高精度的卫星导航定位往往可以使用双差法来减弱或是消除观测数据中的大部分误差。然而,因为参考站和流动站之间观测环境不同,即使对于短基线而言,双差法也无法削弱卫星观测数据因多路径效应而产生的误差,甚至可能放大其对基线解算的影响。伪距和载波相位中的多路径误差会降低模糊度浮点解的精度,干扰整周模糊度固定,加大向量结果偏差等等。为了解决这些问题,本文提出利用半参数回归模型削弱多路径误差,提高基线向量的解算精度。实验结果表明,与普通最小二乘法相比,在静态基线解算和单历元基线解算中应用半参数回归模型可以有效降低多路径效应的影响。本文的主要研究内容包括:1)数据采集。分析多路径误差的产生原理,据此设计测量实验,采集包含多路径误差的GNSS短基线观测数据。2)基于半参数回归模型的静态基线解算。采用最小二乘模型和半参数模型处理所采集的含差数据,通过对比残差分布与解算结果的精度,证明半参数模型的优越性。针对半参数模型的核心问题——寻找合适的正则化矩阵和正则化参数,本文尝试使用时间序列法确定正则化矩阵,使用曲线法、广义交叉核实法（GCV）和最小均方误差（MSE）法确定正则化参数并分析几种方法对于结果精度的影响。实验结果表明,在静态基线解算中,半参数模型可以有效减少多路径误差,并将坐标精度控制在毫米级。3)基于半参数回归模型的单历元基线解算。为避免法方程出现秩亏现象,本文组建P码伪距方程、宽巷载波相位观测方程和₁载波相位观测方程进行单历元基线解算,同时考虑到单历元模型仅依靠常规LAMBDA法固定整周模糊度的成功率较低,选择结合部分搜索法固定整周模糊度。在此基础上,模型所需的正则化组合由三种不同的方案确定。通过对比半参数模型与最小二乘模型的解算结果,可以证明半参数模型能够将大部分历元的精度控制在1.5cm及以下,更适于处理多路径误差。