SUMMARY
O cálculo dos parâmetros envolvidos no processamento de dados GPS pode serdividido em duas partes: estimação e controle de qualidade. Na estimação, oMétodo dos Mínimos Quadrados (MMQ) recursivo tornou-se uma solução bastantecomum. O controle de qualidade se resume em verificar a consistência dasobservações em relação ao modelo matemático, identificando a presença de errosnão modelados de modo que os mesmos sejam adaptados. No posicionamentorelativo, em linhas de base curtas, esses erros podem ser, principalmente,multicaminho na pseudodistância e na fase de batimento da onda portadora, perdasde ciclo na fase e outros erros não modelados. Esse artigo apresenta umacomparação entre duas estratégias de controle de qualidade da estimação recursivapelo MMQ em linhas de base curtas. Na primeira, utiliza-se um processo estatísticoisolado de Detecção, Identificação e Adaptação (DIA) de erros não modelados. Nasegunda estratégia emprega-se a Tripla Diferença (TD), para detectar e identificarperdas de ciclo de grande magnitude, em conjunto com o processo DIA. Uma linhade base curta foi processada utilizando-se as duas estratégias. Os resultadosmostraram que a adoção da TD na identificação de perdas de ciclo de grandemagnitude contribui no desempenho do processo de estimação e controle dequalidade.Quality control of recursive GPS data adjustment on short baselinesAbstract GPS data processing can be divided in two steps: estimation and quality control.Recursive least square has often been the solution used for the estimation. The quality control is restricted to verify the relations between observation andmathematical model in order to identify no modeled errors, which should beadapted. For short baselines relative positioning the main errors are caused bypseudorange and carrier beat phase multipath, carrier beat phase cycle slips andother no modeled errors. In this paper a comparison between two recursive leastsquares quality control strategies for short baselines estimation is presented. In thefirst one, a statistical process for Detection, Identification and Adaptation (DIA) ofno modeled error is used alone. In the second, the Triple Differences (TD) are usedfor detecting large cycle slips, after this DIA process is carry on. One baseline wasprocessed employing these two strategies. The results showed that the second oneimproves the estimation process quite well as well as the quality control processes.