验随机模型及精化随机模型的应用效果。结果表明,在无明显遮挡环境下,经验随机模型和精化随机模型在动态和静态解算中效果相当;而在观测环境较差情况下,精化随机模型可显著减弱外界环境对大坝长期变形监测的影响,在遮挡方向上坐标分量残差变化显著。对于特大桥梁实时动态监测应用,精化载噪比模型可显著降低受遮挡测站变形序列的低频部分噪声,具有较大的实际应用价值。