全球气候变暖导致两极地区冰雪融化而引发的海平面上升已经对人类社会构成了巨大的威胁,如何有效监测海平面变化以及预测其上升趋势已经成为当前研究的热点问题。随着全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)的迅速发展,基于GNSS反射信号的GNSS-MR(GNSS Multipath Reflectometry)技术则为地表环境监测提供了一种新的技术手段。利用GNSS-MR技术进行潮位监测,不仅可以有效地利用沿海众多岸基GNSS站,扩展其运用,获取海平面的相对变化和绝对变化,同时,这也可以作为库区水位监测的补充手段。本文从信噪比(signal-noise ratio,SNR)与多路径的相互关系着手,阐述了GNSS-MR技术在水位监测中的基本原理和技术手段,通过实测数据验证了算法的可靠性和有效性,并进一步分析了影响GNSS-MR水位监测精度的因素。通过引入经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法对算法进行改进,提升算法的稳定性。论文的主要研究内容和创新点如下:1.详细介绍了GNSS-MR技术用于潮位监测的基本原理和详细流程,并就SNR干涉信号的提取、可用卫星的选取以及高度角的选取等进行了详细说明,并结合实测数据,验证了GNSS-MR技术在潮位监测中的有效性和精确性,并对其在潮位监测中的优势和潜力进行了说明。结果表明,利用GNSS-MR技术可以有效扩展岸基GNSS站的运用范围,为进行灵活便捷的潮位监测提供了新的技术手段。2.结合海边和河边站点的实测数据,着重分析了GPS-MR技术在潮位和河水位监测中的精度差异,并就影响河水位监测精度和时间分辨率的相关因素进行了分析,以期可以为GPS-MR在内陆水域的推广提供参考。3.利用EMD方法对经典GPS-MR技术进行改进,通过EMD分解方法,直接提取出对应的SNR干涉信号,有效避免了其在潮位监测中出现大量异常值的情况,并进一步提升了算法的数据利用率和稳定性。改进的GPS-MR算法可以在高度角较高的情况下,始终保持较高的监测精度,为下一步的动态改正和分段处理工作奠定了基础。